金融時間係列分析--保險的視角 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳祥佑 編

圖書標籤:

• 金融時間序列
• 保險
• 風險管理
• 計量經濟學
• 精算
• 時間序列分析
• 金融工程
• 預測
• 建模
• 投資

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齣版社： 中國財經

ISBN：9787509576625

商品編碼：29697222183

開本：16

齣版時間：2017-09-01

基本信息

• 商品名稱：金融時間係列分析--保險的視角
• 作者：吳祥佑
• 定價：58
• 齣版社：中國財經
• ISBN號：9787509576625

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-09-01
• 印刷時間：2017-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：197
• 字數：220韆字

內容提要

吳祥佑著的《金融時間係列分析--保險的視角》 先介紹保險時間序列數據分析的基本理論，然後以我 國保險經營實際數據為例說明理論的具體應用，對模 型推導過程作基本介紹，對模型運用、變量引入、結 論分析做重點分析。保險時間序列數據的分解：趨勢 、周期和擾動；保險時間序列的ARIMA模型，季節因 素的考慮；保險時間序列VAR與VECM模型；保險時間 序列的GARCH模型族；保險時間序列的多元GARCH模型 ；基於Copula函數的保險時間序列的相依性分析。
    

目錄

第1章 基於Logistic模型的壽險需求實證研究
1.1 文獻迴顧
1.2 基於Logistic模型的實證分析
1.3 計量結果分析
1.4 結論與啓示
第2章 數據的分解和平滑
2.1 時間序列數據的分解
2.2 移動平均方法
2.3 指數平滑方法
第3章 保險社會管理功能論爭鳴述評
3.1 引言
3.2 本質未變功能增加的理論睏惑
3.3 曆史屬性與社會管理功能的産生
3.4 社會屬性與社會管理功能的存在
3.5 保險公司是否社會管理主體
3.6 結論
第4章 非平穩時間序列模型
4.1 非平穩形式
4.2 趨勢的消除
4.3 ARIMA模型
4.4 ARIMA模型的預測
4.5 我國保險業經營管理費用ARIMA模型的建模
第5章 季節時間序列模型研究：以財産險為例
5.1 簡單季節ARMA模型
5.2 乘積季節ARMA模型
5.3 非平穩季節ARIMA模型
5.4 我國財産保險季節時間序列模型
5.5 SARIMA模型預測
5.6 基於GARCH模型的我田財産險賠付率分析
第6章 保險本質的再認識：一個産權經濟學的視角
6.1 引言
6.2 保險本質的爭鳴及其共識
6.3 保險風險的低相關性與保險賠付的低或然性
6.4 保險本質的産權經濟學分析
6.5 創新型壽險投資收益的産權屬性
6.6 結淪與啓示
第7章 我國上市保險公司股價研究
7.1 基於GARCH模型的中國平安股價研究
7.2 中國人壽股票日收益率：基於GARCH族模型的分析
第8章 我國保險業發展影響因素的實證研究
8.1 引言
8.2 文獻同順
8.3 模型設定數據來源與處理
8.4 實證結果及其解釋
8.5 結論與啓示
第9章 基於ARIMA模型的“銀保新政”製度衝擊測度
9.1 文獻迴顧
9.2 預測保費收入的ARIMA模型
9.3 數據來源與模型識彆
9.4 模型預測與衝擊評估

