계리모형론

강계욱 , 김명준 지음

박영사 2021년 06월 18일 출간 종이책 : 2021년 03월 10일 출간

작품소개

책소개

『계리모형론』은 〈보험 계리 모형과 통계적 방법〉, 〈통계이론의 이해〉, 〈손해 분포 모형의 이해: 빈도, 심도, 집합〉, 〈경험적(Empiric) 추정 방식의 이해〉, 〈모수적(Parametri) 추정 방식의 이해〉, 〈신뢰도 이론(Credibility Theory)〉 등을 수록하고 있는 책이다.

목차

PART1 소개(Introduction)
제1장보험 계리 모형과 통계적 방법 3

PART2 통계적 모형(Statistical Model) 김명준 저
제2장통계이론의 이해 9
1. 확률 변수(Random Varialble)와 확률 분포(Probability Distribution) 9
1.1 이산형(Discrete) 확률 변수와 분포 함수 ㆍ 12
1.2 연속형(Continuous) 확률 변수와 분포 함수 ㆍ 13
1.3 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function) ㆍ 15
1.4 결합 확률 분포 함수(Joint Probability Distribution Function) ㆍ 18
1.5 두 변수간의 독립(Independence) 개념 ㆍ 22
1.6 확률 변수의 대표적인 요약 값 ㆍ 23
2. 주요 확률 분포 함수 33
2.1 이산형 확률 분포 ㆍ 33
2.2 연속형 확률 분포 ㆍ 44
3. 적률(Moment Generating) 함수 58
3.1 확률 분포 함수의 활용 ㆍ 64
연습문제 ㆍ 67
제3장손해 분포 모형의 이해: 빈도, 심도, 집합 70
1. 사고 빈도(Frequency) 모형 71
1.1 경험적 확률을 활용한 빈도 모형 ㆍ 71
1.2 베르누이 분포를 활용한 빈도 모형 ㆍ 71
1.3 이항 분포를 활용한 빈도 모형 ㆍ 72
1.4 포아송 분포를 활용한 빈도 모형 ㆍ 73
1.5 음이항 분포를 활용한 빈도 모형 ㆍ 76
1.6 특별 형태의 분포를 활용한 빈도 모형 ㆍ 80
2. 사고 심도(Severity) 모형 85
2.1 경험적 확률을 활용한 심도 모형 ㆍ 85
2.2 정규 분포를 활용한 심도 모형 ㆍ 86
2.3 감마 분포를 활용한 심도 모형 ㆍ 89
2.4 파레토 분포를 활용한 심도 모형 ㆍ 91
2.5 기타 분포를 활용한 심도 모형 ㆍ 92
3. 총합 손해(Aggregate Loss) 모형 93
3.1 지시 함수(Indiaction Function)를 활용한 총합 손해 모형 ㆍ 94
3.2 집단 위험 모형(Collective Risk Model) ㆍ 95
3.3 개별 위험 모형(Individual Risk Model) ㆍ 97
연습문제 ㆍ 100
제4장경험적(Empiric) 추정 방식의 이해 102
1. 통계적 추정(Statistical Estimation) 방식의 이해 102
1.1 점 추정(Point Estimation) ㆍ 102
1.2 구간 추정(Interval Estimation) ㆍ 106
1.3 가설 검정(Hypothesis Test) ㆍ 110
1.4 선형 회귀 모형을 이용한 가설 검정 ㆍ 124
1.5 범주형 자료의 적합도 검정 ㆍ 130
2. 경험적 분포(Empirical Distribution) 132
2.1 개별적(Individual) 자료의 경험 분포 및 추정 ㆍ 132
2.2 그룹화된 자료의 경험 분포 및 추정 ㆍ 136
연습문제 ㆍ 138
제5장모수적(Parametri) 추정 방식의 이해 140
1. 최대 우도 추정 방식(Method of Maximum Likelihood Estimation, MLE) 140
1.1 적률 함수 추정 방식(Method of Moments Estimation, MME) ㆍ 140
1.2 최대 우도 추정 방식(Method of Maximum Likelihood Estimation, MLE) ㆍ 141
2. 베이지안 추론(Bayesian Estimation) 143
2.1 조건부 확률(Conditional Probability) ㆍ 143
2.2 상호 배반(Mutually Exclusive)과 전 확률(Total Probability) ㆍ 145
2.3 베이즈 이론(Bayes Theorem) ㆍ 146
2.4 통계적 추론과 베이지안 추론의 이해 ㆍ 148
2.5 베이지안 추론의 구성 ㆍ 149
2.6 사전 분포(Prior Distribution) 및 추론 ㆍ 151
연습문제 ㆍ 157

