统计原理与媒炭工业统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国矿业大学出版社

作者:

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:1995-08

价格:9.80

装帧:平装

isbn号码:9787810210584

丛书系列:

图书标签:

• 统计原理
• 工业统计
• 媒炭工业
• 统计分析
• 数据分析
• 行业应用
• 统计方法
• 煤炭
• 经济统计
• 应用统计

现代精算学基础：风险量化与金融建模 作者：[此处可填写作者姓名，如：李明、王芳等] 出版社：[此处可填写出版社名称，如：高等教育出版社、清华大学出版社等] 版次：[此处可填写版次，如：第一版、修订版] --- 内容提要 《现代精算学基础：风险量化与金融建模》一书，旨在为读者构建一个全面而深入的精算科学理论与实践框架。本书跳出了传统统计学仅关注数据分布与推断的范畴，专注于不确定性在金融和保险领域中的量化、定价与管理。全书紧密围绕寿险、健康险、财产与意外伤害保险等核心业务场景，结合现代金融工程的工具，系统阐述了风险建模、偿付能力评估、准备金计算以及金融衍生品定价等关键领域。 本书的特色在于其跨学科的整合性，不仅涵盖了精算学的经典概率论基础、生命表构建与生命保险产品设计，更深入探讨了随机过程在长期负债估值中的应用，如布朗运动、伊藤积分等高等数学工具在金融市场模型中的实际操作。同时，本书对国际最新的偿付能力监管框架，如基于风险的资本（RBC）要求和Solvency II标准，进行了详尽的解读和案例分析，帮助读者理解如何在复杂监管环境下进行稳健的风险管理。 全书结构严谨，逻辑清晰，理论阐述翔实，并通过大量贴近业界实践的例题与习题，确保读者能够熟练掌握从模型假设到实际计算的全过程。它不仅是精算师、风险管理师职业考试的理想参考资料，也是金融工程、应用数学、经济学专业研究生进行深入研究的优秀教材。 --- 详细章节内容概述 第一部分：精算科学的基石与概率论基础（第1章至第3章） 本部分奠定了精算分析所需的数学基础，侧重于随机变量与概率模型的构建。 第1章：引言与精算学的角色定位 本章首先界定了精算学的核心任务——利用数学和统计学方法，解决保险和年金业务中的财务不确定性问题。详细介绍了精算师在保险公司、养老金管理机构和监管部门中的职能演变，强调了精算报告在公司决策中的战略地位。不同于侧重宏观经济与行业趋势的统计分析，本章聚焦于个体生命事件（死亡、残疾、长寿）的概率建模。 第2章：保险风险的概率分布模型 重点探讨适用于描述损失频率和损失严重程度的概率分布。这包括泊松分布、二项分布在索赔次数建模中的应用；以及威布尔分布、对数正态分布、帕累托分布在描述巨额损失（如财产险中的灾害损失）中的适用性。本章详细讨论了混合分布模型（Compound Distributions）的构建，用于模拟累计保费收入或累计赔付额的分布形态。 第3章：精算函数与生命表构建 这是传统寿险精算的核心。本章详细阐述了精算中特有的记号系统（如 $p_x$, $q_x$, ${}_n p_x$, $ddot{a}_x$, $A_x$ 等），并介绍了基于宏观人口统计数据的生命表（Mortality Table）的编制方法。重点讲解了从经验数据拟合曲线（如Gompertz、Makeham定律）到平滑处理的各种统计技术，强调生命表在确定保费和准备金中的决定性作用。 第二部分：寿险与年金的精算定价与负债估值（第4章至第6章） 本部分将理论概率模型应用于具体的保险产品设计和财务核算。 第4章：纯粹保险合同的定价 分析终身寿险、定期寿险、两全保险等不同类型寿险的保费计算方法。强调精算平衡原理（Actuarial Equivalence Principle），即保费的现值应等于预期给付的现值，以及加入利润、费用和偿付能力的加成方法。本章区分了基于期初缴费（Level Premium）和基于自然保费（Natural Premium）的定价差异。 第5章：年金与分红计划 深入研究各种年金产品的现值计算，包括即期年金、递延年金、递增年金等。特别关注与确定性现金流相关的折现率选择，并探讨了与通货膨胀挂钩的指数年金模型。 第6章：准备金的计算与负债管理 讲解保险公司如何为未来的未决赔付和已发生的负债计提准备金。