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基礎数理特別研究Ⅱ
| 科目名 | 基礎数理特別研究Ⅱ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 黑田耕嗣 | ||||
| 単位数 | 4 | 課程 | 前期課程 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 地球情報数理科学専攻 | ||||
| 学期 | 通年 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | 生命保険数理と損害保険数理 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | アクチュアリー試験に対応できる力を身に付ける |
| 授業の方法 | セミナーと演習 本授業の事前・事後学習は各々２時間を目安とする。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
Poisson過程とは 【事前学習】損害保険の数理モデル 【事後学習】 |
| 2 |
Poisson過程と条件付き確率 【事前学習】Poisson過程に関して復習しておくこと 【事後学習】講義ノートの整理 |
| 3 |
Poisson過程の性質 【事前学習】条件付き確率の性質を復習しておくこと 【事後学習】講義ノートの整理 |
| 4 |
Surplus過程とは何か？ 【事前学習】Poisson過程の性質を復習しておくこと 【事後学習】講義ノートの整理 |
| 5 |
Lundeberg Modelと損害保険数理 【事前学習】Surplus過程を復習しておくこと 【事後学習】問題演習 |
| 6 |
Lundeberg Modelの破産確率 【事前学習】前回の講義の復習 【事後学習】Claim過程を色々と変えた時の破産確率に関する問題演習 |
| 7 |
Risk Measure 【事前学習】保険料決定原理を復習しておくこと 【事後学習】Value at Riskに関する問題演習 |
| 8 |
Expected Shortfall 【事前学習】Value at Riskの復習 【事後学習】問題演習 |
| 9 |
Coherent Risk Measure 【事前学習】Risk measureの復習 【事後学習】問題演習 |
| 10 |
エッシャー変換 【事前学習】確率分布のm.g.f.の計算法 【事後学習】問題演習 |
| 11 |
Wang Transform 【事前学習】逆関数微分の復習 【事後学習】問題演習 |
| 12 |
タリフ構造1 【事前学習】最尤推定料の復習 【事後学習】問題演習 |
| 13 |
タリフ構造2 【事前学習】前回の講義の復習 【事後学習】問題演習 |
| 14 |
まとめ1（講義全体を振り返り、講義の理解を深える） 【事前学習】復習 【事後学習】問題演習 |
| 15 |
まとめ２ 【事前学習】復習 【事後学習】問題演習 |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 使用しない |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) |
| オフィスアワー | 木曜13:00から１４：００ |