Torsten Becker: Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden
Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden
Buch
- Angewandte Stochastik für die aktuarielle Praxis
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EUR 44,99*
- Springer-Verlag GmbH, 12/2024
- Einband: Kartoniert / Broschiert
- Sprache: Deutsch
- ISBN-13: 9783662695319
- Bestellnummer: 11865612
- Umfang: 453 Seiten
- Sonstiges: XIV, 453 S. 99 Abbildungen, 17 Abbildungen in Farbe.
- Nummer der Auflage: 24002
- Auflage: 2., überarb. u erweitert Auflage 2025
- Erscheinungstermin: 23.12.2024
- Serie: Statistik und ihre Anwendungen
Weitere Ausgaben von Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden
Klappentext
Das vorliegende Buch vereinigt Konzepte und Methoden der stochastischen Modellbildung, der statistischen Analyse und der aktuariellen Anwendung in einem Band. Dabei wird eine kompakte, aber dennoch für Theoretiker wie Praktiker gut verständliche und interessante Darstellung der Themengebiete Risikobewertung, deskriptive und explorative Datenanalyse, Parameterschätzung, Hypothesentests, verallgemeinerte lineare Regression, stochastische Modelle und Prozesse, biometrische Modelle, Credibility und Simulation gegeben.Für die vorliegende 2. Auflage wurde das Buch an verschiedenen Stellen überarbeitet und erweitert - insbesondere um zwei neue Kapitel zu stochastischer Differenzialrechnung und Zeitreihenanalyse.
Zahlreiche Beispiele und Abbildungen illustrieren die Anwendung der dargestellten Konzepte in der aktuariellen Praxis. Auf Modelle aus der Personenversicherung wird dabei ebenso eingegangen wie auf Modelle, die der Sachversicherungs- und Finanzmathematik zugrunde liegen. Das Buch spricht somit Aktuare und aktuariell interessierte Leser über Spartengrenzen hinweg an und ist zum Lernen und Nachschlagen gleichermaßen geeignet.
Das Buch eignet sich auch hervorragend als Begleittext zum Modul "Angewandte Stochastik" der Ausbildung zum Aktuar DAV.
Die Autoren
Prof. Dr. Torsten Becker, HTW Berlin, Professor für Mathematik
Dr. Richard Herrmann, Verantwortlicher Aktuar
Prof. Dr. Christian Heumann, Institut für Statistik der LMU München, Professor für Statistik
Dr. Stefan Pilz, Data Scientist mit 20 Jahren Erfahrung in Pharma und Versicherung
Prof. Dr. Viktor Sandor, Technische Hochschule Rosenheim, Professor für Mathematik
Dr. Dominik Schäfer, Quantitatives Konzernrisikomanagement Wüstenrot & Württembergische AG
Prof. Dr. Ulrich Wellisch, Technische Hochschule Rosenheim, Professor für Mathematik
Biografie (Christian Heumann)
Christian Heumann studierte (1987-1992) Diplom-Statistik, promovierte 1997 und habilitierte 2004 an der Ludwig-Maximilians-Universität München. Er forscht und publiziert u.a. über fehlende Daten, Modelle für korrelierte kategoriale Daten und Rater-Agreement-Modelle.Anmerkungen:
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