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【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师:谢远涛——对外经济贸易大学课程(1-6 真题)
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      [1] 1-1 连续变量随机分布(上)
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      [2] 1-1 连续变量随机分布(下)
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      [3] 1-2 离散随机变量分布
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      [5] 1-4 拟合优度检验
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      [6] 1-5 混合分布
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      [8] 2-1 分保协议
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      [9] 2-3 通货膨胀
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      06:40
      [10] 2-4 参数估计
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      [11] 2-5&2-6 超额保单和真题
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      [12] 3-1 承保风险的一般特征
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      [13] 3-2 短期保险合约建模
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      [14] 3-3 聚合风险模型(上)
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      [15] 3-3 聚合风险模型(下)
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      [17] 4-1 比例和超额赔款再保险的总索...
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      [18] 4-1 比例和超额赔款再保险的总索...
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      [19] 4-2 个体风险模型
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      [20] 4-3 参数可变性不确定性(上)
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      [21] 4-3 参数可变性不确定性(下)
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      [22] 5-1 Copula的概念和性质(...
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      [23] 5-1 Copula的概念和性质(...
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      [24] 5-2 copula的构造(上)
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      [25] 5-2 copula的构造(下)
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      [26] 5-3 应用与拟合(上)
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      [27] 5-3 应用与拟合(下)
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      [28] 6-1 广义极值分布(上)
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      [29] 6-1 广义极值分布(下)
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      [30] 6-2 区块极值法
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      [31] 6-3 广义极值分布的应用
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      [32] 6-4 广义帕累托分布(上)
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      [33] 6-4 广义帕累托分布(下)
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      [34] 7-1 单变量时间序列的特点
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      [35] 7-3时间序列的主要线性模型(上)
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      [36] 7-3时间序列的主要线性模型(中)
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      [37] 7-3时间序列的主要线性模型(下)
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      [38] 8-1 趋势和季节性
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      [39] 8-2 时间序列分析2
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      [40] 8-3 用Box-Jenkins法...
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      [41] 8-3 用Box-Jenkins法...
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      [42] 9-1 机器学习概念(上)
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      [43] 9-1 机器学习概念(下)
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      [44] 9-2 有监督学习应用(上)
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      10:16
      [45] 9-2 有监督学习应用(下)
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      [46] 9-3 无监督学习应用(上)
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      [47] 9-3 无监督学习应用(下)
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      [48] 10-1 贝叶斯理论
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      [49] 10-2 先验分布和后验分布
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      [50] 10-3 损失函数(上)
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      [51] 10-3 损失函数(下)
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      [52] 11-1 信度理论(上)
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      [53] 11-1 信度理论(下)
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      [54] 11-2 贝叶斯信度(上)
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      [56] 11-3 真题
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      [57] 12-1 经验贝叶斯信度理论(上)
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      [58] 12-1 经验贝叶斯信度理论(下)
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      [59] 12-2 EBCT模型2(上)
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      [61] 12-3 真题
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      [62] 13-1 指数分布族(上)
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      [63] 13-1 指数分布族(下)
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      [64] 13-2 链接函数和线性预测子
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      [65] 13-3 模型估计(上)
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      [66] 13-3 模型估计(下)
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      [68] 13-4 残差分析和模型拟合评估...
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      [69] 14-1 损失进展法(上)
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