金融時間序列分析：保險視角 內容概要 本書深入探討瞭金融時間序列分析在保險行業中的應用，旨在為保險從業者、風險管理專傢、精算師以及對保險領域感興趣的研究者提供一套係統性的理論框架和實用的分析工具。本書並非簡單羅列統計方法，而是緊密圍繞保險業務的實際需求，揭示時間序列數據在保險定價、風險評估、投資決策、償付能力管理、欺詐檢測等多個維度上的重要價值。 全書結構清晰，從基礎概念入手，逐步深入到復雜模型與實證應用，涵蓋瞭從傳統統計模型到現代機器學習方法的廣泛內容。我們力求在理論深度與實踐可操作性之間取得平衡，確保讀者在掌握分析工具的同時，能深刻理解這些工具如何轉化為保險業務的洞察和決策依據。 第一部分：基礎理論與金融時間序列的特性 本部分為讀者打下堅實的理論基礎，確保即便是在時間序列分析領域初涉的讀者，也能跟上後續內容的步伐。 第一章：金融時間序列的基本概念與保險行業的特殊性。 金融時間序列的定義與構成： 詳細闡述時間序列數據的基本特徵，如序列性、自相關性、異方差性等。我們將介紹金融時間序列的常見類型，例如股票價格、利率、匯率、保費收入、賠付金額等，並強調它們在金融市場和保險業務中的獨特性。 保險數據的時序特性： 深入分析保險行業特有的時間序列數據特徵，例如保費收入的季節性（如年繳保費、季繳保費）、賠付事件的突發性和聚集性（如自然災害事件）、保險負債的長期性與不確定性等。我們將探討這些特性如何影響傳統時間序列模型的適用性，以及需要引入哪些特殊考量。 時間序列分析在保險中的重要性： 闡述為何時間序列分析對於保險公司至關重要。我們將從盈利能力預測、風險敞口識彆、資本配置優化、監管要求滿足等角度，係統性地闡述時間序列分析能夠為保險公司帶來的價值。 第二章：金融時間序列的初步探索與預處理。 數據可視化技術： 介紹如何通過摺綫圖、散點圖、自相關圖（ACF）、偏自相關圖（PACF）等可視化工具，直觀地探索金融時間序列的趨勢、季節性、周期性、波動性等特徵。我們將重點展示如何解讀這些圖譜，並從中提取有價值的初步信息。 平穩性檢驗： 詳細講解時間序列平穩性的概念及其重要性。介紹單位根檢驗（如ADF檢驗、PP檢驗）等統計方法，並指導讀者如何判斷一個時間序列是否平穩，以及在非平穩序列的情況下如何進行差分等轉換以達到平穩。 數據預處理技術： 涵蓋數據清洗、缺失值處理（如插值法、刪除法）、異常值檢測與處理、數據平滑（如移動平均法）、以及如何進行數據變換（如對數變換、Box-Cox變換）以滿足模型假設。特彆強調針對保險數據的預處理方法，例如如何處理季節性數據中的節假日效應或特殊事件影響。 第二部分：經典時間序列模型及其在保險行業的應用 本部分將係統介紹一係列經典的、被廣泛應用的時間序列模型，並深入探討它們在保險業務不同場景下的具體應用。 第三章：ARIMA模型及其變種。 ARIMA模型的原理與構建： 詳細解釋自迴歸（AR）、移動平均（MA）和差分（I）的含義，以及如何通過模型識彆（AIC、BIC準則）、參數估計（極大似然估計）和模型診斷（殘差分析）來構建和優化ARIMA模型。 SARIMA模型處理季節性： 重點介紹SARIMA模型（Seasonal ARIMA），闡述其如何有效地捕捉金融時間序列中的季節性模式，並舉例說明在分析保費收入季節性變化、賠付事件的季節性聚集等問題上的應用。 ARIMAX模型與外部變量： 介紹ARIMAX模型，解釋如何將外部變量（如經濟指標、行業政策、特定事件變量）納入模型，以增強模型的解釋力和預測精度。我們將探討哪些外部因素對保險業務有顯著影響，並展示如何將其納入ARIMAX模型中。 保險業務中的ARIMA應用實例： 提供具體的應用案例，例如： 使用ARIMA模型預測公司未來一年的保費收入走勢。 通過SARIMA模型分析季度性賠付高峰，為資源調配提供依據。 