GRA · 보험계리와 정량 리스크
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보험계리와 정량 리스크의 STEM 기반
보험계리와 정량 리스크의 기반이 되는 과학, 기술, 공학, 수학입니다. 각 방법에는 글로벌 리스크 혁신 센터(Global Centre for Risk and Innovation, GCRI)가 운영하는 STEM Commons의 정본 페이지와, 이 분야에서의 적용 방식을 다루는 이곳의 페이지가 있습니다.
보험계리와 정량 리스크의 STEM 기반에 속한 6개 페이지.
- 01방법보험계리와 정량 리스크의 보험수리 수학
- 02방법Extreme value theory and tail risk for actuarial and quantitative risk
- 03방법Probability and statistics for actuarial and quantitative risk
- 04방법Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk
- 05방법Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk
- 06방법High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk
이 분야의 바탕이 되는 방법.
- 01보험수리학Reserving with development triangles · Premium build-up · Annuity valuation주관 · 보험계리와 정량 리스크이곳에서의 적용
- 02극값 이론과 꼬리 리스크Excess layer pricing · Tail capital measures · Non-stationary hazard extremes주관 · 재보험과 재해이곳에서의 적용
- 03확률과 통계Generalised linear models in pricing · Bayesian credibility · Goodness-of-fit testing주관 · 시스템 과학과 모델링이곳에서의 적용
- 04불확실성 정량화와 모델 검증Reserve ranges · Parameter and model uncertainty · Sensitivity ranking주관 · 시스템 과학과 모델링이곳에서의 적용
- 05금융 및 리스크 공학Valuing embedded guarantees · Economic scenario generators · Risk transfer structures주관 · 보험계리와 정량 리스크이곳에서의 적용
- 06고성능, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅Monte Carlo simulation · Version control and reproducibility · End-user computing controls주관 · 데이터와 컴퓨팅이곳에서의 적용
보험계리와 정량 리스크가 적용하는 STEM 방법과 그 이유.
- 보험수리학보험계리와 정량 리스크 내 역할Actuarial mathematics turns experience, exposure and assumptions into premiums, reserves and capital.
- Extreme value theory for actuaries보험계리와 정량 리스크 내 역할Extreme value theory models the tails of loss and hazard distributions.
- Statistics for actuarial modelling보험계리와 정량 리스크 내 역할Probability and statistics provide the language of quantitative risk: distributions, estimation, dependence, testing and uncertainty.
- Uncertainty in actuarial estimates보험계리와 정량 리스크 내 역할Uncertainty quantification identifies and propagates uncertainty in data, parameters, model structure and assumptions.
- Financial engineering for insurers보험계리와 정량 리스크 내 역할Financial engineering values and structures instruments whose payoffs depend on risk.
- Computing for quantitative risk보험계리와 정량 리스크 내 역할Computing makes quantitative risk work possible and introduces its own risks.
Each Actuarial and Quantitative Risk method is described once in the STEM Commons at GCRI and applied here to quantitative risk methods.
근거를 갖추면 주장을 검증할 수 있습니다.
결과가 의존하는 방법을 밝히면, 독자는 그 가정과 한계를 볼 수 있고 해당 방법의 전문가는 이에 이의를 제기할 수 있습니다.
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보험계리와 정량 리스크의 보험수리 수학
방법Extreme value theory and tail risk for actuarial and quantitative risk
방법Probability and statistics for actuarial and quantitative risk
방법Uncertainty quantification and model validation for actuarial and quantitative risk
방법Financial and risk engineering for actuarial and quantitative risk
방법High-performance, cloud and edge computing for actuarial and quantitative risk
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