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    风险模型与非寿险精算学
    课程类型：选修课
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：0.00分
    课程编码：aymk000824
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    1损失分布
    s {1}--1.0分布的基本概念 （4分钟）
    s {2}--1.1连续随机变量分布 （16分钟）
    s {3}--1.2离散随机变量分布 （9分钟）
    s {4}--1.3参数估计 （7分钟）
    s {5}--1.4拟合优度检验 （3分钟）
    s {6}--1.5混合分布 （4分钟）
    s {7}--1.6真题 （3分钟）
    2再保险
    s {1}--2.1分保协议 （7分钟）
    s {2}--2.2特定分布 （11分钟）
    s {3}--2.3通货膨胀 （7分钟）
    s {4}--2.4参数估计 （4分钟）
    s {5}--2.5超额保单&2.6真题 （9分钟）
    3风险模型(一)
    s {1}--3.1承保风险的一般特征 （3分钟）
    s {2}--3.2短期保险合约建模 （8分钟）
    s {3}--3.3聚合风险模型 （24分钟）
    s {4}--3.4真题 （4分钟）
    4风险模型(二)
    s {1}--4.1比例和超额赔款再保险的总索赔分布 （17分钟）
    s {2}--4.2个体风险模型 （8分钟）
    s {3}--4.3参数可变性不确定性 （21分钟）
    5COPULA
    s {1}--5.1Copula的概念和性质 （27分钟）
    s {2}--5.2copula的构造 （23分钟）
    s {3}--5.3应用与拟合 （17分钟）
    6极值理论
    s {1}--6.1广义极值分布 （16分钟）
    s {2}--6.2区块极值法 （2分钟）
    s {3}--6.3广义极值分布的应用 （2分钟）
    s {4}--6.4广义帕累托分布 （13分钟）
    7时间序列分析（一）
    s {1}--7.1单变量时间序列的特点 （3分钟）
    s {2}--7.2平稳随机序列 （8分钟）
    s {3}--7.3时间序列的主要线性模型 （35分钟）
    8时间序列分析（二）
    s {1}--8.1补偿趋势和季节性 （5分钟）
    s {2}--8.2识别MA(q)和AR(p)模型 （6分钟）
    s {3}--8.3用Box-Jenkins拟合时间序列模型 （7分钟）
    s {4}--8.4预测 （4分钟）
    s {5}--8.5多元时间序列模型 （7分钟）
    s {6}--8.6一些特殊的非平稳和非线性时间序列模型 （7分钟）
    9机器学习
    s {1}--9.1机器学习概念 （4分钟）
    s {2}--9.2机器学习的分支 （7分钟）
    s {3}--9.3有监督学习应用 （20分钟）
    s {4}--9.4无监督学习应用 （16分钟）
    10贝叶斯统计
    s {1}--10.1贝叶斯理论 （6分钟）
    s {2}--10.2先验分布和后验分布 （10分钟）
    s {3}--10.3损失函数 （18分钟）
    s {4}--10.4真题 （4分钟）
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