利用ARIMAX模型量化宏觀經濟變量（如GDP增長率、通貨膨脹率）對車險賠付率的影響。 第四章：條件異方差模型（ARCH/GARCH係列）。 波動性建模的重要性： 闡述在金融和保險領域，波動性（風險）與均值同等重要，甚至更重要。解釋為什麼傳統的ARIMA模型無法捕捉波動的聚集性（volatility clustering）現象。 ARCH模型： 介紹Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) 模型的基本原理，即當前時點的條件方差依賴於過去時點的殘差平方。 GARCH模型： 詳細講解Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) 模型，闡述其如何通過引入過去的條件方差來更有效地捕捉波動性聚集，並分析不同階數（p, q）GARCH模型的選擇。 EGARCH, TGARCH等變種模型： 介紹指數GARCH (EGARCH) 和閾值GARCH (TGARCH) 等模型，它們能夠更好地處理資産收益的負麵衝擊（如市場下跌）與正麵衝擊（如市場上漲）對波動性的不對稱影響，這在保險投資風險分析中尤為重要。 保險業務中的ARCH/GARCH應用實例： 使用GARCH模型預測投資組閤的 VaR (Value at Risk) 和 CVaR (Conditional Value at Risk)。 通過EGARCH模型分析不同市場環境下保險公司資産價格波動的風險。 評估極端事件（如颱風、地震）對短期和長期資産收益波動的影響。 第五章：狀態空間模型與卡爾曼濾波。 狀態空間模型的概念： 介紹狀態空間模型，它將係統描述為一組潛在的、不可觀測的狀態變量，以及一組可觀測的輸齣變量。這種框架具有高度的靈活性。 卡爾曼濾波的原理與應用： 詳細講解卡爾曼濾波算法，它是一種最優綫性估計器，能夠 recursively 地更新對隱藏狀態變量的估計。 動態綫性模型 (DLM)： 介紹DLM，它是狀態空間模型在時間序列分析中的一種常見形式，可以分解時間序列的趨勢、季節性、周期性等成分。 保險業務中的狀態空間模型應用實例： 使用DLM分解保費收入，並預測未來各成分的走勢。 通過卡爾曼濾波對保險公司負債進行動態跟蹤與評估。 在宏觀經濟不確定性較大的環境下，利用狀態空間模型對保險公司資産負債匹配進行動態風險管理。 第三部分：麵嚮保險業務的進階模型與實證分析 本部分將進一步拓展時間序列分析的工具箱，介紹一些更復雜的模型，並展示如何將理論模型應用於真實的保險業務數據分析中。 第六章：協整與嚮量自迴歸（VAR）模型。 協整的含義與檢驗： 講解協整的概念，即兩個或多個非平穩時間序列之間存在長期均衡關係。介紹Engle-Granger檢驗和Johansen檢驗等協整檢驗方法。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 介紹VAR模型，它能夠捕捉多個時間序列之間的相互依賴關係，適閤分析一組相互關聯的金融變量。 嚮量誤差修正模型（VECM）： 解釋VECM，它是在VAR模型基礎上，結閤瞭協整關係，能夠同時分析變量之間的短期動態和長期均衡。 保險業務中的協整與VAR應用實例： 分析不同類型保險産品（如壽險、財險）的保費收入與經濟增長率之間的長期關係。 研究利率、匯率、股票市場等宏觀金融變量與保險公司投資收益之間的動態關聯。 使用VECM分析不同保險業務部門之間的傳導效應。 第七章：時間序列的非參數與半參數方法。 核密度估計： 介紹核密度估計，它是一種無模型的方法，用於估計概率密度函數，對於分析風險分布（如賠付額分布）的形狀非常有用。 局部多項式迴歸（LOESS）： 介紹LOESS，它是一種非參數平滑方法，適用於捕捉非綫性關係，可以用於可視化和模擬時間序列的平滑趨勢。 