离散时间保险风险模型

『壹』 保险基本风险是指什么

保险风险是指尚未发生的、能使保险对象遭受损害的危险或事故，如自然灾害、意外事故或事件等。被视为保险风险的事件具有可能性和偶然性。

保险风险的特征：

(一)风险的不确定性

1.不能确定是否会发生。就个体风险而言，其是否发生是偶然的，是一种随机现象，具有不确定性。

2.不能确定发生时间。虽然某些风险必然会发生，但何时发生却是不确定的。例如，生命风险中，死亡是必然发生的，这是人生的必然现象，但是具体到某一个人何时死亡，在其健康时却是不可能确定的。

3.不能确定事故的后果，即损失程度的不确定性。例如，沿海地区每年都会遭受台风袭击，但每一次的后果不同，人们对未来年份发生的台风是否会造成财产损失或人身伤亡以及损失程度也无法准确预测。

正是风险的这种总体上的必然性与个体上的偶然性的统一，构成了风险的不确定性。

(二)风险的客观性

风险不以人的意志为转移，是独立于人的意识之外的客观存在。例如，自然界的地震、台风、洪水，社会领域的战争、瘟疫、冲突、意外事故等，都是不以人的意志为转移的客观存在。因此，人们只能在一定的时间和空间内改变风险存在和发生的条件，降低风险发生的频率和损失程度，但风险是不可能彻底消除的。正是风险的客观存在，决定了保险活动或保险制度存在的必要性。

(三)风险的普遍性

人类的历史就是与各种风险相伴的历史。在当今社会，风险渗入到社会、企业、个人生活的方方面面，个人面临着生、老、病、死、意外伤害等风险;企业面临着自然风险、市场风险、技术风险、政治风险等;甚至国家和政府机关也面临着各种风险。正是由于这些普遍存在的对人类社会生产和人们的生活构成威胁的风险，有了保险存在的必要和发展的可能。

(四)风险的可测定性

个别风险的发生是偶然的，不可预知的，但通过对大量风险事故的观察发现，风险往往呈现出明显的规律性。运用统计方法去处理大量相互独立的偶发风险事故，可比较准确地反映风险的规律性。根据以往大量资料，利用概率论和数理统计的方法可测算风险事故发生的概率及其损失程度，并且可构造出损失分布的模型，成为风险估测的基础。例如，在人寿保险中，根据精算原理，利用对各年龄段人群的长期观察得到的大量死亡记录，就可以测算各个年龄段的人的死亡率，进而根据死亡率计算人寿保险的保险费率。

『贰』 离散模型和连续模型的优缺点

首先声明，我只是个搞生物竞赛的，假如你对这个一无所知的话，也许我略知道一点，试着解释一下吧。
人口模型有离散的吗？好像不是吧。离散模型适用于许多一年生植物与昆虫，其特点是种群各世代不相重叠（说白了，也就是子代出生看不见它爹妈了的）。有人告诉我说一些原生动物的裂体生殖也适用的，因为它们的亲代变成了子代。
公式： Nt+1=R0Nt (t+1,t,0是下标，我打不出了）
Nt为t世代种群大小，Nt+1是t世代下一代。
这个挺好理解的吧。
生物书上明确地说，人和多数兽类其种群增长是连续的，用微分方程描述。
连续增长也就是说，你在什么时候找那么个种群看看，它都是有老有少，几代在一起的，对人类当然是这样。
标准的连续增长模型方程式dN/dt=(b-d)N=rN 积分式Nt=N0e^rt(0为下标）
在很短的时间dt内,b,d为瞬时出生率、死亡率，N为种群大小。r为每员增长率，与密度无关（这里的离散模型和连续模型）都是与密度无关的。
把考虑与密度有关，就有了逻辑斯谛（logistic）方程：
dN/dt=rN(1-N/K).
K即环境容纳量。也就是说，K为环境可容纳的最多个体数，每个个体就占有1/K的空间。可供种群继续增长的空间也就是（1-N/K)了。对照上面的连续增长模型会好理解一些。
所以说，离散模型和连续模型适用于不同对象，当然有上面所说的区别，但不能比较优缺点吧。非要比较，那我只好告诉你，离散模型更简单啦。
估计你是个学地理的吧。祝你好运喽。

『叁』 描述离散时间系统的数学模型为___

描述离散时间系统的数学模型为 【差分方程】

『肆』 精算模型考试内容

A、基本风险模型(分数比例约为34.3%)

