金融时间系列分析--保险的视角 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴祥佑 编

图书标签:

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• 保险
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出版社： 中国财经

ISBN：9787509576625

商品编码：29697222183

开本：16

出版时间：2017-09-01

基本信息

• 商品名称：金融时间系列分析--保险的视角
• 作者：吴祥佑
• 定价：58
• 出版社：中国财经
• ISBN号：9787509576625

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-09-01
• 印刷时间：2017-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：197
• 字数：220千字

内容提要

吴祥佑著的《金融时间系列分析--保险的视角》 先介绍保险时间序列数据分析的基本理论，然后以我 国保险经营实际数据为例说明理论的具体应用，对模 型推导过程作基本介绍，对模型运用、变量引入、结 论分析做重点分析。保险时间序列数据的分解：趋势 、周期和扰动；保险时间序列的ARIMA模型，季节因 素的考虑；保险时间序列VAR与VECM模型；保险时间 序列的GARCH模型族；保险时间序列的多元GARCH模型 ；基于Copula函数的保险时间序列的相依性分析。
    

目录

第1章 基于Logistic模型的寿险需求实证研究
1.1 文献回顾
1.2 基于Logistic模型的实证分析
1.3 计量结果分析
1.4 结论与启示
第2章 数据的分解和平滑
2.1 时间序列数据的分解
2.2 移动平均方法
2.3 指数平滑方法
第3章 保险社会管理功能论争鸣述评
3.1 引言
3.2 本质未变功能增加的理论困惑
3.3 历史属性与社会管理功能的产生
3.4 社会属性与社会管理功能的存在
3.5 保险公司是否社会管理主体
3.6 结论
第4章 非平稳时间序列模型
4.1 非平稳形式
4.2 趋势的消除
4.3 ARIMA模型
4.4 ARIMA模型的预测
4.5 我国保险业经营管理费用ARIMA模型的建模
第5章 季节时间序列模型研究：以财产险为例
5.1 简单季节ARMA模型
5.2 乘积季节ARMA模型
5.3 非平稳季节ARIMA模型
5.4 我国财产保险季节时间序列模型
5.5 SARIMA模型预测
5.6 基于GARCH模型的我田财产险赔付率分析
第6章 保险本质的再认识：一个产权经济学的视角
6.1 引言
6.2 保险本质的争鸣及其共识
6.3 保险风险的低相关性与保险赔付的低或然性
6.4 保险本质的产权经济学分析
6.5 创新型寿险投资收益的产权属性
6.6 结沦与启示
第7章 我国上市保险公司股价研究
7.1 基于GARCH模型的中国平安股价研究
7.2 中国人寿股票日收益率：基于GARCH族模型的分析
第8章 我国保险业发展影响因素的实证研究
8.1 引言
8.2 文献同顺
8.3 模型设定数据来源与处理
8.4 实证结果及其解释
8.5 结论与启示
第9章 基于ARIMA模型的“银保新政”制度冲击测度
9.1 文献回顾
9.2 预测保费收入的ARIMA模型
9.3 数据来源与模型识别
9.4 模型预测与冲击评估

