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風險模型與非壽險精算
第一章 損失分布
1-1 連續(xù)變量隨機分布

1-2 離散隨機變量分布

1-3 估計

1-4 擬合優(yōu)度檢驗

1-5 混合分布

1-6 真題

第二章 再保險
2-1 導論+分保協(xié)議

2-2 特殊分布

2-3 通貨膨脹

2-4 估計

2-5 超額保單，真題

第三章 風險模型（一）
3-1 承保風險的一般特征

3-2 短期保險合同模型

3-3 聚合風險模型

3-4 真題

第四章 風險模型（二）
4-1 比例和超額賠款再保險的總索賠分布

4-2 個體風險模型

4-3 參數(shù)可變性不確定性

第五章 COPULA
5-1 Copula的概念和性質

5-2 copula的構造

5-3 應用與擬合

第六章 廣義極值概論
6-1 廣義極值分布

6-2 區(qū)塊極值法

6-3 廣義極值分布的應用

6-4 廣義帕累托分布

第七章 時間序列分析（一）
7-1 單變量時間序列的特點

7-2 平穩(wěn)時間序列

7-3 時間序列的主要線性模型

第八章 時間序列分析（二）
8-1 趨勢和季節(jié)性

8-2 時間序列分析2

8-3 用Box-Jenkins法擬合時間序列模型

第九章 機器學習
9-1 機器學習概念

9-2 有監(jiān)督學習應用

9-3 無監(jiān)督學習應用

第十章 貝葉斯統(tǒng)計
10-1 貝葉斯理論

10-2 先驗分布和后驗分布

10-3 損失函數(shù)

第十一章 貝葉斯信度
11-1 信度理論

11-2 貝葉斯信度

11-3 真題

第十二章 經(jīng)驗貝葉斯信度理論
12-1 經(jīng)驗貝葉斯信度理論

12-2 EBCT模型2

12-3 真題

第十三章 廣義線性模型
13-1 指數(shù)分布族

13-2 鏈接函數(shù)和線性預測子

13-3 模型估計

13-4 殘差分析和模型擬合評估

第十四章 流量三角
14-1 損失進展法

14-2 案均賠償法定