Generalized Poisson Models and Their Applications in Insurance and Finance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:VSP International Science Publishers

作者:Bening, V.E.

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2002-7

价格:$ 583.93

装帧:

isbn号码:9789067643665

丛书系列:

图书标签:

Generalized Poisson Models
Poisson Regression
Insurance
Finance
Actuarial Science
Risk Management
Statistical Modeling
Econometrics
Mathematical Finance
Count Data Analysis

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具体描述

This volume in the "Modern Probability and Statistics series aims to fill the gap in existing literature on compound Cox processes, i.e. sums of independent identically distributed random variables up to a doubly stochastic Poisson process, which are very important, especially for insurance and financial applications where they provide good asymptotic approximations for basic characteristics such as the distributions of the surplus of an insurance company under risk and portfolio fluctuations or of increments of stock prices under non-constant intensity of trade.

It presents the present state-of-the-art in the field of compound Cox processes and their applications in insurance and finance. Besides a review of well-known classical results on compound and mixed Poisson processes and risk theory, it contains many new, recently obtained results by the authors. Among these are: new convergence criteria, convergence rate estimates, asymptotic expansions for quantiles of stochastic processes and many others.

From the applied problems considered in this book, four deserve to be mentioned especially: 1) modelling the distribution of increments of stock prices, closely connected with prediction of the behaviour of financial indexes; 2) the description of asymptotic behaviour of the so-called generalized risk processes, which take into account both risk and portfolio fluctuations; 3) statistical estimation of the probability of ruin for a generalized risk process; 4) construction of refined approximations to the ruin probability, based on its asymptotic expansions with small safety loading.

This book will be of great value to specialists in applied probability and to those who use modelsand methods of probability theory to solve practical problems in the fields of insurance and finance.

