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Lee Carter死亡率预测与寿险定价实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=Lee Carter模型的历史… · 寿险定价中的核心地位 · 学习目标与整体课程框架
课程导入Lee
02
死亡率基础
目标=死亡率 · 生存率 · 中心死亡率
死亡率基础目标=死亡率
03
寿险定价基础
目标=净保费 · 毛保费 · 给付现值
寿险定价基础目标=净保费
04
Lee Carter模型原理
目标=模型数学形式 · 参数含义 · 双线性结构
LeeCarter
05
数据准备与预处理
目标=死亡率数据来源 · 数据清洗 · 缺失值处理
数据准备预处理
06
参数估计方法
目标=奇异值分解 · 最小二乘 · 泊松回归
参数估计方法目标=奇异值分解
07
时间序列建模
目标=对时间因子k_t进行ARIMA… · 趋势识别 · 平稳性检验与模型选择
时间序列建模ARIMA
08
死亡率预测
目标=利用估计的Lee Carter… · 预测区间与不确定性量化
死亡率预测Lee
09
模型诊断与评估
目标=残差分析 · 拟合优度检验 · 样本外预测评估
模型诊断评估
10
寿险定价中的死亡率应用
目标=将预测死亡率转化为生存概率 · 生命表 · 现金流与保费计算
寿险定价死亡率应用
11
案例实战一
目标=基于某国人口死亡率数据完成Le…
案例实战一Le
12
案例实战二
目标=利用预测死亡率对定期寿险 · 终身寿险进行净保费与毛保费计算
案例实战二目标=利用预测死…
13
案例实战三
目标=考虑利率与死亡率双重随机性的寿…
案例实战三目标=考虑利率
14
模型扩展与改进
目标=队列效应 · 年龄-时期-队列模型 · 贝叶斯Lee Carter
模型扩展改进
15
常见问题与陷阱
目标=数据质量 · 参数可识别性 · 外推风险
常见问题陷阱
16
软件实现
目标=R与Python中Lee Ca… · 常用包与函数 · 结果可视化
软件实现Python
17
结果解读与报告
目标=如何向精算与业务人员解释模型结… · 预测图表与定价建议
结果解读报告
18
监管与合规
目标=寿险定价中的死亡率假设监管要求 · 审慎原则与文档化标准
监管合规
19
综合提升一
目标=从死亡率预测到完整寿险产品定价…
综合提升一目标=从死亡率预…
20
综合提升二
目标=Lee Carter模型与其他…
综合提升二Lee
21
课程回顾
目标=核心知识点串联 · 方法流程总结 · 常见错误复盘
课程回顾目标=核心知识点…
22
前沿进展
目标=机器学习与Lee Carter… · 高维死亡率数据 · 实时预测与动态定价
前沿进展Lee
23
实战任务一
目标=给定数据集 · 独立完成Lee Carter模型参数…
实战任务一目标=给定数据集
24
实战任务二
目标=基于预测结果 · 设计一款寿险产品的费率表并撰写定价说…
实战任务二目标=基于预测结…
25
实战任务三
目标=对模型预测结果进行压力测试与情… · 评估对寿险定价的影响
实战任务三目标=对模型预测…
26
案例研讨一
目标=某寿险公司应用Lee Cart…
案例研讨一Lee
27
案例研讨二
目标=长寿风险与Lee Carter…
案例研讨二Lee
28
常见误区辨析
目标=混淆死亡率与死亡概率 · 忽略暴露数 · 错误外推k_t
常见误区辨析目标=混淆死亡率
29
工具与资源
目标=推荐数据集 · 文献 · 软件包
工具资源
30
结业项目
目标=综合运用Lee Carter模…
结业项目Lee