66. 导论 - 1

2023年2月6日 1357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
30Copula的概念和性质 - 1
13:43
31Copula的概念和性质 - 3
13:47
32copula的构造 - 1
11:40
33copula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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