半參數模型： 簡要介紹廣義相加模型（GAM）等半參數模型，它們能夠靈活地結閤參數模型和非參數平滑項，更好地捕捉數據中的復雜模式。 保險業務中的非參數應用實例： 使用核密度估計分析極端賠付事件發生的概率分布。 利用LOESS平滑曆史保費收入數據，揭示潛在的長期增長趨勢。 在不完全假設數據分布的情況下，對保險産品的定價因子進行建模。 第八章：機器學習在時間序列分析中的應用。 隨機森林、梯度提升樹等集成學習方法： 介紹如何將這些強大的機器學習模型應用於時間序列預測和分類任務，它們能夠處理高維度、非綫性數據。 循環神經網絡（RNN）及長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細講解RNN和LSTM在處理序列數據方麵的優勢，它們能夠捕捉長距離的依賴關係，特彆適閤於復雜的金融時間序列建模。 時間序列分類與異常檢測： 探討如何利用機器學習模型進行時間序列分類（如識彆不同類型的市場狀態）和異常檢測（如發現潛在的欺詐性賠付）。 保險業務中的機器學習應用實例： 使用LSTM預測極端賠付事件的發生概率。 利用隨機森林對客戶的購險行為進行預測。 通過異常檢測技術識彆可疑的索賠申請，降低欺詐風險。 結閤機器學習方法，構建更精準的保險産品定價模型。 第四部分：保險業務的特定應用場景與案例研究 本部分將迴歸保險業務的實際需求，通過深入的案例研究，展示本書介紹的各種時間序列分析工具如何在實際工作中發揮價值。 第九章：風險管理與資本充足性分析。 VaR與CVaR的計算與應用： 結閤時間序列模型（特彆是GARCH係列），詳細闡述如何計算和解讀Value at Risk (VaR) 和 Conditional Value at Risk (CVaR)，以及它們在保險公司風險管理中的作用。 償付能力分析： 探討如何利用時間序列模型預測公司未來的資本缺口，評估資本充足率的動態變化，以及滿足監管要求（如Solvency II）。 壓力測試與情景分析： 展示如何將外部衝擊（如金融危機、疫情）納入時間序列模型，進行壓力測試，評估公司在不利情景下的生存能力。 第十章：保險定價、産品設計與投資組閤管理。 基於風險的定價： 結閤曆史賠付數據和外部因素的時間序列分析，討論如何更精確地進行保險産品定價，以反映不同客戶群體和産品類型的風險水平。 産品生命周期分析： 利用時間序列模型分析新産品的銷售趨勢、市場反應，為産品生命周期的管理和迭代提供依據。 投資組閤的動態優化： 探討如何利用時間序列模型預測資産收益和風險，並在此基礎上進行動態的投資組閤配置，實現收益最大化和風險最小化。 第十一章：償付能力監測、欺詐檢測與市場預測。 償付能力預警係統： 設計基於時間序列模型的償付能力預警係統，及時發現資本充足率下降的風險苗頭。 時間序列在欺詐檢測中的應用： 詳細介紹如何利用時間序列分析技術，識彆異常的賠付模式，檢測潛在的保險欺詐行為。 宏觀經濟與保險市場預測： 總結如何整閤各類時間序列模型，對宏觀經濟走勢、特定保險市場的增長潛力、競爭格局進行預測，為公司戰略決策提供支持。 結論 本書的目標是成為一本全麵、實用、具有前瞻性的金融時間序列分析參考書，尤其側重於其在保險行業中的應用。我們相信，通過對本書內容的學習和掌握，讀者將能夠更好地理解和運用時間序列分析工具，提升保險業務的決策水平，應對日益復雜的市場挑戰。我們鼓勵讀者將書中的理論模型與自身業務數據相結閤，開展深入的實證研究，從而真正實現理論與實踐的融閤，為保險行業的健康發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融數據背後的時間動態變化深感興趣，而保險行業更是以其長期的風險承諾和復雜的收益結構，充滿瞭時間序列分析的應用潛力。這本書的標題《金融時間係列分析--保險的視角》讓我看到瞭一種將統計建模與保險業務深度融閤的可能。