好的，这是一份针对一本假设名为《Generalized Poisson Models and Their Applications in Insurance and Finance》的书籍的详细简介，内容完全围绕其核心主题，并以专业、细致的笔触展开。 --- 《广义泊松模型及其在保险和金融中的应用》书籍简介本书深入探讨了统计学中一类至关重要的工具——广义泊松（Generalized Poisson, GP）模型，并系统地阐述了它们在现代保险精算学和金融风险管理领域中的具体应用。本书旨在为精算师、风险分析师、量化金融专家以及高级统计学学生提供一个全面且严谨的理论框架与实践指南。理论基石与模型辨析本书的开篇部分奠定了扎实的理论基础，详细介绍了泊松分布的局限性，从而引出广义泊松模型的必要性。经典泊松模型假设事件发生率恒定，且方差等于均值（等方差性）。然而，在处理大量实际保险理赔次数或金融事件频率数据时，观察到的数据往往表现出过度分散性（overdispersion），即方差显著大于均值。广义泊松分布，特别是由李（Li）和钱（Chao）等学者扩展和完善的版本，提供了一个灵活的框架来应对这种分散现象。本书将精确地推导GP模型的概率质量函数（PMF）、累积分布函数（CDF）以及矩母函数（MGF）。重点将放在方差结构的建模上，解释了GP模型如何通过引入额外的尺度或分散参数，有效地捕获超越泊松模型的异质性和集群效应。此外，本书还将严谨地比较GP模型与替代方案，如负二项分布（Negative Binomial, NB）和零膨胀（Zero-Inflated）模型。通过细致的似然比检验（Likelihood Ratio Tests）和信息准则（如AIC/BIC）的对比，读者将学会如何根据数据的具体特征选择最合适的频率模型。精算学中的核心应用：理赔频率建模在财产与意外伤害（P&C）保险领域，预测未来保单的理赔次数是定价和准备金计提的关键步骤。本书将耗费大量篇幅，专门论述GP模型在频率建模中的应用。 1. 非线性效应的捕获：传统的线性或对数线性模型可能无法充分捕捉保单特征（如驾驶记录、地理位置、职业类别）与索赔频率之间的复杂非线性关系。GP模型通过其灵活的链接函数（Link Functions），能够更精确地拟合这些效应。 2. 广义线性模型（GLM）框架的扩展：本书将指导读者如何将GP分布纳入广义线性模型（GLM）框架下进行参数估计，包括使用最大似然估计（MLE）方法及其迭代求解过程。同时，会涉及稳健估计技术，以应对潜在的异常值（Outliers）对模型估计的影响。 3. 准备金的量化：预测未来索赔频率分布，是计算纯保费和未到期准备金（Unearned Premium Reserve）的重要组成部分。本书将展示如何利用估计出的GP参数，通过模拟或解析方法，推导出特定置信水平下的索赔次数分布，从而辅助保守的准备金估计。金融风险管理中的频率事件建模在金融领域，虽然连续随机变量（如损失额度）通常是焦点，但事件发生频率的建模也至关重要，尤其是在信用风险、操作风险和高频交易中。 1. 信用违约频率：对于大型投资组合，分析在特定时期内发生违约事件的次数时，GP模型可以有效处理不同行业或客户群体的异质性，避免低估或高估违约集群的风险。 2. 操作风险事件计数：金融机构的操作风险事件（如欺诈、系统故障）往往呈现出高度的集群性。本书将展示如何使用GP模型来拟合这些不均匀发生的事件序列，为计算经济资本（Economic Capital）提供更精细的输入。 3. 时间序列的扩展：针对事件随时间变化的动态特性，本书将介绍将GP模型与时间序列结构相结合的广义自回归条件异方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, GARCH）的频率版本，即GP-GARCH模型，用以捕捉风险随时间波动的相关性。模型诊断、验证与实证案例理论的价值最终体现在其实际应用能力上。本书强调了模型诊断的重要性。读者将学习如何利用残差分析（如标准化残差、Deviance残差）来评估模型的拟合优度。针对过度分散的检验，将详细介绍如佩里斯检验（Pérez Test）等特定于GP模型的诊断工具。在实证案例部分，本书将穿插来自国际再保险市场和大型商业银行的匿名化数据集。这些案例将引导读者完成从数据清洗、探索性分析（EDA）、模型选择、参数估计到模型验证的完整流程。重点将放在模型的可解释性上，确保模型不仅在统计上稳健，而且在业务上具有清晰的指导意义。高级主题与前沿展望最后，本书将探讨更高级的主题，包括贝叶斯方法在GP模型参数估计中的应用，以及如何将GP模型集成到联合模型（Joint Models）中，例如同时建模理赔频率和严重程度。这些前沿讨论将为读者在面对日益复杂的监管环境和数据挑战时，提供创新的解决方案和研究方向。本书的结构旨在确保读者能够从基础概念迅速过渡到复杂的实际应用，从而熟练掌握广义泊松模型这一精算和金融风险分析工具箱中的强大工具。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从排版和图表质量来看，这本书的编辑团队显然投入了巨大的心血。图表清晰度极高，坐标轴的标注精确无误，线条粗细得当，即便是最复杂的交互作用图也能一目了然。更难得的是，书中引用和参考文献部分做得极为规范和详尽，每一个理论的来源都可以被追溯到原始出处，这对于学术研究人员来说是极大的便利。我注意到，作者在处理矩阵代数和高维统计推断时，特意增加了大量的注释来解释符号的含义，这极大地缓解了阅读过程中因符号切换而产生的认知负荷。总体而言，这本书的制作水准达到了国际一流出版物的标准，它为读者提供了一个既赏心悦目又极为可靠的知识获取平台，是该领域内一本无可替代的权威著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，色彩搭配大胆而又不失专业感，封面的排版也显得很有层次。光是看着这个书名，我就能感受到作者在这一领域深厚的造诣。拿到实体书后，首先映入眼帘的是那厚实的纸张和精良的印刷质量，翻阅起来手感极佳，这对于需要长时间阅读的专业书籍来说，无疑是一个巨大的加分项。内文的字体选择也十分考究，既保证了阅读的舒适度，又避免了视觉疲劳，这体现了出版方对读者的尊重。更值得一提的是，书本的装帧结实耐用，即便是经常翻阅也不会轻易散架，这种对细节的关注，让我对书中的内容充满了期待。我确信，光是这本书的外在品质，就已经值回票价了，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得相当高明，它不是那种平铺直叙、让人昏昏欲睡的学术报告，而更像是一部层层递进的史诗。开篇部分对广义泊松分布的历史沿革和理论基础做了极为详尽的回顾，为后续复杂应用打下了坚实的基础。随着章节的深入，内容的复杂度也得到了很好的控制，作者巧妙地穿插了一些“思维暂停点”，让你有时间消化前述知识再进入下一个技术难关。我尤其喜欢它在讲解高阶统计推断时所采用的渐进式教学法，从最基础的参数估计到复杂的模型选择标准，每一步都像是攀登一座有着完善台阶的山峰，虽然辛苦，但每一步都让你离顶峰更近。这种结构安排，极大地降低了自学新领域的门槛，让即便是跨专业背景的读者也能从中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在处理金融和保险领域的实际应用时，展现出了非凡的洞察力。它不仅仅是罗列了模型公式，更深入探讨了监管环境、资本充足率要求以及新兴风险如巨灾模型等前沿课题。作者对保险精算实践中常见的“黑箱”操作持有审慎态度，并积极倡导使用更具透明度和可解释性的统计工具。书中的某些章节对于如何利用这些模型来优化投资组合风险对冲策略的论述，简直是醍醐灌顶，它将纯粹的数学理论与实时的市场波动紧密地联系了起来。这些观点绝非教科书式的陈词滥调，而是源于作者在行业内多年摸爬滚打的真知灼见，读起来让人感觉像是得到了行业内资深专家的私人辅导，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是经历了一次精心策划的学术探险。作者的行文风格极为严谨，逻辑链条清晰得如同精密仪器，每一个理论的推导都力求无可指摘。我特别欣赏作者在解释复杂概念时所展现出的耐心和深度，他们似乎总能找到最直观的比喻来阐明那些看似高不可攀的数学模型。尤其是关于风险评估和精算定价的部分，作者并未停留在表面，而是深入挖掘了模型的内在假设和局限性，这种批判性的视角对于我们这些一线从业者来说，是极其宝贵的财富。书中的案例分析也并非空泛的理论堆砌，而是紧密结合了实际的市场数据，使得抽象的公式立刻变得鲜活起来，让人能切实感受到这些模型在处理真实世界难题时的强大效力。读完一个章节，我常常需要停下来反复咀嚼，思考其深层含义，这种思考的乐趣是其他许多教材无法给予的。

评分☆☆☆☆☆