《風險理論》教學大綱

2022-11-29 18:51:07 字數 5658 閱讀 4202

英文名稱:risk theory

課程編號:91134059

學分/總學時:3/54(其中課堂:36學時;課內實驗:18學時)

先修課程:高等數學、線性代數、概率統計等

授課物件:應用統計學專業學生

一、教學性質與目的:

本課程是統計學專業(保險與精算方向)的專業課,是數學方法應用於金融保險所形成的一套理論體系,在金融保險領域發揮著越來越重要的作用。通過本課程的學習,使學生掌握風險理論的基本概念、經典風險度量模型模,掌握構建模型常用的經驗法和引數估計法,能夠利用模擬技術方法來模擬模型,從而使學生初步掌握處理隨機風險的基本思想方法,培養學生運用基本理論分析和解決問題的能力。

二、教學內容與要求:

第一章風險理論基礎(2學時)

【基本內容】

第一節風險與風險理論概述

第二節隨機變數

1.2.1隨機變數的概率分布

1.2.2隨機變數的數字特徵

第三節條件期望

1.3.1條件分布與條件期望

1.3.2條件期望的性質

1.3.3條件方差

第四節矩母函式

1.4.1矩母函式的概念

1.4.2矩母函式的性質

1.4.3多元矩母函式及其性質

【基本要求】

1. 了解風險和風險理論的含義,

2. 熟悉隨機變數的概率分布、隨機變數的數字特徵;條件分布與條件期望、條件期望的性質和條件方差;熟悉矩母函式的概念、矩母函式的性質、多元矩母函式及其性質。

【重點及難點】

重點:條件期望和方差、常見分布的矩母函式

難點:矩母函式

【教學活動與教學方式】

要求學生回顧概率論中關於條件分布的性質和常見的分布函式;本章主要以講授和自學為主。

第二章個體保單的理賠額與理賠次數模型(6學時)

【基本內容】

第一節理賠額的分布

2.1.1 保單限額

2.1.2 免賠額

2.1.3 保單限額+免賠額

2.1.4 相對免賠額

2.1.5 比例分擔免賠

第二節理賠次數的分布

2.2.1(a,b,0)分布族

2.2.2(a,b,1)分布族

2.2.3 理賠次數分布的混合模型

2.2.4 免賠額對理賠次數的影響

【基本要求】

1. 理解損失與理賠額、免賠額、保單限額的概念;

2. 掌握常見的損失額分布以及不同賠償方式下理賠額的分布;

3. 掌握單個保單理賠次數的分布以及(a,b,0)分布類和(a,b,1)分布類。

【重點及難點】

重點:常見理賠分布形式以及分布函式和數字特徵、(a,b,0)分布類中各分部的特徵。

難點:(a,b,1)分布類

【教學活動與教學方式】

根據本章內容的特點可採用提問式和計算機模擬的教學方法,讓學生加深對不同保單形式的理解,利用r程式設計模擬出不同形式下理賠額分布的特徵。

第三章短期個體風險模型(6學時)

【基本內容】

第一節個體風險模型

3.1.1個體風險模型模型

3.1.2 s的數字特徵

第二節獨立和的分布與卷積

3.2.1兩項獨立和的卷積

3.2.2多向獨立和的卷積

第三節矩母函式法與再生性

3.3.1獨立和的矩母函式函式法

3.3.2某些典型分布的獨立和的再生性

第四節獨立和的分布近似逼近

3.4.1獨立和的正態分佈逼近

3.4.2正態分佈逼近在保險事務中的應用

【基本要求】

1. 了解個體風險模型的研究物件及內容;了解個體保單理賠額分布特點;

2. 掌握研究保單組合理賠額分布的三種方法:卷積方法、矩母函式法和近似方法;

3. 掌握用正態分佈近似總理配模型的方法。

【重點及難點】

重點:個體保單組合理賠額分布的數字特徵、卷積公式的應用、獨立和的矩母函式函式特點(再生性)、獨立和的正態分佈逼近

難點:卷積公式的應用

【教學活動與教學方式】

本章部分內容是對學生先修課程《概率論與數理統計》部分知識在保險中的應用,基於此,教學過程中可壓縮對理論知識的講授,使用案例幫助學生回顧前期背景知識並運用到保險領域中。

第四章聚合風險模型(10學時)

【基本內容】

第一節理賠次數分布

4.1.1聚合風險模型的概念

第二節 s的分布性質

4.2.1 s的數字特徵

4.2.2求復合分布的卷積方法

4.2.3求復合分布的矩母函式法

4.2.4求復合分布的panjer遞推法

第三節復合泊松分布及其性質

4.3.1復合泊松分布的性質

4.3.2個體風險模型的復合泊松分布的近似

第四節 s的近似分布

4.4.1總索賠量的正態分佈近似

4.4.2總索賠量的伽瑪分布近似

第五節聚合風險模型的應用

4.5.1相關性保單組合的理賠次數的分布

4.5.2限額損失再保險

4.5.3團體保險的紅利模型

【基本要求】

1. 了解聚合風險模型的研究物件及內容以及它與個體風險模型的區別和聯絡;

2. 掌握聚合理賠額的分布的計算和數字特徵;

3. 掌握復合泊松模型的基本性質和特殊性質;並能運用上述性質解決實際問題。

【重點及難點】

重點:聚合理賠額的數字特徵、復合泊松模型的特徵和性質、聚合理賠額的分布的各種計算方法:卷積法、panjer遞推法、離散復合泊松分布的可分解性法和近似分布。

難點:卷積法、離散復合泊松分布的可分解性法的應用和近似分布

【教學活動與教學方式】

根據本章內容的特點可採用理論與實踐相結合、多**教學與板書相結合,同時學生在教師指導下運用所學知識在計算機上模擬實現。

第五章長期聚合風險模型(8學時)