本章详细介绍了前 সমাধি法（Prospective Method）和后 সমাধি法（Retrospective Method）在计算特定时间点准备金中的应用，并比较了不同准备金评估方法的财务影响，为资产负债匹配（ALM）奠定基础。 第三部分：风险的随机过程建模与投资（第7章至第9章） 本部分引入高等随机分析工具，处理更复杂的、依赖时间演变的风险。 第7章：随机过程在保险中的应用 本章核心是引入布朗运动（Wiener Process）和伊藤引理，用于描述资产价格的随机波动。重点探讨了复合泊松过程（Compound Poisson Process），该过程完美地将索赔的发生频率（泊松过程）与索赔的金额（随机变量）耦合起来，是描述保险公司总损失过程的标准模型。 第8章：金融衍生品定价的精算视角 尽管这是金融工程领域的主题，但对于理解保险公司资产端的风险至关重要。本章介绍无套利定价理论，使用Black-Scholes模型对欧式期权进行定价，并讨论如何将精算中的利率模型（如Vasicek或CIR模型）融入期权定价，以应对利率风险。 第9章：利率风险与期限结构模型 专注于利率的不确定性对长期负债评估的影响。详细介绍无套利期限结构模型，如Heath-Jarrow-Morton（HJM）框架，用以模拟未来短期利率的可能性轨迹，这是精确计算长期保险负债现值的关键。 第四部分：偿付能力、风险管理与新兴领域（第10章至第12章） 本部分关注监管环境、资本配置以及新兴的健康与财产意外险的特定挑战。 第10章：风险度量与资本配置 本书强调风险量化而非单纯的统计推断。本章深入讲解了风险度量指标，如风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR/TVaR），并讨论了如何利用这些指标计算经济资本（Economic Capital）。这与监管资本（Regulatory Capital）形成对比，为资源优化配置提供依据。 第11章：偿付能力监管框架解析 详尽分析国际主流的偿付能力体系。重点解析Solvency II框架下的三支柱结构（定量要求、定性治理、信息披露），并对比分析美国和亚洲地区的RBC要求。书中提供案例说明如何根据不同风险因子（市场风险、承保风险、操作风险）计算资本需求。 第12章：健康险与财产意外险的统计挑战 针对非寿险的特点进行专题讨论。在健康险方面，关注医疗通胀、医疗技术进步对长期费用的影响；在财产意外险方面，重点分析巨灾风险建模（Catastrophe Modeling），以及如何利用极值理论（Extreme Value Theory）来估计罕见但影响巨大的损失事件的概率和规模。 --- 本书特色与读者对象 本书的特点在于其强烈的量化导向和实践应用性。它不是一本纯粹的统计学教材，而是将概率论、时间序列分析和金融数学工具，精准地嫁接到保险和风险管理的具体业务问题上。本书严格区分了描述性统计和预测性建模，强调模型的可解释性（Interpretability）和稳健性（Robustness），这在金融监管日益趋严的背景下至关重要。 本书适合对象包括： 1. 精算专业学生及从业人员： 作为IAI/SOA/IFoA等专业考试的核心参考资料。 2. 金融工程与量化分析师： 希望了解如何将随机微积分应用于长期负债和资产管理中的专业人士。 3. 保险公司高级管理层与风险合规人员： 帮助理解和实施最新的偿付能力监管要求及资本管理策略。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上醒目的白色字体，立刻就抓住了我的眼球。我一直对数据分析领域抱有浓厚的兴趣，所以毫不犹豫地拿起了它。虽然书名听起来有点学术范儿，但翻开扉页后，我发现它实际上是一本内容非常扎实的入门指南。作者在引言中花了大量篇幅来阐述统计学在现代社会中的核心地位，并巧妙地将理论知识与实际应用场景相结合。特别是关于概率论基础的那几章，讲解得深入浅出，即便是我这种初学者，也能很快跟上节奏。我尤其欣赏作者在介绍各种统计模型时，所采用的循序渐进的教学方式，让人感觉每一步的攀登都踏实可靠，而不是盲目地堆砌公式。这本书的排版也很人性化，大段的文字中穿插着清晰的图表和案例分析，极大地提高了阅读的流畅性和理解的效率。整体而言，这是一次非常愉快的阅读体验，它成功地将原本枯燥的统计概念变得生动起来，为我打开了数据世界的大门。