金融时间序列分析：保险视角 内容概要 本书深入探讨了金融时间序列分析在保险行业中的应用，旨在为保险从业者、风险管理专家、精算师以及对保险领域感兴趣的研究者提供一套系统性的理论框架和实用的分析工具。本书并非简单罗列统计方法，而是紧密围绕保险业务的实际需求，揭示时间序列数据在保险定价、风险评估、投资决策、偿付能力管理、欺诈检测等多个维度上的重要价值。 全书结构清晰，从基础概念入手，逐步深入到复杂模型与实证应用，涵盖了从传统统计模型到现代机器学习方法的广泛内容。我们力求在理论深度与实践可操作性之间取得平衡，确保读者在掌握分析工具的同时，能深刻理解这些工具如何转化为保险业务的洞察和决策依据。 第一部分：基础理论与金融时间序列的特性 本部分为读者打下坚实的理论基础，确保即便是在时间序列分析领域初涉的读者，也能跟上后续内容的步伐。 第一章：金融时间序列的基本概念与保险行业的特殊性。 金融时间序列的定义与构成： 详细阐述时间序列数据的基本特征，如序列性、自相关性、异方差性等。我们将介绍金融时间序列的常见类型，例如股票价格、利率、汇率、保费收入、赔付金额等，并强调它们在金融市场和保险业务中的独特性。 保险数据的时序特性： 深入分析保险行业特有的时间序列数据特征，例如保费收入的季节性（如年缴保费、季缴保费）、赔付事件的突发性和聚集性（如自然灾害事件）、保险负债的长期性与不确定性等。我们将探讨这些特性如何影响传统时间序列模型的适用性，以及需要引入哪些特殊考量。 时间序列分析在保险中的重要性： 阐述为何时间序列分析对于保险公司至关重要。我们将从盈利能力预测、风险敞口识别、资本配置优化、监管要求满足等角度，系统性地阐述时间序列分析能够为保险公司带来的价值。 第二章：金融时间序列的初步探索与预处理。 数据可视化技术： 介绍如何通过折线图、散点图、自相关图（ACF）、偏自相关图（PACF）等可视化工具，直观地探索金融时间序列的趋势、季节性、周期性、波动性等特征。我们将重点展示如何解读这些图谱，并从中提取有价值的初步信息。 平稳性检验： 详细讲解时间序列平稳性的概念及其重要性。介绍单位根检验（如ADF检验、PP检验）等统计方法，并指导读者如何判断一个时间序列是否平稳，以及在非平稳序列的情况下如何进行差分等转换以达到平稳。 数据预处理技术： 涵盖数据清洗、缺失值处理（如插值法、删除法）、异常值检测与处理、数据平滑（如移动平均法）、以及如何进行数据变换（如对数变换、Box-Cox变换）以满足模型假设。特别强调针对保险数据的预处理方法，例如如何处理季节性数据中的节假日效应或特殊事件影响。 第二部分：经典时间序列模型及其在保险行业的应用 本部分将系统介绍一系列经典的、被广泛应用的时间序列模型，并深入探讨它们在保险业务不同场景下的具体应用。 第三章：ARIMA模型及其变种。 ARIMA模型的原理与构建： 详细解释自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）的含义，以及如何通过模型识别（AIC、BIC准则）、参数估计（极大似然估计）和模型诊断（残差分析）来构建和优化ARIMA模型。 SARIMA模型处理季节性： 重点介绍SARIMA模型（Seasonal ARIMA），阐述其如何有效地捕捉金融时间序列中的季节性模式，并举例说明在分析保费收入季节性变化、赔付事件的季节性聚集等问题上的应用。 ARIMAX模型与外部变量： 介绍ARIMAX模型，解释如何将外部变量（如经济指标、行业政策、特定事件变量）纳入模型，以增强模型的解释力和预测精度。我们将探讨哪些外部因素对保险业务有显著影响，并展示如何将其纳入ARIMAX模型中。 保险业务中的ARIMA应用实例： 提供具体的应用案例，例如： 使用ARIMA模型预测公司未来一年的保费收入走势。 通过SARIMA模型分析季度性赔付高峰，为资源调配提供依据。 利用ARIMAX模型量化宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率）对车险赔付率的影响。 第四章：条件异方差模型（ARCH/GARCH系列）。 波动性建模的重要性： 阐述在金融和保险领域，波动性（风险）与均值同等重要，甚至更重要。解释为什么传统的ARIMA模型无法捕捉波动的聚集性（volatility clustering）现象。 ARCH模型： 介绍Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) 模型的基本原理，即当前时点的条件方差依赖于过去时点的残差平方。 GARCH模型： 详细讲解Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) 模型，阐述其如何通过引入过去的条件方差来更有效地捕捉波动性聚集，并分析不同阶数（p, q）GARCH模型的选择。 EGARCH, TGARCH等变种模型： 介绍指数GARCH (EGARCH) 和阈值GARCH (TGARCH) 等模型，它们能够更好地处理资产收益的负面冲击（如市场下跌）与正面冲击（如市场上涨）对波动性的不对称影响，这在保险投资风险分析中尤为重要。 