【基本內容】

第一節盈餘過程和破產概率

5.1.1盈餘過程

5.1.2泊松盈餘過程

5.1.3破產概率

第二節連續時間模型破產概率的計算

5.2.1微積分方程與破產概率

5.2.2最大損失過程與破產概率

第三節離散時間模型破產概率的計算

第四節調節係數與破產概率

5.4.1調節係數

5.4.2用調節係數表達破產概率

5.4.3離散時間盈餘過程的調節係數

【基本要求】

1.了解如下概念:盈餘過程、總理賠過程、泊松過程、破產概率、最大總損失過程和調節係數;

2.了解尋找破產概率的四種方法;了解調節係數在確定最優再保險中的作用;

3.熟悉連續時間破產概率的精確計算與近似計算;

4.熟悉離散時間破產概率的計算;

5.掌握並能運用各種方法計算破產概率。

【重點及難點】

重點:連續時間和離散時間模型中的破產概率的計算、指數型理賠的破產概率、

難點:破產概率與調節係數

【教學活動與教學方式】

根據本章內容的特點可採用多**教學與板書相結合。

第六章經驗模型(9學時)

【基本內容】

第一節資料型別

6.1.1完整資料

6.1.2分組資料

6.1.3 非完整資料

第二節完整個體資料的經驗模型

6.2.1經驗分布函式與經驗生存函式

6.2.2核密度估計

第三節分組資料的經驗模型

6.3.1經驗分布函式

6.3.2 k階原點矩

第四節非完整資料的經驗模型

6.4.1經驗分布函式估計

6.4.2經驗累計危險率函式的nelson-anlen估計

第五節經驗估計的方差和區間估計

6.5.1完整個體資料的情況

6.5.2分組資料的情況

6.5.3 非完整資料的情況

【基本要求】

1. 了解期完整資料、非完整資料、分組資料的特點,

2. 熟悉不同資料情況下的風險集與經驗生存函式的計算;

3. 掌握非完整資料生存函式的kaplan-meier乘積極限估計、死亡力函式的nelson-anlen估計;

4. 了解生存函式方差估計的基本原理以及對數轉換的置信區間原理,掌握生存函式區間估計、greenwood方差近似及相應的區間估計;

5. 了解一般核函式估計的理論。

【重點及難點】

重點:不同資料情況下的風險集與經驗生存函式的計算、非完整資料生存函式的kaplan-meier乘積極限估計、死亡力函式的nelson-anlen估計。

難點: 生存函式區間估計、greenwood方差近似及相應的區間估計

【教學活動與教學方式】

本章教學可將理論與實踐相結合、多**教學與板書相結合,同時學生在教師指導下運用所學知識在計算機上模擬實現。

第七章引數模型(6學時)

【基本內容】

第一節引數估計

7.1.1據估計

7.1.2分位數估計

7.1.3 極大似然估計

第二節區間估計與方差

7.2.1極大似然函式的方差

7.2.2引數函式的方差

第三節擬合優度檢驗

7.3.1 擬合優度檢驗

7.3.2 kolmogorov-smimov檢驗

7.3.3 似然比檢驗

第四節模型的選擇

7.3.1 主觀判斷法

7.3.2 評分法

【基本要求】

1. 掌握完整樣本資料下個體資料和分組資料的據估計、分位數估計和極大似然估計方法;

2.掌握非完整樣本資料的據估計和極大似然估計;

3.熟悉極大似然估計量方差的計算,

4.了解fisher資訊量的含義。

【重點及難點】

重點:完整樣本資料下個體資料和分組資料的據估計、分位數估計和極大似然估計方法、非完整樣本資料的據估計和極大似然估計

難點: 非完整樣本資料的據估計和極大似然估計。

【教學活動與教學方式】

根據本章內容的特點可採用多**教學與板書相結合。

第八章隨機模擬(4學時)

【基本內容】

第一節引言

8.1.1隨機模擬法概念

8.1.2隨機模擬的基本步驟

第二節均勻分布隨機數與偽隨機數

8.2.1產生均勻分布隨機數的幾種方法

8.2.2偽隨機數

第三節一般分布隨機數

8.3.1幾種常見的方法介紹

8.3.2連續隨機變數的模擬

8.3.3離散隨機變數的模擬

8.3.4複合型隨機變數的模擬

【基本要求】

1. 了解均勻分布隨機數產生的原理;

2. 熟悉一般分布和正態隨機向量的隨機數的產生方法;

3. 掌握泊松分布、正態分佈隨機數的產生方法;

4. 掌握複合型隨機變數的模擬方法。

【重點及難點】

重點:均勻隨機數產生方法、連續性隨機變數的模擬方法、離散型隨機變數方法、複合型隨機變數的模擬方法

難點:複合型隨機變數的模擬方法

【教學活動與教學方式】

本章教學可將理論與實踐相結合、多**教學與板書相結合,同時學生在教師指導下運用所學知識在計算機上模擬實現。

三、學時分配

本課程總學時48學時,各章學時安排見下表:

四、考核方式

本課程所採用或建議使用的考核方法是閉卷考試;課程總成績=平時成績(30%)+期末考試成績(70%),其中平時成績包括考勤和作業兩部分。考試的題型有選擇題、填空題、計算題。

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