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基于貝葉斯MCMC算法的壽險精算研究 版權信息
- ISBN：9787521856514
- 條形碼：9787521856514 ; 978-7-5218-5651-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于貝葉斯MCMC算法的壽險精算研究 內容簡介
本項目采用的貝葉斯統計推斷技術在擬合未來損失或資產收益的分布時，使用貝葉斯MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法形成一個來自預測分布的隨機樣本，這種隨機性就從方法論上將參數的不確定性問題納入考慮范疇。而基于模型邊緣似然的貝葉斯因子為模型是否是產生觀察數據的真正隨機機制，提供了簡潔直觀的判斷標準，可實時預警所設模型的適用性和優劣性。這些技術方法再結合*大熵風險中性轉換模型，基于王變換再抽樣的風險中性模擬技術，和基于收斂抽樣樣本的數值模擬技術，為防范參數和模型不確定性風險提供關鍵的技術手段，能大幅提高產品定價和資本要求風險度量的精度，對結構復雜的新型壽險產品的開發和風險管理都將具有非常重要的意義。
基于貝葉斯MCMC算法的壽險精算研究 目錄
算法基礎篇
**章貝葉斯MCMC算法基本原理與方法
**節貝葉斯MCMC算法原理
第二節
貝葉斯模型選擇
第三節基于 WinBUGS 的死亡率預測模型基本處理方法死亡率預測篇
第二章基于貝葉斯MCMC方法的我國人口死亡率預測研究
**節
引言·
第二節
死亡率預測模型的貝葉斯改進
第三節
中國人口死亡率的建模與預測
第四節
貝葉斯方法與傳統方法的比較
第五節
結論
第三章
基于雙因子Lee-Carter模型的死亡率預測及年金風險評估..
**節
引言 .
第二節
雙因子 Lee - Carter模型的貝葉斯分析
第三節
年金的風險度量與償付能力資本評估
第四節
結論
第四章
死亡率模型選擇與年金風險評估
**節
引言
第二節
基于貝葉斯MCMC方法的死亡率預測
展開全部
基于貝葉斯MCMC算法的壽險精算研究 作者簡介
胡仕強，男，安徽省含山縣人。2012年畢業于上海財經大學金融學院，應用經濟學博士，中國準精算師，F任教于浙江財經大學金融學院，主要從事保險精算的教學與研究。近年來專注于長壽風險相關研究，在《財經研究》和《保險研究》等期刊上發表了數篇相關論文。
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