PART3 손해보험의 기본이론 강계욱 저
제6장신뢰도 이론(Credibility Theory) 161
1. 신뢰도 평가법 163
1.1 고전적 신뢰도(Classical Credibility) ㆍ 163
1.2 뷜맨 신뢰도(B?hlmann Credibility) ㆍ 178
1.3 고전적 신뢰도와 뷜맨 신뢰도의 비교 ㆍ 193
2. 베이지언 분석(Bayesian Analysis) 195
3. 보충 신뢰도 방법 199
3.1 원수보험부분의 보충신뢰도 방법 ㆍ 200
3.2 초과보험부분의 보충신뢰도 방법 ㆍ 204
연습문제 ㆍ 210
제7장다변량 분석(Multivariate Analysis) 219
1. 단변량 분석(One-Way Analysis) 220
2. 최소편차 접근법 222
3. 다변량 분석(Multivariate Analysis) 226
3.1 다변량 방법의 장점 ㆍ 227
3.2 GLM ㆍ 228

PART4 손해보험 요율산정과 책임준비금 산정(Ratemaking and Loss Reserving) 강계욱 저
제8장손해보험 요율산정의 기본원리와 구조이해 246
1. 요율산정의 원리와 목표 246
1.1 필수적 목표 ㆍ 247
1.2 이상적 목표 ㆍ 248
2. 손해보험 요율산정의 기본 용어 249
2.1 익스포저(Exposure, 위험단위) ㆍ 249
2.2 보험료(Premium) ㆍ 249
2.3 보상(Claim) ㆍ 250
2.4 손해액(Loss) ㆍ 250
2.5 손해사정비(Losses and Loss Adjustment Expenses) ㆍ 251
2.6 사업비(Underwriting Expenses) ㆍ 252
2.7 영업손익(Underwriting Profit or Loss) ㆍ 252
3. 손해보험 요율산정의 기본공식 252
3.1 사고빈도(Frequency) ㆍ 253
3.2 사고심도(Severity) ㆍ 254
3.3 순보험료(Pure Premium or Loss Cost) ㆍ 255
3.4 평균보험료(Average Premium) ㆍ 256
3.5 손해율(Loss Ratio) ㆍ 256
3.6 손해사정비율(LAE Ratio) ㆍ 257
3.7 사업비율(Underwriting Expense Ra

작가정보

저자(글) 강계욱

저자 : 강계욱
강계욱, FCAS, ASA, MAAA
ㆍFCAS(2003), Fellow of Casualty Actuarial Society, 미국 손해보험 공인계리사
ㆍASA(1994), Associate of Society of Actuaries, 미국 생명보험 공인계리사
ㆍMAAA(1998), Member of American Academy of Actuaries, 미국 보험 계리인 학회 회원
ㆍ미국 손해보험계리사회 평생명예회원(Lifetime honorary member of CAS)
ㆍ한국계리학회 상임이사
ㆍ전 보험개발원 Sr. Vice President
ㆍ전 삼성화재해상보험주식회사 Assistant Vice President & Principal Actuary
ㆍ전 미국 Nationwide Insurance Company Sr. Pricing Managing Director & Sr. Actuary
ㆍ전 미국 Allstate Insurance Company Product Director & Associate Actuary
ㆍ미국 손해보험 계리사 시험출제 및 채점위원(2004~2012), Examination Committee of CAS
ㆍ미국 손해보험계리사회 요율산정위원회 위원(2012~2015), Ratemaking Committee of CAS
ㆍ미국 손해보험계리사회 교육정책위원회 상임위원(2010~2018), Education Policy Committee of CAS
ㆍ보험계리학 석사, Master of Arts in Actuarial Science, Georgia State University,
ㆍ보험학 석사, Master of Science in Risk Management and Insurance, Georgia State University
ㆍ경영학 학사, Bachelor of Arts in Business Administration, Aurora University
ㆍ계리리스크관리(박영사 刊) 저

저자 : 김명준
교수 Ph.D
ㆍ현 한남대학교 빅데이터응용학과 학과장
ㆍ현 한남대학교 빅데이터응용학과 부교수
ㆍ전 삼성화재 자동차보험 Pricing
ㆍ경제학 학사(중앙대학교 응용통계학과)
ㆍ통계학 석사(University of Florida, Statistics)
ㆍ통계학 박사(University of Florida, Statistics)

저자(글) 김명준