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死亡率改善与长寿风险建模实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=死亡率改善与长寿风险的定义 · 学习目标 · 课程整体框架与实战项目介绍
课程导入目标=死亡率改善
02
长寿风险基础
目标=人口老龄化趋势 · 长寿风险来源 · 对养老金和保险的影响
长寿风险基础目标=人口老龄化…
03
死亡率数据基础
目标=数据来源 · 数据质量检查 · 暴露数
死亡率数据基础目标=数据来源
04
生命表构建
目标=生命表函数 · 年龄别死亡率 · 生存概率
生命表构建目标=生命表函数
05
死亡率改善概念
目标=死亡率改善的定义 · 改善率计算 · 年龄-时期-队列效应
死亡率改善概念目标=死亡率改善…
06
死亡率改善度量
目标=改善率 · 改善指数 · 寿命离散度
死亡率改善度量目标=改善率
07
随机死亡率模型概述
目标=模型分类 · 确定性模型与随机模型 · 常用模型比较与选择标准
随机死亡率模型概…目标=模型分类
08
Lee-Carter模型
目标=模型形式 · 参数估计 · 奇异值分解
Lee-Carter模型
09
CBD模型
目标=模型形式 · 参数估计 · 贝叶斯方法
CBD模型
10
APC模型
目标=年龄-时期-队列模型 · 参数识别 · 约束条件
APC模型
11
其他随机死亡率模型
目标=Plat模型 · RH模型 · 多人口模型
其他随机死亡率模…Plat
12
死亡率预测
目标=预测方法 · 点预测与区间预测 · 情景分析
死亡率预测目标=预测方法
13
长寿风险建模
目标=长寿风险定义 · 风险度量 · VaR
长寿风险建模目标=长寿风险定…
14
死亡率改善与长寿风险关联
目标=改善趋势对长寿风险的影响 · 敏感性分析 · 压力测试
死亡率改善长寿风险关联
15
生存模型与多状态模型
目标=生存分析基础 · 多状态模型 · 健康状态转移
生存模型多状态模型
16
机器学习在死亡率建模中的应用
目标=回归树 · 随机森林 · 神经网络
机器学习死亡率建模
17
贝叶斯方法在死亡率建模中的应用
目标=贝叶斯推断 · MCMC · 先验选择
贝叶斯方法死亡率建模
18
死亡率改善的性别与区域差异
目标=性别差异 · 区域差异 · 社会经济因素
死亡率改善的性别区域差异
19
死亡率改善与养老金精算
目标=养老金负债评估 · 死亡率改善假设 · 敏感性测试
死亡率改善养老金精算
20
死亡率改善与人寿保险精算
目标=寿险定价 · 准备金评估 · 死亡率改善影响
死亡率改善人寿保险精算
21
死亡率改善与年金精算
目标=年金定价 · 长寿风险对冲 · 死亡率改善假设
死亡率改善年金精算
22
死亡率改善与健康保险
目标=健康保险中的死亡率改善 · 发病率与死亡率交互 · 案例实战
死亡率改善健康保险
23
死亡率改善与再保险
目标=再保险中的长寿风险 · 风险转移 · 定价与案例实战
死亡率改善再保险
24
死亡率改善与监管要求
目标=监管框架 · 偿付能力 · 死亡率改善假设
死亡率改善监管要求
25
死亡率改善与ESG
目标=ESG因素对死亡率的影响 · 建模方法 · 案例实战
ESG死亡率改善
26
死亡率改善与COVID-19
目标=疫情对死亡率的影响 · 短期与长期效应 · 建模调整
COVID-19死亡率改善
27
死亡率改善与气候变化
目标=气候变化对死亡率的影响 · 建模方法 · 案例实战
死亡率改善气候变化
28
死亡率改善与医疗进步
目标=医疗技术进步对死亡率的影响 · 建模方法 · 案例实战
死亡率改善医疗进步
29
死亡率改善与行为因素
目标=吸烟 · 饮酒 · 运动等行为因素对死亡率的影响
死亡率改善行为因素
30
综合实战项目
目标=完整死亡率改善与长寿风险建模流… · 数据准备 · 模型选择
综合实战项目目标=完整死亡率…