Modern Actuarial Risk Theory
Marc Goovaerts, Jan Dhaene, Rob Kaas, Michel Denuit
Lingua: inglese
Editore: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2009
- Brossura
- Nuovo
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Modern Actuarial Risk Theory contains what every actuary needs to know about non-life insurance mathematics. It starts with the standard material like utility theory, individual and collective model and basic ruin theory. Other topics are risk measures and premium principles, bonus-malus systems, ordering of risks and credibility theory. It also contains some chapters about Generalized Linear Models, applied to rating and IBNR problems. As to the level of the mathematics, the book would fit in a bachelors or masters program in quantitative economics or mathematical statistics. This second and much expanded edition emphasizes the implementation of these techniques through the use of R. This free but incredibly powerful software is rapidly developing into the de facto standard for statistical computation, not just in academic circles but also in practice. With R, one can do simulations, find maximum likelihood estimators, compute distributions by inverting transforms, and much more.
Codice articolo LU-9783642034077
- Titolo
- Modern Actuarial Risk Theory
- Autore
- Marc Goovaerts, Jan Dhaene, Rob Kaas, Michel Denuit
- Editore
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE
- Anno di pubblicazione
- 2009
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642034071
- ISBN 13
- 9783642034077
- Edizione
- 2nd ed. 2008.
- Dimensioni
- 6.1 x 0.91 x 9.25 inches
This book presents practical paradigms in insurance as well as numerous exercises with solutions. This second edition emphasizes the implementation of all covered techniques through the use of R, the de facto standard for statistical computation.
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Dalla quarta di copertina
Modern Actuarial Risk Theory contains what every actuary needs to know about non-life insurance mathematics. It starts with the standard material like utility theory, individual and collective model and basic ruin theory. Other topics are risk measures and premium principles, bonus-malus systems, ordering of risks and credibility theory. It also contains some chapters about Generalized Linear Models, applied to rating and IBNR problems. As to the level of the mathematics, the book would fit in a bachelors or masters program in quantitative economics or mathematical statistics.
This second and much expanded edition emphasizes the implementation of these techniques through the use of R. This free but incredibly powerful software is rapidly developing into the de facto standard for statistical computation, not just in academic circles but also in practice. With R, one can do simulations, find maximum likelihood estimators, compute distributions by inverting transforms, and much more.
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