本书主要研究了Copula在相依风险建模中的应用，包括将广义线性模型与copula模型相结合，改和拓展了copula回归模型的框架；在非寿险定价中，通过三阶段建模，引了索赔频率与索赔强度之间的相依关系，提高了损失预测的准确性；在非寿险准备金评估模型的研究中，将GAMLSS模型与藤copula相结合，刻画了多条业务线之间的相依关系，改了准备金评估结果的合理性；在地震巨灾风险管理研究中，通过copula刻画了地震直经济损失与地震死亡人数之间的相依关系，更好地度量了地震巨灾风险的尾部风险。
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内容提要
前言
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 文献综述
1.2.1 分类费率模型研究
1.2.2 经验费率模型研究
1.2.3 Copula模型和藤Copula模型研究
1.2.4 Copula回归模型和藤Copula回归模型研究
1.2.5 非寿险准备金评估模型研究
1.3 内容结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 结构安排
1.4 本书创新
第2章 非寿险中的相依风险
2.1 相依风险的定义和度量
2.1.1 Copula函数
2.1.2 基于Copula函数的相关系数
2.1.3 常用二元Copula函数
2.1.4 藤Copula
2.2 广义线性混合模型
2.3 回归模型
2.4 Copula回归模型与藤Copula回归模型
2.4.1 Copula回归模型
2.4.2 藤Copula回归模型
第3章 已知损失发生条件下的累积损失预测
3.1 风险独立下的广义线性模型
3.1.1 损失次数的广义线性模型
3.1.2 损失强度的广义线性模型
3.2 损失次数与损失强度独立条件下的累积损失预测
3.3 损失次数与损失强度相依条件下的Copula回归模型[注]
3.3.1 损失强度服从伽马分布的Copula回归模型
3.3.2 Vuong检验和Clark检验
3.3.3 损失强度服从逆高斯分布的Copula回归模型
3.3.4 风险相依条件下Copula回归模型的比较
3.4 累积损失预测结果的比较
3.5 小结
第4章 三阶段累积损失预测
4.1 三阶段损失预测模型的符号
4.2 回归模型
4.2.1 Logistic广义线性混合模型
4.2.2 损失次数的回归模型
4.2.3 损失强度的广义线性混合模型
4.3 数据的初步分析
4.4 一阶段回归模型
4.5 两阶段回归模型
4.5.1 损失次数的回归模型
4.5.2 损失强度的广义线性模型
4.6 三阶段广义线性混合模型
4.6.1 Logistic广义线性模型
4.6.2 损失次数与损失强度相互独立条件下的损失预测
4.6.3 损失次数与损失强度相依条件下的损失预测
4.7 损失预测模型的比较
4.7.1 系数估计值的比较
4.7.2 损失预测值精度的比较
4.8 小结
第5章 相依风险的非寿险准备金评估[注]
5.1 单个业务线的非寿险准备金评估
5.1.1 四个业务线增量已决赔款的回归模型
5.1.2 GAMLSS模型的定义
5.1.3 GAMLSS模型的参数估计
5.1.4 四个业务线增量已决赔款的GAMLSS模型
5.2 四个业务线增量已决赔款的相依关系
5.2.1 四个业务线增量已决赔款残差的相依关系
5.2.2 四个业务线增量已决赔款的相依关系
5.2.3 四个业务线增量已决赔款的相依关系比较
5.3 四个业务线的未决赔款准备金评估
5.3.1 四个业务线未决赔款准备金的点估计
5.3.2 四个业务线未决赔款准备金的分布
5.4 小结
第6章 相依风险的地震损失预测[注]
6.1 直接经济损失和死亡人数的边际分布
6.1.1 截断Gumble分布
6.1.2 截断负二项分布
6.1.3 广义帕累托分布
6.1.4 混合分布
6.2 直接经济损失与死亡人数的Copula混合分布模型
6.2.1 具有尾部相依的Copula函数
6.2.2 Copula混合分布模型
6.3 我国地震损失的Copula混合分布模型
6.3.1 数据描述
6.3.2 阈值选择
6.3.3 混合分布模型的参数估计
6.3.4 Copula混合分布模型的参数估计
6.4 我国地震损失的风险管理
6.4.1 地震损失的风险度量
6.4.2 地震损失的风险分摊模式
6.5 小结
第7章 主要结论及研究展望
7.1 主要结论
7.2 研究不足及展望
参考文献
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