Современные методы data science для решения актуарных задач

Курс читается на передовых технологиях Statistica, R, Python, SQL и отражает опыт консалтинга и решения актуарных задач.

Предварительные знания программного обеспечения не требуются, необходимые сведения об используемых аналитических платформах даются в ходе курса.

Курс включает интенсивный тренинг на компьютере, выполнение примеров и упражнений, разбор реальных актуарных кейсов, основы теории анализа данных.

Цель курса

Цель данного курса – познакомить слушателей с современными методами data science в анализе актуарных данных.

Программа курса

1. Введение в R
2. Введение в Python
3. Введение в SQL
4. Введение в Statistica
5. Импорт данных из баз данных
6. Визуальный анализ и описательный анализ, группировка, интерпретация результатов
7. Проверка статистических гипотез: проверка гипотезы о соответствии теоретического распределения наблюдаемым данным (критерий хи-квадрат, критерий Колмогорова-Смирнова)
8. Подгонка дискретных и непрерывных распределений
9. Основные распределения актуарных данных: пуассоновское распределение, биномиальное распределение, отрицательное биномиальное распределение, нормальное распределение, логнормальное распределение, гамма распределение.
10. Проверка статистических гипотез: сравнение средних показателей в группах риска (T-критерий Стьюдента, дисперсионный анализ Фишера).
11. Линейная регрессия, пошаговые процедуры с включением и исключением предикторов.
12. Логит-регрессия
13. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
14. Обобщенные линейные модели (GLM) и их применение к построению тарифов
15. Кластеризация страхового портфеля методами k-средних, DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
16. Модели индивидуального риска
17. Модели коллективного риска
18. Расчет резервов
19. Построение моделей GLM
20. Построение моделей отдельно для частот и средних убытков на страховой случай
21. Отбор переменных, анализ построенных моделей
22. Оценка точности моделей
23. Развертывание моделей
24. Формирование тарифа по построенным моделям
25. Кейсы
26. Вопросы-ответы

Длительность курса

25 академических часов, курс разбивается на 5 рабочих дней

Курс читается как индивидуально, так и в группах.

Записаться   Календарь курсов