R 语言GJR-GARCH、GARCH-t、GARCH-ged分析金融时间序列数据波动性预测、检验、可视化
在当今复杂多变的金融市场中,准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。
在当今复杂多变的金融市场中,准确理解和预测股票指数的走势对于投资者和金融机构而言至关重要。
在现代金融市场中,资产收益率序列的预测一直是投资者和金融机构关注的焦点。
2023年,中国经济从高速向高质量转型,众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。
本报告合集探讨了汽车再制造产业与车险行业的合作前景,提出了一些关键建议,以促进两个领域的融合发展。
在这里,我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生。
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念。
本文我们讨论了期望寿命的计算,人口统计模型的起点是死亡率表。
目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。
本文对人口统计预测方法进行讨论。
正如有配偶的寿命之间存在很强的相关性,我们可能会问,孩子和孙子的出生是否具有对一个人的剩余生命的影响(或者我们是否可以像这样假设独立性)。
广义线性模型(GLM) 是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来
我们已经看到了如何考虑风险敞口,计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。
公司必须使用细分技术才能生存。现在,问题在于,我们不能确定指数衰减是溢价随年龄变化的正确方法。一种替代方法是使用非参数技术来可视化年龄对索赔频率的真实影响。
在保险业中,由于分散投资,通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内,损失“可预测”。
通常,我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。
在精算科学和保险费率制定中,考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故,简单的结果是因为计算起来更加复杂,只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。
我们已经很自然地认为,不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率,而且可以用单个成本来解释。
使用Chain Ladder方法完成流量三角形,即计算我们认为未来几年将支付的平均金额
在之前的课堂上,我们已经看到了如何可视化多元回归模型(带有两个连续的解释变量)。
本文为非人寿保险课程的一部分,该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究(2008)。我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
对精算科学来说,当我们处理独立随机变量的总和时,特征函数很有趣,因为总和的特征函数是特征函数的乘积。
拥有参数模型变得有趣,该模型应该比经验平均值更健壮。
今天上午,在课程中,我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别(从经济角度出发)。
在保险定价中,风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。
在传统的金融理论中,理性和同质的投资者是核心假设之一,表明每个投资者都有相同的信息,从而做出同样的决定。
在互联网时代,数据是最宝贵的资源,大数据引领传统产业,催生新的活力。几乎所有的产业都在拥抱了大数据,体育产业也与之密切相关,数据捕获、存储和分析技术的持续进步正在积极影响着体育行业的方方面面。
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