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75. 案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题 - 1
2023年2月6日 936观看
风险模型与非寿险精算学
大学课程 / 经济管理 / 经济学
共76集
7.5万人观看
1
分布的基本概念
03:56
2
连续随机变量分布 - 1
07:59
3
连续随机变量分布 - 3
07:58
4
离散随机变量分布
08:58
5
参数估计
07:00
6
拟合优度检验
03:04
7
混合分布
03:33
8
真题
02:54
9
分保协议
07:24
10
特定分布 - 1
05:34
11
特定分布 - 3
05:32
12
通货膨胀
06:40
13
参数估计
04:09
14
超额保单 &2.6 真题
08:52
15
承保风险的一般特征
02:58
16
短期保险合约建模
08:05
17
聚合风险模型 - 1
11:49
18
聚合风险模型 - 3
11:54
19
真题
04:10
20
比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 1
08:32
21
比例和超额赔款再保险的总索赔分布 - 3
08:33
22
个体风险模型
08:02
23
参数可变性/不确定性 - 1
10:39
24
参数可变性/不确定性 - 3
10:38
25
单变量时间序列的特点
03:23
26
平稳随机序列
07:49
27
时间序列的主要线性模型 - 1
11:35
28
时间序列的主要线性模型 - 2
11:37
29
时间序列的主要线性模型 - 3
11:34
30
Copula的概念和性质 - 1
13:43
31
Copula的概念和性质 - 3
13:47
32
copula的构造 - 1
11:40
33
copula的构造 - 3
11:40
34
应用与拟合 - 1
08:34
35
应用与拟合 - 3
08:32
36
预测
03:34
37
多元时间序列模型
06:36
38
一些特殊的非平稳和非线性时间序列模型
06:36
39
广义极值分布 - 1
08:12
40
广义极值分布 - 3
08:16
41
区块极值法
01:41
42
广义极值分布的应用
02:25
43
广义帕累托分布 - 1
06:39
44
广义帕累托分布 - 3
06:43
45
机器学习概念
04:09
46
机器学习的分支
06:34
47
有监督学习应用 - 1
10:16
48
有监督学习应用 - 3
10:14
49
无监督学习应用 - 1
08:12
50
无监督学习应用 - 3
08:09
51
贝叶斯理论
06:19
52
先验分布和后验分布
09:31
53
损失函数 - 1
08:49
54
损失函数 - 3
08:49
55
真题
03:35
56
信度 - 1
05:26
57
信度 - 3
05:23
58
贝叶斯信度 - 1
10:12
59
贝叶斯信度 - 3
10:19
60
真题
05:19
61
经验贝叶斯信度理论:EBCT模型1 - 1
13:09
62
经验贝叶斯信度理论:EBCT模型1 - 3
13:07
63
经验贝叶斯信度理论:EBCT模型2 - 1
09:02
64
经验贝叶斯信度理论:EBCT模型2 - 3
09:08
65
真题
09:03
66
导论 - 1
06:59
67
导论 - 3
06:58
68
连接函数和线性预测子
08:03
69
模型估计 - 1
05:35
70
模型估计 - 3
05:34
71
&5 残差分析和模型拟合评估 - 1
08:36
72
&5 残差分析和模型拟合评估 - 3
08:35
73
损失进展法(进展因子)&14.2 通胀调整 - 1
12:36
74
损失进展法(进展因子)&14.2 通胀调整 - 3
12:33
75
案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题 - 1
07:50
76
案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题 - 3
07:54
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