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          風險模型與非壽險精算培訓

風險模型與非壽險精算
第一章 損失分布
1-1 連續(xu)變量隨機分布

1-2 離(li)散隨機(ji)變(bian)量分布

1-3 估計

1-4 擬合優度檢(jian)驗

1-5 混合分布

1-6 真題

第二章 再保險
2-1 導論+分保協議

2-2 特殊分布

2-3 通貨膨脹

2-4 估計

2-5 超額保單，真題

第三章 風險模型（一）
3-1 承保風(feng)險的一般(ban)特征

3-2 短期(qi)保(bao)險合同模型

3-3 聚(ju)合風險模型

3-4 真題

第四章 風險模型（二）
4-1 比例和(he)超額賠款再保險的總索賠分布

4-2 個體風險模型

4-3 參數(shu)可變性(xing)不(bu)確(que)定性(xing)

第五章 COPULA
5-1 Copula的概念和性質

5-2 copula的構造

5-3 應用與擬合

第六章 廣義極值概論
6-1 廣義極值分布

6-2 區塊極值(zhi)法

6-3 廣義極值分布的應用

6-4 廣義帕累托分布

第七章 時間序列分析（一）
7-1 單變量(liang)時間(jian)序列的特點

7-2 平穩時間(jian)序(xu)列

7-3 時間(jian)序列的主要線性模(mo)型

第八章 時間序列分析（二）
8-1 趨勢和季節(jie)性

8-2 時間序(xu)列分析2

8-3 用Box-Jenkins法擬(ni)合(he)時(shi)間序(xu)列模型

第九章 機器學習
9-1 機器學(xue)習概念

9-2 有監督學習應用(yong)

9-3 無監督學習應用

第十章 貝葉斯統計
10-1 貝(bei)葉斯(si)理論

10-2 先驗(yan)分(fen)布和后驗(yan)分(fen)布

10-3 損失函數

第十一章 貝葉斯信度
11-1 信度理(li)論

11-2 貝(bei)葉斯(si)信度

11-3 真題

第十二章 經驗貝葉斯信度理論
12-1 經驗貝葉斯信度(du)理論

12-2 EBCT模(mo)型2

12-3 真題

第十三章 廣義線性模型
13-1 指數分布族(zu)

13-2 鏈接函數和線性預測子

13-3 模型(xing)估計

13-4 殘(can)差分析和模(mo)型擬合評估

第十四章 流量三角
14-1 損失(shi)進(jin)展法

14-2 案(an)均賠償法定