Das vorliegende Buch vereinigt Konzepte und Methoden der stochastischen Modellbildung, der statistischen Analyse und der aktuariellen Anwendung in einem Band. Dabei wird eine kompakte, aber dennoch für Theoretiker wie Praktiker gut verständliche und interessante Darstellung der Themengebiete Risikobewertung, deskriptive und explorative Datenanalyse, Parameterschätzung, Hypothesentests, verallgemeinerte lineare Regression, stochastische Modelle und Prozesse, biometrische Modelle, Credibility und Simulation gegeben.
Für die vorliegende 2. Auflage wurde das Buch an verschiedenen Stellen überarbeitet und erweitert - insbesondere um zwei neue Kapitel zu stochastischer Differenzialrechnung und Zeitreihenanalyse.
Zahlreiche Beispiele und Abbildungen illustrieren die Anwendung der dargestellten Konzepte in der aktuariellen Praxis. Auf Modelle aus der Personenversicherung wird dabei ebenso eingegangen wie auf Modelle, die der Sachversicherungs- und Finanzmathematik zugrunde liegen. Das Buch spricht somit Aktuare und aktuariell interessierte Leser über Spartengrenzen hinweg an und ist zum Lernen und Nachschlagen gleichermaßen geeignet.
Das Buch eignet sich auch hervorragend als Begleittext zum Modul "Angewandte Stochastik" der Ausbildung zum Aktuar DAV.
Die Autoren
Prof. Dr. Torsten Becker, HTW Berlin, Professor für Mathematik
Dr. Richard Herrmann, Verantwortlicher Aktuar
Prof. Dr. Christian Heumann, Institut für Statistik der LMU München, Professor für Statistik
Dr. Stefan Pilz, Data Scientist mit 20 Jahren Erfahrung in Pharma und Versicherung
Prof. Dr. Viktor Sandor, Technische Hochschule Rosenheim, Professor für Mathematik
Dr. Dominik Schäfer, Quantitatives Konzernrisikomanagement Wüstenrot & Württembergische AG
Prof. Dr. Ulrich Wellisch, Technische Hochschule Rosenheim, Professor für Mathematik
Inhaltsverzeichnis
1. Quantifizierung und Bewertung von Risiken. - 2. Deskriptive Statistik und explorative Datenanalyse. - 3. Punktschätzung. - 4. Hypothesentests. - 5. Lineare und verallgemeinerte lineare Regression. - 6. Stochastische Prozesse und Modelle. - 7. Stochastische Differenzialrechnung. - 8. Zeitreihenanalyse. - 9. Biometrie. - 10. Credibility-Modelle. - 11. Simulation.
Es wurden noch keine Bewertungen abgegeben. Schreiben Sie die erste Bewertung zu "Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden" und helfen Sie damit anderen bei der Kaufentscheidung.
