壽險隨機精算模型

定　價：￥39.00

作　者：	肖宇谷，張景肖著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	保險經(jīng)濟

購買這本書可以去

ISBN：	9787302434276	出版時間：	2016-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	157	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　國內(nèi)壽險業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)品的復雜程度和保險監(jiān)管要求也在快速變化，保險精算人員需要適度更新理論知識。本書的主要目的是搭建一個橋梁，讓稍微具備一點壽險精算基礎的學生或研究人員能快速地了解這一領域當前的主要理論模型，了解現(xiàn)代壽險精算的發(fā)展，了解這些理論模型與國內(nèi)實務的對應關系。本書的主要對象是保險精算領域的研究生和對相關內(nèi)容感興趣的研究人員。本書的主要內(nèi)容包括5個部分：壽險數(shù)學基礎，壽險現(xiàn)金流的隨機過程模型，布朗運動、隨機微積分與期權定價，含期權特征的壽險合約定價，風險度量與管理。

作者簡介

　　肖宇谷，副教授，中國人民大學統(tǒng)計學院風險管理與精算教研室主任。中科院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院博士。主要研究領域：量化風險管理、隨機精算模型。在《ScandinavianActuarialJournal》《QuantitativeFinance》《應用數(shù)學學報》《保險研究》等國內(nèi)外期刊發(fā)表論文二十余篇。張景肖，理學博士。先后畢業(yè)于南開大學、中國人民大學、中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院?，F(xiàn)任中國人民大學統(tǒng)計學院教授、博士生導師，教育部重點研究基地——應用統(tǒng)計科學研究中心研究員，2006年美國佐治亞大學、密歇根大學訪問學者，2013－2014年香港科技大學訪問學者，2012年教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃入選者。主持和參與了多項國家自然科學基金項目，在國內(nèi)外學術期刊發(fā)表論文數(shù)十篇。

圖書目錄

第1章壽險數(shù)學基礎
1.1單生命生存模型/
1.1.1生存分布/
1.1.2x歲個體的生存分布/
1.1.3生存分布的一些精算表示法/
1.2傳統(tǒng)人壽保險的精算現(xiàn)值/
1.3傳統(tǒng)人壽保險的凈保費與凈準備金/
1.3.1傳統(tǒng)人壽保險的凈保費/
1.3.2傳統(tǒng)人壽保險的凈準備金/
小結/
第2章壽險現(xiàn)金流的隨機過程模型
2.1一般框架/
2.1.1支付量函數(shù)與現(xiàn)金流/
2.1.2現(xiàn)金流的價值評估/
2.2壽險現(xiàn)金流的隨機過程模型/
2.2.1計數(shù)過程與個體生命過程/
2.2.2壽險合約的隨機過程模型/
2.3壽險中的馬爾可夫鏈/
2.3.1連續(xù)時間馬爾可夫鏈/
2.3.2轉移概率和Kolmogorov微分方程/
2.4多狀態(tài)合約現(xiàn)金流的價值評估/
2.5數(shù)值計算/
小結/
第3章布朗運動、隨機微積分與期權定價
3.1布朗運動、幾何布朗運動與高斯過程/
3.1.1布朗運動的定義/
3.1.2幾何布朗運動/
3.2隨機微積分/
3.2.1連續(xù)非隨機函數(shù)對布朗運動的積分/
3.2.2伊藤積分與伊藤公式/
3.3期權定價/
3.3.1無套利原理與平價公式/
3.3.2期權定價的二叉樹方法——Δ對沖方法/
3.3.3期權定價的二叉樹方法——復制方法/
3.3.4多期情況下的歐式期權和美式期權的倒向定價方法/
3.3.5歐式期權定價的BlackScholes公式/
3.3.6連續(xù)時間模型下的風險中性定價公式和數(shù)值解法/
小結/
第4章含期權特征的壽險合約定價
4.1投連險和變額年金的定價/
4.1.1投連險和變額年金簡介/
4.1.2投連險和變額年金的風險中性定價方法/
4.1.3投連險和變額年金準備金計算/
4.1.4投連險和變額年金的風險對沖簡介/
4.2分紅險的定價/
4.2.1分紅險定價簡介/
4.2.2基于風險中性價格的分紅險定價/
4.3分紅險的收益分布/
4.3.1分紅保險合同賬戶設置及分紅假設/
4.3.2模擬分析/
小結/
第5章風險度量與管理
5.1單期風險度量/
5.1.1單期風險度量的定義/
5.1.2VaR和CTE的模擬數(shù)值計算/
5.1.3CTE的優(yōu)化算法/
5.2兩種多期風險度量在長期合約風險資本評估中的差異研究/
5.2.1一個長期合約風險資本評估中的問題/
5.2.2ACTE和MCTE在風險資本評估中的差異分析/
5.2.3實證分析/
5.3基于CTE衍生的多期多面風險度量下的投資組合研究/
5.3.1問題介紹/
5.3.2多面風險度量與投資組合優(yōu)化模型/
5.3.3基于Stationary Bootstrap方法的情景生成/
5.3.4基于KMeans聚類分析的多階段情景樹生成/
5.3.5實證分析/
5.3.6結論/
小結/
附錄1數(shù)學期望、矩母函數(shù)/
A1.1數(shù)學期望/
A1.2矩母函數(shù)/
附錄2尾部條件期望與限額期望值/
參考文獻/
名詞索引/