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内容简介:
本研究以大数据时代的保险风险管理为背景,以现代风险管理与精算理论为基础,采用广义线性模型及其扩展模型,并借助机器学习、小域估计、信度模型等理论和方法的近期新研究成果,探索大数据背景下基于聚合数据的IBNR准备金、NBRS准备金以及未决赔款准备金评估模型的建立及其估计方法。主要内容包括:(1)引言;(2).广义线性模型及其在精算学中的应用简介;(3)基于两阶段广义线性模型的未决赔款准备金估计;(4)基于同单调理论的未决赔款准备金分布函数的估计;(5)基于广义可加模型的未决赔款准备金估计;(6)基于广义线性混合模型的未决赔款准备金估计;(7)结论。
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书籍介绍
本研究以大数据时代的保险风险管理为背景,以现代风险管理与精算理论为基础,采用广义线性模型及其扩展模型,并借助机器学习、小域估计、信度模型等理论和方法的近期新研究成果,探索大数据背景下基于聚合数据的IBNR准备金、NBRS准备金以及未决赔款准备金评估模型的建立及其估计方法。主要内容包括:(1)引言;(2).广义线性模型及其在精算学中的应用简介;(3)基于两阶段广义线性模型的未决赔款准备金估计;(4)基于同单调理论的未决赔款准备金分布函数的估计;(5)基于广义可加模型的未决赔款准备金估计;(6)基于广义线性混合模型的未决赔款准备金估计;(7)结论。
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故事情节:3分
人物塑造:6分
主题深度:9分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:9分
思想传递:3分
知识深度:9分
知识广度:4分
实用性:9分
章节划分:5分
结构布局:7分
新颖与独特:7分
情感共鸣:5分
引人入胜:9分
现实相关:3分
沉浸感:8分
事实准确性:9分
文化贡献:8分