风险模型与非寿险精算学
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课程列表
【第1集】1.0 分布的基本概念 译
【第2集】1.1 连续随机变量分布（上） 译
【第3集】1.1 连续随机变量分布（下） 译
【第4集】1.2 离散随机变量分布 译
【第5集】1.3 参数估计 译
【第6集】1.4 拟合优度检验 译
【第7集】1.5 混合分布 译
【第8集】1.6 真题 译
【第9集】2.1 分保协议 译
【第10集】2.2 特定分布（上） 译
【第11集】2.2 特定分布（下） 译
【第12集】2.3 通货膨胀 译
【第13集】2.4 参数估计 译
【第14集】2.5 超额保单 &2.6 真题 译
【第15集】3.1 承保风险的一般特征 译
【第16集】3.2 短期保险合约建模 译
【第17集】3.3 聚合风险模型（上） 译
【第18集】3.3 聚合风险模型（下） 译
【第19集】3.4 真题 译
【第20集】4.1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布（上） 译
【第21集】4.1 比例和超额赔款再保险的总索赔分布（下） 译
【第22集】4.2 个体风险模型 译
【第23集】4.3 参数可变性/不确定性（上） 译
【第24集】4.3 参数可变性/不确定性（下） 译
【第25集】7.1 单变量时间序列的特点 译
【第26集】7.2 平稳随机序列 译
【第27集】7.3 时间序列的主要线性模型（上） 译
【第28集】7.3 时间序列的主要线性模型（中） 译
【第29集】7.3 时间序列的主要线性模型（下） 译
【第30集】5.1 Copula的概念和性质（上） 译
【第31集】5.1 Copula的概念和性质（下） 译
【第32集】5.2 copula的构造（上） 译
【第33集】5.2 copula的构造（下） 译
【第34集】5.3 应用与拟合（上） 译
【第35集】5.3 应用与拟合（下） 译
【第36集】8.4 预测 译
【第37集】8.5 多元时间序列模型 译
【第38集】8.6 一些特殊的非平稳和非线性时间序列模型 译
【第39集】6.1 广义极值分布（上） 译
【第40集】6.1 广义极值分布（下） 译
【第41集】6.2 区块极值法 译
【第42集】6.3 广义极值分布的应用 译
【第43集】6.4 广义帕累托分布（上） 译
【第44集】6.4 广义帕累托分布（下） 译
【第45集】9.1 机器学习概念 译
【第46集】9.2 机器学习的分支 译
【第47集】9.3 有监督学习应用（上） 译
【第48集】9.3 有监督学习应用（下） 译
【第49集】9.4 无监督学习应用（上） 译
【第50集】9.4 无监督学习应用（下） 译
【第51集】10.1 贝叶斯理论 译
【第52集】10.2 先验分布和后验分布 译
【第53集】10.3 损失函数（上） 译
【第54集】10.3 损失函数（下） 译
【第55集】10.4 真题 译
【第56集】11.1 信度（上） 译
【第57集】11.1 信度（下） 译
【第58集】11.2 贝叶斯信度（上） 译
【第59集】11.2 贝叶斯信度（下） 译
【第60集】11.3 真题 译
【第61集】12.1 经验贝叶斯信度理论：EBCT模型1（上） 译
【第62集】12.1 经验贝叶斯信度理论：EBCT模型1（下） 译
【第63集】12.2 经验贝叶斯信度理论：EBCT模型2（上） 译
【第64集】12.2 经验贝叶斯信度理论：EBCT模型2（下） 译
【第65集】12.3 真题 译
【第66集】13.1 导论（上） 译
【第67集】13.1 导论（下） 译
【第68集】13.2 连接函数和线性预测子 译
【第69集】13.3 模型估计（上） 译
【第70集】13.3 模型估计（下） 译
【第71集】13.4&5 残差分析和模型拟合评估（上） 译
【第72集】13.4&5 残差分析和模型拟合评估（下） 译
【第73集】14.1 损失进展法（进展因子）&14.2 通胀调整（上） 译
【第74集】14.1 损失进展法（进展因子）&14.2 通胀调整（下） 译
【第75集】14.3 案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题（上） 译
【第76集】14.3 案均赔款法&14.4 损失率法和B-F法&14.5 真题（下） 译
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