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车险费率厘定模型及应用 中国社会科学出版社书籍详细信息

  • ISBN:9787520325431
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2019-12
  • 页数:暂无页数
  • 价格:44.20
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
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  • 更新时间:2025-01-18 23:59:16

寄语:

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内容简介:

本书将改进传统的广义线性模型定价方法,基于非寿险损失数据的零膨胀、过离散、厚尾和相依性等分布特征,把GAMLSS模型与Copula函数、多元分布回归模型地结合起来,构建符合非寿险损失分布特点的相依风险精算模型,并引入基于机器学习的车险索赔概率预测模型,实证分析国内的车险损失数据。本书的研究内容和创新之处主要包含以下四个方面。第一,结合零膨胀二元泊松回归模型和GAMLSS模型,构建相依两阶段损失模型。第二,结合Copula函数、多元伽马分布回归模型和GAMLSS模型,推广三阶段损失模型。第三,实证分析相依风险对于非寿险中费率厘定和风险度量的影响。 第四,基于商车费改视角研究保险公司定价能力。


书籍目录:

第一章 绪论

第一节 选题背景

第二节 研究意义

第三节 文献综述

第四节 研究内容和创新点

第二章 非寿险损失数据特征及分布

第一节 非寿险损失数据结构及分布特征

第二节 损失次数分布

第三节 损失金额分布

第四节 累计损失分布

第五节 损失分布的尾部特征比较

第三章 广义线性模型

第一节 广义线性模型理论

第二节 模型检验

第三节 实证分析

第四章 GAMLSS模型

第一节 GAMLSS模型结构

第二节 GAMLSS模型的估计与检验

第三节 应用案例

第五章 混合分布回归模型

第一节 混合分布

第二节 分层混合分布回归模型

第三节 应用案例

第六章 相依风险精算模型

第一节 Copula函数概述

第二节 常用Copula函数

第三节 Copula函数参数估计

第四节 相依风险度量

第七章 基于多元分布的相依风险精算模型

第一节 相依两阶段损失模型结构

第二节 多元分布回归模型

第三节 相依两阶段模型损失预测与风险度量

第四节 应用案例

第八章 基于Copula函数的相依风险精算模型

第一节 三阶段模型基础和数据结构

第二节 三阶段模型构建

第三节 三阶段模型损失估计与风险度量

第四节 应用案例

第九章 基于机器学习的车险索赔概率预测模型

第一节 机器学习分类方法原理

第二节 机器学习分类方法的预测能力比较

第三节 车险索赔概率预测模型的构建

第十章 研究结论与展望

第一节 研究结论

第二节 研究不足与展望

参考文献


作者介绍:

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出版社信息:

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书籍摘录:

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原文赏析:

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其它内容:

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书籍真实打分

  • 故事情节:8分

  • 人物塑造:8分

  • 主题深度:4分

  • 文字风格:8分

  • 语言运用:8分

  • 文笔流畅:4分

  • 思想传递:6分

  • 知识深度:8分

  • 知识广度:3分

  • 实用性:6分

  • 章节划分:6分

  • 结构布局:6分

  • 新颖与独特:4分

  • 情感共鸣:4分

  • 引人入胜:8分

  • 现实相关:4分

  • 沉浸感:7分

  • 事实准确性:8分

  • 文化贡献:8分


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下载评价

  • 网友 康***溪: ( 2025-01-14 05:45:47 )

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  • 网友 汪***豪: ( 2025-01-09 14:36:57 )

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  • 网友 堵***洁: ( 2024-12-23 11:10:17 )

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    真的很好,里面很多小说都能搜到,但就是收费的太多了

  • 网友 谢***灵: ( 2024-12-28 07:17:40 )

    推荐,啥格式都有

  • 网友 通***蕊: ( 2025-01-15 11:19:53 )

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  • 网友 后***之: ( 2025-01-18 20:44:04 )

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  • 网友 龚***湄: ( 2024-12-30 10:58:16 )

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  • 网友 习***蓉: ( 2024-12-19 20:52:20 )

    品相完美

  • 网友 相***儿: ( 2024-12-27 16:50:28 )

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  • 网友 堵***格: ( 2024-12-19 05:32:05 )

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  • 网友 苍***如: ( 2025-01-17 19:13:32 )

    什么格式都有的呀。

  • 网友 孙***夏: ( 2025-01-12 03:14:23 )

    中评,比上不足比下有余


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