
包邮非寿险精算中的贝叶斯统计分析

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- ISBN:9787509658727
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:186页
- 出版时间:2018-09-01
- 条形码:9787509658727 ; 978-7-5096-5872-7
本书特色
在风险管理中,信息的充分使用对风险管理效率的提高有着重要的意 义。在非寿险精算的统计推断中,不仅需要利用索赔的样本信息,而且要 充分挖掘风险参数的先验信息,因此非寿险精算的统计推断落入了贝叶斯 框架。本书基于贝叶斯决策理论的思想和方法,研究了非寿险精算中的三 大问题:保费定价、风险度量的估计和责任准备金评估。在贝叶斯统计 中,当样本容量较小时,先验分布的选取是至关重要的。为了克服先验分 布选取的主观性,我们建立了风险的线性贝叶斯模型,将风险保费、风险 度量和责任准备金的估计限定在样本的某种线性函数中,进而利用经验贝 叶斯方法对结构参数进行估计。本书提出的方法是经典信度理论的改进与 推广。研究证明,本方法提出的估计有良好的统计性质,且对模型的依赖 性小,能直接运用于保险实践。
内容简介
在非寿险精算中,由于风险的复杂性和齐次性,风险参数常常假设为随机变量,具有某个先验分布。从而对风险相关特征的统计推断就落入了贝叶斯统计框架。本书在贝叶斯模型假设下,充分利用先验信息和样本信息研究非寿险精算中的保费定价、风险度量估计和责任准备金评估等内容。为了克服先验分布的主观性,将风险相关的泛函估计限定在样本的某些特定函数类中,利用信度理论和经验贝叶斯方法讨论保费、风险度量或责任准备金的统计推断等方面。
目录
作者简介
温利民,男,理学博士,教授,硕士生导师,主要从事概率统计、保险精算和风险管理方面的研究。近10年来,在国内外核心期刊上发表论文50多篇,在科学出版社出版专著1部;主持国家自然科学基金、江西省自然科学基金、江西省人文社科基金等项目10余项;荣获江西省高校科技成果三等奖1次;曾为研究生讲授高等概率论、高等数理统计、非寿险精算等课程。
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