保险业务中的ARCH/GARCH应用实例： 使用GARCH模型预测投资组合的 VaR (Value at Risk) 和 CVaR (Conditional Value at Risk)。 通过EGARCH模型分析不同市场环境下保险公司资产价格波动的风险。 评估极端事件（如台风、地震）对短期和长期资产收益波动的影响。 第五章：状态空间模型与卡尔曼滤波。 状态空间模型的概念： 介绍状态空间模型，它将系统描述为一组潜在的、不可观测的状态变量，以及一组可观测的输出变量。这种框架具有高度的灵活性。 卡尔曼滤波的原理与应用： 详细讲解卡尔曼滤波算法，它是一种最优线性估计器，能够 recursively 地更新对隐藏状态变量的估计。 动态线性模型 (DLM)： 介绍DLM，它是状态空间模型在时间序列分析中的一种常见形式，可以分解时间序列的趋势、季节性、周期性等成分。 保险业务中的状态空间模型应用实例： 使用DLM分解保费收入，并预测未来各成分的走势。 通过卡尔曼滤波对保险公司负债进行动态跟踪与评估。 在宏观经济不确定性较大的环境下，利用状态空间模型对保险公司资产负债匹配进行动态风险管理。 第三部分：面向保险业务的进阶模型与实证分析 本部分将进一步拓展时间序列分析的工具箱，介绍一些更复杂的模型，并展示如何将理论模型应用于真实的保险业务数据分析中。 第六章：协整与向量自回归（VAR）模型。 协整的含义与检验： 讲解协整的概念，即两个或多个非平稳时间序列之间存在长期均衡关系。介绍Engle-Granger检验和Johansen检验等协整检验方法。 向量自回归（VAR）模型： 介绍VAR模型，它能够捕捉多个时间序列之间的相互依赖关系，适合分析一组相互关联的金融变量。 向量误差修正模型（VECM）： 解释VECM，它是在VAR模型基础上，结合了协整关系，能够同时分析变量之间的短期动态和长期均衡。 保险业务中的协整与VAR应用实例： 分析不同类型保险产品（如寿险、财险）的保费收入与经济增长率之间的长期关系。 研究利率、汇率、股票市场等宏观金融变量与保险公司投资收益之间的动态关联。 使用VECM分析不同保险业务部门之间的传导效应。 第七章：时间序列的非参数与半参数方法。 核密度估计： 介绍核密度估计，它是一种无模型的方法，用于估计概率密度函数，对于分析风险分布（如赔付额分布）的形状非常有用。 局部多项式回归（LOESS）： 介绍LOESS，它是一种非参数平滑方法，适用于捕捉非线性关系，可以用于可视化和模拟时间序列的平滑趋势。 半参数模型： 简要介绍广义相加模型（GAM）等半参数模型，它们能够灵活地结合参数模型和非参数平滑项，更好地捕捉数据中的复杂模式。 保险业务中的非参数应用实例： 使用核密度估计分析极端赔付事件发生的概率分布。 利用LOESS平滑历史保费收入数据，揭示潜在的长期增长趋势。 在不完全假设数据分布的情况下，对保险产品的定价因子进行建模。 第八章：机器学习在时间序列分析中的应用。 随机森林、梯度提升树等集成学习方法： 介绍如何将这些强大的机器学习模型应用于时间序列预测和分类任务，它们能够处理高维度、非线性数据。 循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）： 详细讲解RNN和LSTM在处理序列数据方面的优势，它们能够捕捉长距离的依赖关系，特别适合于复杂的金融时间序列建模。 时间序列分类与异常检测： 探讨如何利用机器学习模型进行时间序列分类（如识别不同类型的市场状态）和异常检测（如发现潜在的欺诈性赔付）。 保险业务中的机器学习应用实例： 使用LSTM预测极端赔付事件的发生概率。 利用随机森林对客户的购险行为进行预测。 通过异常检测技术识别可疑的索赔申请，降低欺诈风险。 结合机器学习方法，构建更精准的保险产品定价模型。 第四部分：保险业务的特定应用场景与案例研究 本部分将回归保险业务的实际需求，通过深入的案例研究，展示本书介绍的各种时间序列分析工具如何在实际工作中发挥价值。 第九章：风险管理与资本充足性分析。 VaR与CVaR的计算与应用： 结合时间序列模型（特别是GARCH系列），详细阐述如何计算和解读Value at Risk (VaR) 和 Conditional Value at Risk (CVaR)，以及它们在保险公司风险管理中的作用。 偿付能力分析： 探讨如何利用时间序列模型预测公司未来的资本缺口，评估资本充足率的动态变化，以及满足监管要求（如Solvency II）。 压力测试与情景分析： 展示如何将外部冲击（如金融危机、疫情）纳入时间序列模型，进行压力测试，评估公司在不利情景下的生存能力。 第十章：保险定价、产品设计与投资组合管理。 基于风险的定价： 结合历史赔付数据和外部因素的时间序列分析，讨论如何更精确地进行保险产品定价，以反映不同客户群体和产品类型的风险水平。 产品生命周期分析： 利用时间序列模型分析新产品的销售趋势、市场反应，为产品生命周期的管理和迭代提供依据。 投资组合的动态优化： 探讨如何利用时间序列模型预测资产收益和风险，并在此基础上进行动态的投资组合配置，实现收益最大化和风险最小化。 