壽險隨機精算模型 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　産品研發和監管的快速發展使得保險精算人員需要適度更新理論知識，快速掌握國際精算領域的新成果，但這些新知識散見於不同的文獻和書籍中，與傳統壽險精算缺少銜接，也與壽險實務缺少關聯。本書的主要目的是搭建一個橋梁，讓稍微具備一點壽險精算基礎的學生或研究人員能快速地瞭解這一領域當前的主要理論模型，瞭解這些理論模型與國內實務的對應關係，使之能更好地理解和研發新産品，應對當前壽險風險管理的迫切需求。
　　本書的主要對象是保險精算領域的研究生，主要目的是講解現代壽險精算中的一些理論模型，讓讀者瞭解現代壽險精算的發展。本書的大部分內容是基於作者在中國人民大學統計學院2006年至2014年給風險管理與精算方嚮的研究生開設的《壽險隨機精算模型》課程。

內容簡介

　　國內壽險業發展迅速，産品的復雜程度和保險監管要求也在快速變化，保險精算人員需要適度更新理論知識。本書的主要目的是搭建一個橋梁，讓稍微具備一點壽險精算基礎的學生或研究人員能快速地瞭解這一領域當前的主要理論模型，瞭解現代壽險精算的發展，瞭解這些理論模型與國內實務的對應關係。本書的主要對象是保險精算領域的研究生和對相關內容感興趣的研究人員。本書的主要內容包括5個部分：壽險數學基礎，壽險現金流的隨機過程模型，布朗運動、隨機微積分與期權定價，含期權特徵的壽險閤約定價，風險度量與管理。

作者簡介

　　肖宇榖，副教授，中國人民大學統計學院風險管理與精算教研室主任。中科院數學與係統科學研究院博士。主要研究領域：量化風險管理、隨機精算模型。在《ScandinavianActuarialJournal》《QuantitativeFinance》《應用數學學報》《保險研究》等國內外期刊發錶論文二十餘篇。

　　張景肖，理學博士。先後畢業於南開大學、中國人民大學、中國科學院數學與係統科學研究院。現任中國人民大學統計學院教授、博士生導師，教育部重點研究基地——應用統計科學研究中心研究員，2006年美國佐治亞大學、密歇根大學訪問學者，2013－2014年香港科技大學訪問學者，2012年教育部新世紀優秀人纔支持計劃入選者。主持和參與瞭多項國傢自然科學基金項目，在國內外學術期刊發錶論文數十篇。

內頁插圖

目錄

第1章壽險數學基礎
1.1單生命生存模型/
1.1.1生存分布/
1.1.2x歲個體的生存分布/
1.1.3生存分布的一些精算錶示法/
1.2傳統人壽保險的精算現值/
1.3傳統人壽保險的淨保費與淨準備金/
1.3.1傳統人壽保險的淨保費/
1.3.2傳統人壽保險的淨準備金/
小結/
第2章壽險現金流的隨機過程模型
2.1一般框架/
2.1.1支付量函數與現金流/
2.1.2現金流的價值評估/
2.2壽險現金流的隨機過程模型/
2.2.1計數過程與個體生命過程/
2.2.2壽險閤約的隨機過程模型/
2.3壽險中的馬爾可夫鏈/
2.3.1連續時間馬爾可夫鏈/
2.3.2轉移概率和Kolmogorov微分方程/
2.4多狀態閤約現金流的價值評估/
2.5數值計算/
小結/
第3章布朗運動、隨機微積分與期權定價
3.1布朗運動、幾何布朗運動與高斯過程/
3.1.1布朗運動的定義/
3.1.2幾何布朗運動/
3.2隨機微積分/
3.2.1連續非隨機函數對布朗運動的積分/
3.2.2伊藤積分與伊藤公式/
3.3期權定價/
3.3.1無套利原理與平價公式/
3.3.2期權定價的二叉樹方法——Δ對衝方法/
3.3.3期權定價的二叉樹方法——復製方法/
3.3.4多期情況下的歐式期權和美式期權的倒嚮定價方法/
3.3.5歐式期權定價的Black�睸choles公式/
3.3.6連續時間模型下的風險中性定價公式和數值解法/
小結/
第4章含期權特徵的壽險閤約定價
4.1投連險和變額年金的定價/
4.1.1投連險和變額年金簡介/
4.1.2投連險和變額年金的風險中性定價方法/
4.1.3投連險和變額年金準備金計算/
4.1.4投連險和變額年金的風險對衝簡介/
4.2分紅險的定價/
4.2.1分紅險定價簡介/
4.2.2基於風險中性價格的分紅險定價/
4.3分紅險的收益分布/
4.3.1分紅保險閤同賬戶設置及分紅假設/
4.3.2模擬分析/
小結/
第5章風險度量與管理
5.1單期風險度量/
5.1.1單期風險度量的定義/
5.1.2VaR和CTE的模擬數值計算/
5.1.3CTE的優化算法/
5.2兩種多期風險度量在長期閤約風險資本評估中的差異研究/
5.2.1一個長期閤約風險資本評估中的問題/
5.2.2ACTE和MCTE在風險資本評估中的差異分析/
5.2.3實證分析/
5.3基於CTE衍生的多期多麵風險度量下的投資組閤研究/
5.3.1問題介紹/
5.3.2多麵風險度量與投資組閤優化模型/
5.3.3基於Stationary Bootstrap方法的情景生成/
5.3.4基於K�睲eans聚類分析的多階段情景樹生成/
5.3.5實證分析/
5.3.6結論/
小結/
附錄1數學期望、矩母函數/
A1.1數學期望/
A1.2矩母函數/
附錄2尾部條件期望與限額期望值/
參考文獻/
名詞索引/

前言/序言

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