?1.生存分析的基本函数及生存模型：掌握对一元生存模型和多元生存模型进行分析的基本函数的概念及其相互关系；常用参数生存模型的假设及结果。

?2.生命表：掌握生命表函数与生存分析函数之间的关系，特别是不同假设下整数年龄间生命表函数的推导；选择--终极生命表的有关计算。

?3.理赔额和理赔次数的分布：常见的损失额分布以及不同赔偿方式下理赔额的分布；单个保单理赔次数的分布；不同结构函数下保单组合理赔次数的分布以及相关性保单组合理赔次数的分布。

?4.短期个体风险模型：单个保单的理赔分布；独立和分布的计算；矩母函数；中心极限定理的应用。

?5.短期聚合风险模型：理赔总量模型；复合泊松分布及其性质；聚合理赔量的近似模型。

?6.破产模型：连续时间与离散时间的盈余过程与破产概率；总理赔过程；破产概率；调节系数；最优再保险与调节系数；布朗运动风险过程。

?B、模型的估计和选择(分数比例约为28.6%)

?

1.经验模型：(1)掌握非完整数据生存函数的Kaplan-Meier乘积极限估计、危险率函数的Nelson-Aalen估计；(2)掌握 生存函数区间估计、Greenwood方差近似及相应的区间估计；(4)掌握三种常见核函数的密度估计方法，熟悉大样本的Kaplan-Meier近似计 算方法，熟悉多元终止概率的计算。

?2.参数模型的估计：(1)掌握完整样本数据下个体数据和分组数据的矩估计、分位数估计和极大似然估计方法；(2)掌握非完整样本数据(存在删 失和截断的数据)的矩估计和极大似然估计方法；(3)熟悉二元变量模型、和模型、Cox模型、广义线性模型等多变量参数模型的参数估计。

?3.参数模型的检验和选择：(1)学会运用p-p图、Q-Q图和平均剩余生命图等图形来直观选择合适分布的方法；(3)掌握利用x2拟合优度检验、K-S检验、Anderson-Darling检验和似然比检验进行分布拟合效果检验或分布选择的方法。

?C、模型的调整和随机模拟(分数比例约为37.1%)

?1.修匀理论：掌握表格数据修匀、参数修匀的各种方法。对于表格数据修匀，要掌握移动加权平均修匀法、Whittaker修匀、Bayes修匀 的概念及相关计算，掌握二维Whittaker修匀的方法及相关计算；对于参数修匀，要掌握对于三种含参数的人口模型(Gompertz、 Makeham、Weibull)估计的方法，掌握分段参数修匀、光滑连接修匀的方法及相关计算。

?2.信度理论：熟悉各种信度模型，如有限波动信度、贝叶斯信度、Bühlmann模型、Bühlmann-Straub模型中信度估计的计算方法；熟悉使用经验贝叶斯方法估计非参数、半参数和参数模式下的结构参数并计算信度估计值。

?3.随机模拟：随机数的产生方法；离散随机变量与连续随机变量的模拟；熟悉使用Bootstrap方法计算均方误差；熟悉MCMC模拟的简单应用。

『伍』 计算机模拟的离散时间模型的模拟

离散时间模型中的时间表示为整数序列（代表某一时间单位的整数倍），只考虑系统在这些时刻上的状态变化。这种模型的一个典型模拟程序包括下列步骤：①置模拟时间T 的初始值为t0。②置状态变量的初始值。③给出当前模拟时间输入变量的值后，根据模型中的状态转移函数，确定在下一时刻T=t+h状态变量的值。再根据模型中的输出函数确定在该时刻输出变量的值。 ④把模拟时间T 推进一个单位时间h。⑤检查模拟时间T是否达到预定终止时刻。若已达到即停止；否则转移到步骤③。

『陆』 离散时间cloglog生存模型是什么

1、易维护
采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。
2、质量高
在设计时，可重用现有的，在以前的项目的领域中已被测试过的类使系统满足业务需求并具有较高的质量。
3、效率高
在软件开发时，根据设计的需要对现实世界的事物进行抽象，产生类。使用这样的方法解决问题，接近于日常生活和自然的思考方式，势必提高软件开发的效率和质量。
4、易扩展
由于继承、封装、多态的特性，自然设计出高内聚、低耦合的系统结构，使得系统更灵活、更容易扩展，而且成本较低。

『柒』 离散时间风险模型怎么计算发病率

等会让他贱女人托付给今天给人家的