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这本书的语言风格给我留下了极其深刻的印象，它有一种独特的、近乎散文诗般的叙述魅力，完全打破了我对传统统计学著作的刻板印象。作者似乎有一种魔力，能够将冰冷的数据和严谨的逻辑用一种极富人文关怀的方式表达出来。比如，在讨论大数定律和中心极限定理时，作者没有直接抛出公式，而是通过对大量随机事件的哲学思考引入，引导读者自然而然地接受这些看似抽象的概念。这种叙事方式极大地降低了阅读的门槛，让我这个对纯数学感到畏惧的人也能沉浸其中，享受探索真理的乐趣。行文间，时不时出现的富有洞察力的评论，像是作者在与读者进行一场跨越时空的对话，让人感觉不再是单向的灌输，而是一场双向的思维激荡。

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我必须得说，这本书的章节编排逻辑简直是教科书级别的典范。它遵循了一个非常清晰的“由浅入深，层层递进”的结构。开篇部分对统计学的历史背景和基本概念做了扎实的铺垫，为后续复杂内容的学习打下了坚实的基础。随后，它很有节奏感地引入了抽样分布、参数估计和假设检验等核心模块，每一个模块的收尾部分都会有一个小结，帮助读者巩固刚刚学到的知识点。更令人称赞的是，作者在涉及不同统计学流派的观点冲突时，处理得极其客观和中立，清晰地阐述了各种方法的优缺点，避免了一味推崇某一种方法的偏颇。这种平衡的视角让读者能够全面、批判性地看待统计工具，而不是盲目地接受单一的观点。这种精心设计的学习路径，充分体现了作者深厚的教学功底和对读者学习体验的关怀。

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这本书的实用性绝对是它最出彩的地方，简直可以作为我工作中的一本“案头宝典”。我特别关注书中关于描述性统计和推断性统计在商业决策中应用的章节。作者没有仅仅停留在理论层面，而是用大量的、非常贴近现实的商业案例来佐证每一个统计工具的有效性。比如，书中对A/B测试的统计学原理进行了详尽的剖析，包括如何设定零假设和备择假设，以及如何判断实验结果的显著性水平，这些都是我在日常工作中急需掌握的技能。每一部分内容的讲解都像是一位经验丰富的前辈在手把手地指导你，语言风格非常直接，毫无赘述，直击核心痛点。读完这些章节后，我立即尝试将书中的方法应用到我正在进行的一个数据项目中，效果立竿见影，让我对数据的解读能力有了质的飞跃。

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说实话，这本书的深度远远超出了我的预期。我原本以为它会停留在基础概念的罗列上，但事实是，它深入探讨了许多前沿的统计方法论。我记得有一章专门讲解了时间序列分析在趋势预测中的应用，那部分内容写得极其专业且细致，涉及到了多种平滑技术和模型的构建过程，让我这位业余爱好者都感到受益匪浅。作者在引用文献和构建理论框架时表现出的严谨态度，让人肃然起敬。这不是那种为了凑字数而拼凑起来的教材，而是真正倾注了作者心血的学术结晶。阅读过程中，我不得不频繁地查阅一些相关的数学背景知识，但这恰恰说明了这本书的价值所在——它迫使读者去思考更深层次的问题，而不是满足于表面化的了解。那些复杂的模型推导过程，虽然需要静下心来仔细研读，但一旦理解了背后的逻辑，你会发现作者的思路是多么的巧妙和连贯。

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