精算師考試用書：精算模型

第1章  隨機(jī)變量的基本知識(shí)
　1.1  概率空間、隨機(jī)變量及分布函數(shù)
　1.2  生存函數(shù)與危險(xiǎn)率函數(shù)
　1.3  隨機(jī)變量的數(shù)字特征
　1.4  隨機(jī)變量的矩母函數(shù)和母函數(shù)
　1.5  條件概率和條件期望
　1.6  獨(dú)立性
　1.7  風(fēng)險(xiǎn)度量VaR和TVaR
第2章  個(gè)別保單的理賠額與理賠次數(shù)模型
　2.1  理賠額的分布
　2.2  理賠次數(shù)的分布
第3章  短期個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)模型
　3.1  5的數(shù)字特征
　3.2  獨(dú)立隨機(jī)變量和的分布
　3.3  矩母函數(shù)和母函數(shù)法
　3.4  S分布近似計(jì)算法
第4章  短期集體風(fēng)險(xiǎn)模型
　4.1  5的分布特征
　4.2  復(fù)合泊松分布及其性質(zhì)
　4.3  5的近似分布
　4.4  s分布的數(shù)值計(jì)算方法
　4.5  集體風(fēng)險(xiǎn)模型的應(yīng)用
第5章  長期聚合風(fēng)險(xiǎn)模型
　5.1  盈余過程和破產(chǎn)概率
　5.2  連續(xù)時(shí)間模型破產(chǎn)概率的計(jì)算
  5.3  離散時(shí)間模型破產(chǎn)概率的計(jì)算
  5.4  調(diào)節(jié)系數(shù)與破產(chǎn)概率
第6章  經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />  6.1數(shù)據(jù)類型
  6.2  完整個(gè)體數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />  6.3  分組數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />  6.4  非完整數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br />  6.5  經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的方差和區(qū)間估計(jì)
  6.6  對于大樣本數(shù)據(jù)的Kaplan-Meier近似估計(jì)
第7章  參數(shù)模型
　7.1  參數(shù)估計(jì)
　7.2  區(qū)間估計(jì)與方差
　7.3　擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
　7.4　模型的選擇
　7.5  多變量參數(shù)模型
第8章　信度理論
　8.1  引言
　8.2  有限波動(dòng)信度
　8.3  貝葉斯信度
　8.4  一致最精確信度模型
　8.5  經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)
第9章  隨機(jī)模擬
　9.1  均勻分布隨機(jī)數(shù)與偽隨機(jī)數(shù)
　9.2  用反變換法產(chǎn)生一般分布的隨機(jī)數(shù)
　9.3  Cholesky分解和多元正態(tài)分布的模擬
　9.4  模擬樣本的容量問題
　9.5  模擬在精算模型中的應(yīng)用舉例
　9.6  模擬在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中的應(yīng)用
　9.7  用自助法計(jì)算估計(jì)量的均方誤差
　9.8  股票價(jià)格的對數(shù)正態(tài)模型和模擬
　9.9  風(fēng)險(xiǎn)度量VaR和7VaR的模擬
附錄
參考文獻(xiàn)