Loss Models

作者:Klugman, Stuart A./ Panjer, Harry H./ Willmot, Gordon E.

页数:760

出版时间:2008-9

价格:810.00 元

isbn号码:9780470187814

具体描述

An update of one of the most trusted books on constructing and analyzing actuarial models Written by three renowned authorities in the actuarial field, Loss Models , Third Edition upholds the reputation for excellence that has made this book required reading for the Society of Actuaries (SOA) and Casualty Actuarial Society (CAS) qualification examinations. This update serves as a complete presentation of statistical methods for measuring risk and building models to measure loss in real-world events. This book maintains an approach to modeling and forecasting that utilizes tools related to risk theory, loss distributions, and survival models. Random variables, basic distributional quantities, the recursive method, and techniques for classifying and creating distributions are also discussed. Both parametric and non-parametric estimation methods are thoroughly covered along with advice for choosing an appropriate model. Features of the Third Edition include: Extended discussion of risk management and risk measures, including Tail-Value-at-Risk (TVaR) New sections on extreme value distributions and their estimation Inclusion of homogeneous, nonhomogeneous, and mixed Poisson processes Expanded coverage of copula models and their estimation Additional treatment of methods for constructing confidence regions when there is more than one parameter The book continues to distinguish itself by providing over 400 exercises that have appeared on previous SOA and CAS examinations. Intriguing examples from the fields of insurance and business are discussed throughout, and all data sets are available on the book's FTP site, along with programs that assist with conducting loss model analysis. Loss Models, Third Edition is an essential resource for students and aspiring actuaries who are preparing to take the SOA and CAS preliminary examinations. It is also a must-have reference for professional actuaries, graduate students in the actuarial field, and anyone who works with loss and risk models in their everyday work. To explore our additional offerings in actuarial exam preparation visit www.wiley.com/go/actuarialexamprep.

用户评价

这本《损失模型》的书，坦白说，我完全摸不着头脑。我原本是冲着精算学里那些经典的模型去的，期待能看到对各种风险事件发生概率和损失严重程度的深入剖析，也许是关于复合泊松过程或者精算现值计算的严谨推导。然而，当我翻开扉页，映入眼帘的却是大量关于时间序列分析和计量经济学的术语。书里花费了大量的篇幅去讨论自回归模型（ARIMA）的平稳性检验，以及如何用GARCH族模型来捕捉金融市场波动性的集群效应。我尝试理解那些矩阵代数和协方差函数的推导，但总觉得它更像是一本高级的金融工程教材，而非我印象中专注于保险精算领域损失分布的专著。例如，它花了好几页来解释单位根检验的局限性，这对于一个只想知道负二项分布如何拟合索赔次数的精算师来说，无疑是偏离了主题。全书的论证路径非常依赖于随机过程的严格数学基础，这使得非数学背景的读者，比如我这种偏向应用实践的同行，在阅读时感到步履维艰，很多关键的精算直觉被淹没在了复杂的统计推断之中。我最终放弃了对后面章节的深入阅读，因为我实在无法将这些复杂的时序模型与实际的保险定价问题建立起有效的联系。

这本书的叙事风格让我感到非常困惑和疏离。作者似乎更热衷于展示自己知识的广度，而非深度的连贯性。某一章可能突然跳跃到最优控制理论在资源分配中的应用，紧接着下一章又回到了最基础的矩估计方法，两者之间的过渡生硬得像被硬生生地拼接起来一样。我期待的，是那种循序渐进的逻辑链条，从简单到复杂，理论如何自然地引出应用。但这本《损失模型》完全不是这样，它更像是一本知识点的罗列，每节都是一个独立的微型论文，缺乏一个贯穿始终的主线。比如，在讲解信用风险时，它引入了Copula函数，但在介绍完Copula的优缺点后，作者没有深入探讨如何用它来校准特定保险产品（比如寿险联保）的依赖结构，而是迅速转向了信用违约互换（CDS）的市场定价，这种跨界太快，让人应接不暇，也使得读者无法建立起系统的知识体系。我感觉自己像是在一个巨大的图书馆里乱闯，到处都是有价值的碎片，但拼不成一幅完整的地图。

我必须承认，这本书的排版和图表设计给我留下了深刻的负面印象。整体的视觉体验非常枯燥，几乎所有的公式都挤在狭小的页面空间里，而且大量使用了粗体和意大利斜体来强调变量，这使得文本的阅读流畅性大大降低。更令人不解的是，书中引用的参考文献列表显得非常零散和过时，很多现代的机器学习方法在处理高维损失数据方面的应用只是一带而过，仿佛作者对近十年来的技术进步视而不见。我尤其注意到，关于处理极端风险（Tail Risk）的章节，几乎完全依赖于传统的极值理论（EVT），缺乏对贝叶斯非参数方法的探讨。当我翻到关于数据拟合的部分时，作者仅仅展示了几个简单的直方图和QQ图，完全没有提供任何实际的R或Python代码示例来复现这些模型，这对于希望将理论立即付诸实践的读者来说是极大的遗憾。总而言之，这本书在形式上显得有些陈旧和不够友好，它更像是一份五十年代的学术讲义，而非一本现代化的教科书。

对于那些寻求动手实践指导的读者来说，这本书的实用价值几乎为零。它似乎完全没有意识到，现代的精算和风险管理工作高度依赖于计算工具和模拟。书中虽然提到了蒙特卡洛模拟，但关于如何设计一个高效、无偏的模拟方案来评估复杂损失过程（例如，包含截断和延迟报告特征的）的讨论，却显得蜻蜓点水。我尝试着在书中寻找关于模型验证和稳健性测试的章节，希望能找到一些关于“假设检验”和“模型选择标准”（如AIC, BIC）在损失模型背景下如何具体应用的指导，但这些内容要么被省略，要么仅仅被当作脚注提及。例如，当讨论到索赔严重性分布的厚尾特性时，作者只是建议使用帕累托分布，却从未提及如何处理样本中可能存在的异常值（Outliers）对参数估计的巨大影响，也没有提供任何关于鲁棒性估计方法的介绍。我需要的是如何让我的模型在真实世界的数据面前站得住脚的技巧和策略，而不是纯粹的数学证明，这本书在这方面是严重欠缺的。

这本书的视角显得非常“学院派”，缺乏对当前监管环境和行业痛点的敏感度。我希望能看到对偿付能力监管框架（如Solvency II或类似框架）下，损失模型如何影响资本要求的具体分析，特别是涉及到非线性依赖关系和跨资产类别的风险聚合问题。然而，这本书的内容似乎停留在更理论化的阶段，对于现实世界中保险公司面临的实际挑战，比如巨灾模型（Catastrophe Modeling）的参数化过程，或者处理非对称信息下的道德风险，几乎没有涉及。它花费了大量篇幅去推导一个在实际操作中极少被直接使用的复杂随机过程的渐近性质，却对如何处理实际数据中常见的数据缺失和报告延迟问题避而不谈。这种“象牙塔”式的写作风格，使得这本书在职业发展方面提供的帮助非常有限。如果我是一个准备考取专业资格的精算师，我宁愿选择那些紧密结合案例研究和监管要求的参考资料，而不是沉溺于这些看似深奥却脱离实际需求的数学构建之中。