An Introduction to Actuarial Studies (Elgar Monographs) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Edward Elgar Publishing

作者:M. E. Atkinson

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2000-09

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781840644463

丛书系列:

图书标签:

• Actuarial Science
• Actuarial Studies
• Finance
• Mathematics
• Probability
• Risk Management
• Insurance
• Statistics
• Economics
• Elgar Monograph

风险的量化与未来：现代精算学导论（无提及原书内容） 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代精算学基础框架，探讨风险在金融、保险及社会保障体系中的核心作用、量化方法以及监管环境。 第一部分：精算科学的基石与环境 本部分着重于构建理解精算实践所需的理论和制度基础。 第一章：风险的本质与精算学的地位 风险的定义与分类： 深入剖析不同类型的风险，包括纯风险（Pure Risks，如死亡、疾病、财产损失）与投机风险（Speculative Risks，如投资波动、利率变化）。讨论不确定性与风险之间的辨析，以及风险在经济体中的传导机制。 精算职能的演变： 回溯精算学从早期生命表编制到现代复杂金融工程工具的演变历程。阐述精算师在现代社会中作为“风险架构师”的核心价值，区别于纯粹的数学家或统计学家。 监管框架与道德责任： 探讨保险和养老金行业的全球性监管趋势（如偿付能力要求、数据隐私保护）。强调精算师在遵循职业道德、确保财务稳健和保护保单持有人利益方面的关键作用。 第二章：概率论与数理统计在风险分析中的应用 随机变量与分布模型： 详细介绍适用于描述损失事件和生存时间的关键概率分布，例如泊松分布、负二项分布、威布尔分布（Weibull）以及对数正态分布。重点讨论如何根据实际业务数据选择最合适的拟合模型。 生存分析与生命表构建： 详尽讲解如何从人口统计学数据推导出生命率、死亡率和稳定的人口结构。介绍传统生命表的构建方法（如格林伍德/特拉普法），以及现代基于大数据和机器学习方法进行生命表调整和优化的技术路径。 风险聚合与依赖性建模： 阐述在多元风险情景下，如何处理不同风险事件之间的相关性。引入Copula函数等高级统计工具，用于建立多维风险度量模型，例如描述巨灾保险中的地理依赖性。 第二部分：生命与健康风险的量化 本部分专注于与人类生命周期相关的长期负债的计量与定价。 第三章：人寿保险与年金的精算技术 精算现值与未来价值的计算： 详细推导连续和分期支付的年金现值（$a_x$, $ddot{a}_x$）和保险费现值（$A_x$, $ar{A}_x$）的数学公式。解释利率假设（折现率）对定价和准备金评估的敏感性。 净保费与毛保费的厘定： 阐述基于“零利润”原则的保费厘定公式。深入分析毛保费中对风险、费用和利润的要素拆解，以及精算师如何处理“非预期费用”和“经验调整因子”。 准备金评估方法： 比较和对比“纯粹法”（Prospective Method）和“分项法”（Retrospective Method）在计算精算准备金中的应用，并解释其在偿付能力监管下的意义。 第四章：健康保险、长期护理与健康经济学 疾病发生率与索赔频率建模： 探讨如何使用传染病模型、生存分析和退化模型（Degenerate Models）来预测特定疾病（如癌症、心血管疾病）的发生率。 医疗成本的预测与通胀： 分析医疗服务价格上涨的驱动因素（技术进步、人口老龄化、资源分配不均）。引入“医疗成本通胀模型”和“使用率模型”，用于预测未来医疗支出的趋势。 长期护理保险的特殊挑战： 讨论长期护理（LTC）产品中“失能率”和“恢复率”的复杂动态。由于缺乏历史数据，如何利用类比数据和专家判断进行模型校准。 第三部分：财产与意外伤害（P&C）保险的计量 本部分侧重于处理短期、高波动性的损失事件。 第五章：损失分布的拟合与精算定价 损失严重度（Severity）模型： 详细考察帕累托（Pareto）、伽马（Gamma）和贝塔-泊松（Compound Poisson）等高尾分布在线性索赔金额建模中的应用。讨论如何使用矩估计法和最大似然估计法进行参数校准。 频率（Frequency）与联合分布： 探索使用泊松和负二项分布来建模事件发生频率。重点讲解“复合精算模型”（Aggregate Loss Model），即损失总额 $S_N = sum_{i=1}^N X_i$ 的概率分布推导。 精算技术在定价中的应用： 介绍“经验驱动定价”（Experience Rating）与“纯粹风险定价”的平衡艺术。阐述如何运用广义线性模型（GLM）进行多变量的费率厘定和风险分层。 第六章：准备金、盈余管理与再保险 未决赔款准备金的估算： 深入分析伯恩斯坦链梯法（Chain Ladder Method）的原理、假设和局限性。介绍基于支付和发生（IBNR）的最新调整技术，如费雷尔（Ferreira）法和Cape Cod法。 风险资本与盈余管理： 阐述资本充足性要求（Solvency Capital Requirement, SCR）的概念，以及精算师如何计算业务所需的风险资本。讨论有效利用资本的策略，包括风险分散和内部资本模型（IFRS 17 框架下的评估）。 再保险的结构与优化： 分类介绍比例再保险（Proportional）和非比例再保险（Non-Proportional，如超额损失再保险）。分析再保险在平滑盈利、保护资本和转移特定尾部风险中的作用。 第四部分：投资风险与资产负债管理（ALM） 本部分探讨资产端与负债端的联动管理。 第七章：资产负债管理（ALM）的原理与实践 期限结构与利率风险： 分析无风险利率期限结构（如即期利率、远期利率）的形成机制。介绍债券久期（Duration）和凸性（Convexity）在衡量利率风险敞口中的作用。 套期保值与负债免疫： 解释如何通过匹配资产和负债的久期来建立利率风险的“免疫策略”。探讨在面临非线性风险（如期权性负债）时，免疫策略的局限性以及更复杂的对冲技术。 投资组合优化与随机情景分析： 介绍基于均值-方差框架下的马科维茨模型在精算投资组合构建中的应用。重点阐述如何使用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来评估在多种经济情景下ALM的稳健性。 第八章：风险度量、资本模型与极端风险 核心风险度量指标： 详细对比方差、半方差、风险价值（VaR）的计算方法及其在监管中的应用。重点讨论风险价值的缺陷，并引入期望缺口（Expected Shortfall, ES）作为更稳健的尾部风险度量标准。 信用风险与交易对手风险： 探讨在衍生品交易和再保险安排中，信用违约风险（CVA）和潜在交易对手风险的计量方法。 极端事件与压力测试： 阐述如何设计和执行压力测试场景（如市场崩溃、灾难性疫情爆发），以评估保险公司在“黑天鹅”事件下的生存能力。强调情景设计必须包含相互关联的资产和负债冲击。 结论：精算师在未来金融生态中的角色 总结精算学在数字化转型（大数据、人工智能）背景下面临的挑战与机遇，强调跨学科技能（如编程能力、商业洞察力）对未来精算专业人员的重要性，以及如何利用先进技术优化风险管理的效率和准确性。

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