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本课程属于：065-寿险精算、死亡率与退保 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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寿险经验分析Experience Study实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=寿险经验分析的定义 · 价值 · 监管要求与整体学习框架
课程导入目标=寿险经验分…
02
精算基础回顾
目标=寿险产品分类 · 定价假设 · 准备金评估与经验分析的关系
精算基础回顾目标=寿险产品分…
03
经验分析核心概念
目标=暴露数 · 索赔数 · 发生率
经验分析核心概念目标=暴露数
04
数据来源与治理
目标=保单系统 · 理赔系统 · 再保数据
数据来源治理
05
经验分析流程总览
目标=目标设定 · 数据准备 · 模型选择
经验分析流程总览目标=目标设定
06
死亡率经验分析
目标=粗死亡率计算 · 暴露数调整 · 死亡率曲线拟合与对比
死亡率经验分析目标=粗死亡率计…
07
退保率经验分析
目标=退保率定义 · 保单年度效应 · 经济周期影响与分层分析
退保率经验分析目标=退保率定义
08
发病率与重疾经验分析
目标=疾病定义 · 等待期处理 · 发生率计算与趋势检验
发病率重疾经验分析
09
费用经验分析
目标=单位成本法 · 费用分摊 · 通胀调整与费用假设验证
费用经验分析目标=单位成本法
10
投资收益率经验分析
目标=资产配置 · 收益归因 · 利差分析与假设合理性评估
投资收益率经验分…目标=资产配置
11
经验分析中的统计方法
目标=假设检验 · 回归分析 · 时间序列与生存分析
经验分析统计方法
12
可信度理论实战
目标=有限波动可信度 · Bühlmann可信度与补全方法
可信度理论实战目标=有限波动可…
13
经验数据的分组与分层
目标=年龄 · 性别 · 保单年度
经验数据的分组分层
14
经验分析模型选择
目标=GLM · GAM · 决策树与机器学习在经验分析中的应用
经验分析模型选择GLM
15
经验假设的设定与更新
目标=基于经验的假设调整 · 趋势外推与专家判断
经验假设的设定更新
16
经验分析结果验证
目标=回溯测试 · 敏感性分析 · 压力测试与模型风险
经验分析结果验证目标=回溯测试
17
监管报告与披露
目标=偿二代 · IFRS 17 · 经验分析在监管报送中的应用
监管报告披露
18
案例实战一
目标=某寿险公司死亡率经验分析全流程
案例实战一目标=某寿险公司…
19
案例实战二
目标=退保率经验分析及对定价与准备金…
案例实战二目标=退保率经验…
20
案例实战三
目标=重疾发生率经验分析与产品定价调…
案例实战三目标=重疾发生率…
21
案例实战四
目标=费用经验分析及预算编制应用
案例实战四目标=费用经验分…
22
案例实战五
目标=投资收益率经验分析与利差损风险…
案例实战五目标=投资收益率…
23
常见问题与陷阱
目标=数据偏差 · 样本不足 · 多重比较与过度拟合
常见问题陷阱
24
经验分析软件与工具
目标=Excel · R · Python
经验分析软件工具
25
经验分析报告撰写
目标=结构 · 可视化 · 结论与建议的清晰表达
经验分析报告撰写目标=结构
26
经验分析在业务中的应用
目标=产品开发 · 核保 · 理赔与再保谈判
经验分析业务
27
经验分析的前沿发展
目标=大数据 · 人工智能与实时经验监控
经验分析的前沿发…目标=大数据
28
综合提升一
目标=从经验分析到假设管理体系的建立
综合提升一目标=从经验分析…
29
综合提升二
目标=跨部门协作与经验分析项目的管理
综合提升二目标=跨部门协作
30
课程总结与实战演练
目标=完整经验分析项目模拟与评审
课程总结实战演练