我設想，它或許會探討如何利用時間序列模型來量化和預測保險公司的 solvency（償付能力）風險，或者如何通過分析曆史賠付數據的時間序列，來優化再保險策略。更進一步，我希望書中能夠涉及一些前沿的研究方嚮，比如將大數據技術與時間序列分析相結閤，來挖掘海量的社交媒體、新聞報道等非結構化數據中的保險市場情緒指標，並將其納入時間序列模型中，以提升預測的準確性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對量化分析有著濃厚興趣的讀者，我一直對時間序列模型在復雜金融環境中的應用情境十分好奇。而這本書的標題——“金融時間係列分析--保險的視角”——立刻抓住瞭我的注意力。我設想，這本書或許會深入探討如何在保險行業特有的數據噪聲和周期性波動中，構建齣魯棒且有預測力的模型。比如，對於一些非綫性、季節性特徵明顯的保險産品，傳統的ARIMA模型可能顯得力不從心，那麼這本書是否會引入更先進的機器學習方法，如LSTM、GRU甚至是Transformer等，來捕捉這些復雜的動態關係？我特彆想知道，這些模型在實際保險數據上的錶現如何，以及如何在模型選擇、參數優化和結果解讀過程中，充分考慮保險業務的邏輯和行業特點，而不是簡單地套用通用模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭專業感，那種略帶沉穩的藍色調，搭配簡潔的字體，瞬間就吸引瞭我這個對金融領域充滿好奇的讀者。翻開扉頁，一股學術的嚴謹氣息撲麵而來，仿佛我正要踏入一個嚴謹而深邃的知識殿堂。我尤其期待它在“保險的視角”這個方嚮能帶來怎樣的獨特見解。我一直覺得，金融領域雖然廣闊，但將其聚焦於保險這個特定行業，會挖掘齣許多更為細膩和貼近實際的分析角度。例如，在評估一傢保險公司的長期健康發展時，時間序列分析可以提供哪些有彆於傳統靜態評估的洞察？是否能通過對曆史賠付率、市場份額變動、新産品推齣頻率等時間序列數據的深度挖掘，更準確地預測未來的盈利能力和風險敞口？我希望這本書能解答這些疑問，並提供實際的案例分析，讓我能夠更好地理解時間序列分析在保險風險管理、産品定價、投資策略等方麵的實際應用。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，金融市場的分析離不開對時間維度的深入把握，而保險作為一種跨越時間、規避風險的金融工具，其內在的時間屬性和統計規律更是值得深入研究。這本書《金融時間序列分析--保險的視角》吸引我之處在於，它將這兩個看似獨立但實則緊密相連的領域進行瞭融閤。我希望它能係統地闡述如何利用時間序列分析的方法，來理解和預測保險市場的周期性波動，例如宏觀經濟周期對壽險和財險市場需求的影響，或者利率變動對保險公司投資收益和負債成本的傳導機製。此外，我還對書中可能涉及到的特定保險産品（如年金、重疾險、車險等）的時間序列特徵分析很感興趣，它們在曆史數據中呈現齣的獨特規律，將如何通過模型被挖掘和利用，以支持更精細化的産品設計和營銷策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我對它充滿瞭期待，尤其是“保險的視角”這一關鍵詞，它暗示瞭一種不同於傳統金融學研究的切入點。我猜測，這本書不會僅僅停留在理論模型的介紹，而是會結閤保險業特有的業務場景，來講解時間序列分析的應用。例如，在精算領域，長期的死亡率、發病率數據的時間序列分析，對於人壽保險和健康保險的定價和準備金評估至關重要；而對於財産保險，則需要關注極端天氣事件、事故發生率等時間序列數據，來評估未來的賠付風險。我希望書中能夠詳細介紹如何構建這些模型，並解釋模型結果背後的保險經濟學含義，而不是單純地展示數學公式。如果書中能包含一些真實或模擬的保險數據集上的模型應用案例，那就更完美瞭。