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本课程属于：062-非寿险GLM定价与费率建模 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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频率严重度模型与赔付成本定价实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=频率严重度模型的定义 · 赔付成本定价的核心目标 · 整体学习路径与实战案例概览
课程导入目标=频率严重度…
02
保险定价基础
目标=纯保费与风险保费 · 赔付成本构成 · 频率与严重度的乘积关系
保险定价基础目标=纯保费
03
数据准备与探索
目标=理赔数据来源 · 数据清洗 · 缺失值与异常值处理
数据准备探索
04
频率模型入门
目标=泊松分布 · 负二项分布 · 零膨胀模型
频率模型入门目标=泊松分布
05
严重度模型入门
目标=伽马分布 · 对数正态分布 · 逆高斯分布
严重度模型入门目标=伽马分布
06
广义线性模型基础
目标=指数族分布 · 连接函数 · 线性预测子
广义线性模型基础目标=指数族分布
07
频率模型实战
目标=泊松GLM与负二项GLM的构建 · 变量选择 · 系数解释
频率模型实战GLM
08
严重度模型实战
目标=伽马GLM与对数正态GLM的构… · 权重处理 · 残差分析
严重度模型实战GLM
09
零膨胀与 hurdle 模型
目标=零理赔问题 · 零膨胀泊松 · 零膨胀负二项
hurdle零膨胀
10
混合模型与随机效应
目标=分层数据 · 纵向数据 · 随机截距与随机斜率
混合模型随机效应
11
频率严重度联合建模
目标=独立性假设检验 · copula 方法 · 联合分布构建
频率严重度联合建…目标=独立性假设…
12
赔付成本定价流程
目标=从频率与严重度到纯保费 · 风险因子加载 · 费用与利润附加
赔付成本定价流程目标=从频率
13
模型评估与验证
目标=AIC/BIC · 交叉验证 · 提升度
模型评估验证
14
变量选择与特征工程
目标=分箱 · WOE · IV
变量选择特征工程
15
贝叶斯方法入门
目标=先验与后验 · MCMC · 贝叶斯频率严重度模型
贝叶斯方法入门目标=先验
16
机器学习方法补充
目标=决策树 · 随机森林 · 梯度提升机在频率严重度建模中的使用与…
机器学习方法补充目标=决策树
17
案例实战一
目标=车险理赔频率建模——数据探索 · 模型选择 · 结果解读与业务建议
案例实战一目标=车险理赔频…
18
案例实战二
目标=车险理赔严重度建模——分布拟合 · GLM 构建 · 免赔额影响分析
案例实战二目标=车险理赔严…
19
案例实战三
目标=健康险赔付成本定价——频率与严… · 风险调整 · 费率表生成
案例实战三目标=健康险赔付…
20
案例实战四
目标=财产险巨灾风险——极值理论 · 广义帕累托分布 · 巨灾频率严重度建模
案例实战四目标=财产险巨灾…
21
常见问题与陷阱
目标=过拟合 · 多重共线性 · 样本偏差
常见问题陷阱
22
模型部署与监控
目标=评分卡转换 · 实时定价系统 · 模型监控指标
模型部署监控
23
监管与合规
目标=保险监管要求 · 公平性 · 可解释性
监管合规
24
综合提升一
目标=从数据到定价的完整项目流程 · 团队协作 · 文档与报告撰写
综合提升一目标=从数据到定…
25
综合提升二
目标=频率严重度模型的前沿发展 · 深度学习 · 因果推断
综合提升二目标=频率严重度…
26
实战任务一
目标=使用给定数据集完成频率模型构建… · 提交分析报告
实战任务一目标=使用给定数…
27
实战任务二
目标=使用给定数据集完成严重度模型构… · 提交分析报告
实战任务二目标=使用给定数…
28
实战任务三
目标=联合频率与严重度模型 · 计算纯保费并制定费率方案
实战任务三目标=联合频率
29
实战任务四
目标=对模型进行验证与监控设计 · 提出改进建议
实战任务四目标=对模型进行…
30
课程总结
目标=核心知识点回顾 · 技能地图 · 继续学习资源
课程总结目标=核心知识点…