损失数据分析

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英文标题：
《Loss Data Analytics》
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作者：
Edward Frees (for the Actuarial Community)
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Loss Data Analytics is an interactive, online, freely available text. The idea behind the name Loss Data Analytics is to integrate classical loss data models from applied probability with modern analytic tools. In particular, we seek to recognize that big data (including social media and usage based insurance) are here and high speed computation is readily available.   The online version contains many interactive objects (quizzes, computer demonstrations, interactive graphs, video, and the like) to promote deeper learning. A subset of the book is available for offline reading in pdf and EPUB formats. The online text will be available in multiple languages to promote access to a worldwide audience.
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中文摘要：
损失数据分析是一种交互式在线免费文本。损失数据分析的概念是将应用概率的经典损失数据模型与现代分析工具相结合。特别是，我们试图认识到，大数据（包括社交媒体和基于使用的保险）已经存在，高速计算也很容易获得。在线版本包含许多交互式对象（测验、计算机演示、交互式图形、视频等），以促进更深入的学习。这本书的一个子集可以以pdf和EPUB格式脱机阅读。在线文本将以多种语言提供，以促进全球受众的访问。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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PDF下载：
--> Loss_Data_Analytics.pdf (2.93 MB)

2022-6-10 11:43:42 上传

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关键词：数据分析 Applications epidemiology social media Quantitative

损失数据分析由精算界撰写的公开文本2018-07-28内容Preface 9贡献者列表11确认13审核人确认。131损失数据分析简介151.1分析的相关性。151.1.1什么是分析。161.1.2短期保险。161.1.3保险流程。171.2保险公司运营。181.2.1启动保险。191.2.2续保。191.2.3索赔和产品管理。201.2.4损失准备金。211.3案例研究：威斯康辛州房地产基金。211.3.1基金索赔变量。221.3.2基金评级变量。231.3.3基金运作。281.4其他资源和贡献者。292频率建模312.1频率分布。

312.1.1频率如何增加严重性信息。312.2基本频率分布。322.2.1基础。332.2.2矩和概率母函数。342.2.3重要频率分布。352.3（a、b、0）类。382.4估计频率分布。392.4.1参数估计。392.4.2频率分布MLE。412.5其他频率分布。462.5.1零截断或修改。472.6混合物分布。482.7拟合优度。502.8练习。522.9本章中地块的R代码。532.10其他资源和贡献者。554内容3建模损失严重程度573.1基本分配数量。573.1.1力矩。

. . . . . . . 573.1.2分位数。583.1.3力矩生成函数。593.1.4概率母函数。603.2模拟损失严重程度的连续分布。603.2.1伽马分布。603.2.2帕累托分布。623.2.3威布尔分布。653.2.4第二类广义贝塔分布。673.3创建新分配的方法。683.3.1随机变量函数及其分布。683.3.2乘以常数。683.3.3升功率。693.3.4指数化。703.3.5有限混合物。713.3.6连续混合料。733.4保险范围修改。743.4.1保单免赔额。743.4.2保单限额。783.4.3共同保险。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 793.4.4再保险。803.5最大似然估计。823.5.1完整数据的最大似然估计。823.5.2分组数据的最大似然估计。863.5.3删失数据的最大似然估计。873.5.4截断数据的最大似然估计。883.6其他资源和贡献者。894模型选择和估计914.1非参数推断。914.1.1非参数估计。924.1.2选型工具。984.1.3起始值。1024.2型号选择。1054.2.1迭代模型选择。1054.2.2基于训练数据集的模型选择。1064.2.3基于测试数据集的模型选择。1074.2.4基于交叉验证的模型选择。1084.3使用修正数据进行估算。1094.3.1使用修改数据的参数估计。

. . . . . . 1094.3.2使用修正数据的非参数估计。1154.4贝叶斯推理。1204.4.1贝叶斯模型。1204.4.2决策分析。1224.4.3后验分布。1254.5其他资源和贡献者。126技术补充A.基尼统计。127TS A.1。经典洛伦兹曲线。127TS A.2。有序洛伦兹曲线和基尼指数。127TS A.3。样品外验证。1295总损失模型13355.1简介。1335.2个人风险模型。1345.3集体风险模型。1395.3.1力矩和分布。1395.3.2止损保险。1445.3.3分析结果。1465.3.4吐温分布。1485.4计算总索赔分布。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1495.4.1递归法。1495.4.2模拟。1505.5保险范围修改的影响。1515.5.1暴露对频率的影响。1515.5.2免赔额对索赔频率的影响。1525.5.3保单修改对总索赔的影响。1565.6其他资源和贡献者。1596模拟1616.1生成独立均匀观测值。1616.2逆变换。1636.3有多少模拟值。1677保费计算基础1698风险分类1718.1简介。1718.2泊松回归模型。1728.2.1泊松回归的需要。1738.2.2泊松回归。1758.2.3合并暴露。1768.2.4练习。1778.3分类变量和乘法Tari fff。

1778.3.1评级机构和资产负债表。1788.3.2乘法塔里夫模型。1798.3.3乘法Tari fff的泊松回归。1808.3.4数值示例。1818.4贡献者和其他资源。1848.5技术补充-估计泊松回归模型。1859使用可信性理论进行经验评级1879.1可信性理论应用简介。1879.2有限波动可信度。1889.2.1索赔频率的完全可信度。1889.2.2总损失和纯保费的完全可信性。1919.2.3严重性的完全可信性。1929.2.4部分可信度。1939.3比尔曼公信力。1949.3.1可信性Z、EPV和VHM。1969.4 Bühlmann Straub可信度。1989.5贝叶斯推理和Bühlmann。2019.5.1伽马-泊松模型。2019.5.2准确可信度。

. . . . . . 2029.6估计可信度参数。2049.6.1有限波动可信性的完全可信性标准。2049.6.2 Bühlmann和Bühlmann-Straub模型的非参数估计。2049.6.3 Bühlmann和Bühlmann-Straub模型的半参数估计。2076内容9.6.4平衡可信度估计器。2099.7其他资源和贡献者。21010投资组合管理，包括再保险21110.1分配尾部。21110.1.1基于力矩的分类。21210.1.2基于极限尾部行为的比较。21410.2风险措施。21510.2.1风险价值。21610.2.2风险尾值。21810.2.3风险措施的性质。22210.3再保险。22410.3.1比例再保险。22510.3.2非比例再保险。22810.3.3其他再保险协议。

23211损失准备金23712使用Bonus Malus 23913数据系统24113.1数据进行经验评级。24113.1.1数据类型和来源。24113.1.2数据结构和存储。24213.1.3数据质量。24313.1.4数据清理。24313.2初步数据分析。24413.2.1数据分析过程。24413.2.2探索性与确认性。24513.2.3监督与非监督。24613.2.4参数与非参数。24613.2.5解释与预测。24613.2.6数据建模与算法建模。24713.2.7大数据分析。24713.2.8再现性分析。24813.2.9道德问题。24813.3数据分析技术。24913.3.1勘探技术。24913.3.2描述性统计。