modern actuarial risk theory_using R

资 源 简 介

modern actuarial risk theory_using R

详 情 说 明

现代精算风险理论是利用数学模型和统计方法来评估和管理保险行业中的金融风险。借助R语言强大的统计计算和可视化能力，精算师能够更高效地实施复杂的风险分析。

精算风险模型基础 精算风险理论的核心在于对保险标的损失分布进行建模。常用的分布包括泊松分布（索赔次数）、伽马分布（索赔金额）等。R中的`fitdistrplus`等包支持参数估计和拟合优度检验。

聚合风险模型 通过复合分布（如复合泊松）刻画总索赔额。R的卷积函数和蒙特卡洛模拟（如`actuar`包）可处理个体索赔与次数的随机叠加。

依赖性建模 传统模型常假设风险独立，但现实中存在相关性（如自然灾害连锁影响）。Copula函数（通过`copula`包实现）能灵活描述变量间的非线性依赖结构。

极端事件与尾部风险 极值理论（EVT）利用广义帕累托分布（GPD）建模超额损失。R的`POT`包支持阈值选取和尾部指标计算，适用于巨灾风险定价。

机器学习扩展 现代精算逐步引入GLM、随机森林（`randomForest`包）等方法处理高维数据，提升传统损失模型的预测能力，例如车险个性化定价。

R的生态系统（如`Shiny`构建交互式定价工具）正推动精算工作从理论到实践的快速迭代。