第十一章：偿付能力监测、欺诈检测与市场预测。 偿付能力预警系统： 设计基于时间序列模型的偿付能力预警系统，及时发现资本充足率下降的风险苗头。 时间序列在欺诈检测中的应用： 详细介绍如何利用时间序列分析技术，识别异常的赔付模式，检测潜在的保险欺诈行为。 宏观经济与保险市场预测： 总结如何整合各类时间序列模型，对宏观经济走势、特定保险市场的增长潜力、竞争格局进行预测，为公司战略决策提供支持。 结论 本书的目标是成为一本全面、实用、具有前瞻性的金融时间序列分析参考书，尤其侧重于其在保险行业中的应用。我们相信，通过对本书内容的学习和掌握，读者将能够更好地理解和运用时间序列分析工具，提升保险业务的决策水平，应对日益复杂的市场挑战。我们鼓励读者将书中的理论模型与自身业务数据相结合，开展深入的实证研究，从而真正实现理论与实践的融合，为保险行业的健康发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了专业感，那种略带沉稳的蓝色调，搭配简洁的字体，瞬间就吸引了我这个对金融领域充满好奇的读者。翻开扉页，一股学术的严谨气息扑面而来，仿佛我正要踏入一个严谨而深邃的知识殿堂。我尤其期待它在“保险的视角”这个方向能带来怎样的独特见解。我一直觉得，金融领域虽然广阔，但将其聚焦于保险这个特定行业，会挖掘出许多更为细腻和贴近实际的分析角度。例如，在评估一家保险公司的长期健康发展时，时间序列分析可以提供哪些有别于传统静态评估的洞察？是否能通过对历史赔付率、市场份额变动、新产品推出频率等时间序列数据的深度挖掘，更准确地预测未来的盈利能力和风险敞口？我希望这本书能解答这些疑问，并提供实际的案例分析，让我能够更好地理解时间序列分析在保险风险管理、产品定价、投资策略等方面的实际应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融数据背后的时间动态变化深感兴趣，而保险行业更是以其长期的风险承诺和复杂的收益结构，充满了时间序列分析的应用潜力。这本书的标题《金融时间系列分析--保险的视角》让我看到了一种将统计建模与保险业务深度融合的可能。我设想，它或许会探讨如何利用时间序列模型来量化和预测保险公司的 solvency（偿付能力）风险，或者如何通过分析历史赔付数据的时间序列，来优化再保险策略。更进一步，我希望书中能够涉及一些前沿的研究方向，比如将大数据技术与时间序列分析相结合，来挖掘海量的社交媒体、新闻报道等非结构化数据中的保险市场情绪指标，并将其纳入时间序列模型中，以提升预测的准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我对它充满了期待，尤其是“保险的视角”这一关键词，它暗示了一种不同于传统金融学研究的切入点。我猜测，这本书不会仅仅停留在理论模型的介绍，而是会结合保险业特有的业务场景，来讲解时间序列分析的应用。例如，在精算领域，长期的死亡率、发病率数据的时间序列分析，对于人寿保险和健康保险的定价和准备金评估至关重要；而对于财产保险，则需要关注极端天气事件、事故发生率等时间序列数据，来评估未来的赔付风险。我希望书中能够详细介绍如何构建这些模型，并解释模型结果背后的保险经济学含义，而不是单纯地展示数学公式。如果书中能包含一些真实或模拟的保险数据集上的模型应用案例，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化分析有着浓厚兴趣的读者，我一直对时间序列模型在复杂金融环境中的应用情境十分好奇。而这本书的标题——“金融时间系列分析--保险的视角”——立刻抓住了我的注意力。我设想，这本书或许会深入探讨如何在保险行业特有的数据噪声和周期性波动中，构建出鲁棒且有预测力的模型。比如，对于一些非线性、季节性特征明显的保险产品，传统的ARIMA模型可能显得力不从心，那么这本书是否会引入更先进的机器学习方法，如LSTM、GRU甚至是Transformer等，来捕捉这些复杂的动态关系？我特别想知道，这些模型在实际保险数据上的表现如何，以及如何在模型选择、参数优化和结果解读过程中，充分考虑保险业务的逻辑和行业特点，而不是简单地套用通用模型。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，金融市场的分析离不开对时间维度的深入把握，而保险作为一种跨越时间、规避风险的金融工具，其内在的时间属性和统计规律更是值得深入研究。这本书《金融时间序列分析--保险的视角》吸引我之处在于，它将这两个看似独立但实则紧密相连的领域进行了融合。我希望它能系统地阐述如何利用时间序列分析的方法，来理解和预测保险市场的周期性波动，例如宏观经济周期对寿险和财险市场需求的影响，或者利率变动对保险公司投资收益和负债成本的传导机制。此外，我还对书中可能涉及到的特定保险产品（如年金、重疾险、车险等）的时间序列特征分析很感兴趣，它们在历史数据中呈现出的独特规律，将如何通过模型被挖掘和利用，以支持更精细化的产品设计和营销策略。