소개 >>
2026년 계리모형론 시험을 위한 총정리 및 주요 문제와 2014~2025년까지의 기출문제와 모범답안 포함
내용은 시험관련 핵심내용 정리 및 시험에 꼭 알아야 할 주요 문제와 총12년간의 기출문제와 모범답안을 포함하여 구성하였습니다.
목차 >>
제1장 기초통계모형과 손실모형
1.1 분포함수와 적률
1.2 조건부 확률
1.3 일반적인 모수적 분포(Parametric distribution)
1.4 보상한도(Policy limit)와 공제(Deductible)
1.5 Value-at-Risk(VaR)와 Tail-Value-at-Risk(TVaR)
1.6 보너스(Bonus)
1.7 이산분포(Discrete distribution)
1.8 총손실 모형(Aggregate loss models)
연습문제
제2장 모수모형(Parametric model)
2.1 최대 우도 추정치(Maximum Likelihood Estimator)
2.2 최대 우도 추정치의 분산
2.3 가설검정 : 그래프를 이용한 방법
2.4 가설검정 : 카이제곱 적합도 검정
2.5 Schwarz Bayesian Criterion & Akaike Information Criterion
연습문제
제3장 신뢰도(Credibility)
3.1 전통적 신뢰도(Classical Credibility)
3.2 베이지안 추정치(Bayesian Estimation)
3.3 뷸만 신뢰도(Buhlmann model)
3.4 경험적 베이즈 반모수 방법(Empirical Bayes Semi-Parametric Methods)
연습문제
제4장 경험모형(Empirical Model)
4.1 Estimator Quality
4.2 Kaplan-Meier Product Limit Estimator & Nelson-Aalen Estimator
4.3 Kernel Smoothing
연습문제
제5장 시뮬레이션(Simulation)
5.1 역변환 방법(Inversion Method)
5.2 분포의 확률과정을 이용한 시뮬레이션
5.3 정규분포의 확률변수 생성
5.4 부트스트랩 근사(Bootstrap Approximation)
연습문제
제6장 손해보험수리(P&C)
6.1 손해보험수리 기초
6.2 데이터 집합
6.3 준비금 산정(Loss reserving)
6.4 요율 산정(Ratemaking)
6.5 케이프 코드 방법(Cape Cod Method)
6.6 버퀴스트-셔먼 방법(Berquist-Sherman Method)
6.7 조정순보험료법(Adjusted Pure Premium Method)
6.8 보상한도 인상계수(Increased Limits Factors)와 추천 공제 상대도(Indicated Deductible Relativities)
연습문제
제7장 확률과정(Stochastic Process)
7.1 이산형 마코프체인
7.2 마코프체인의 극한확률
7.3 포아송 프로세스
7.4 포아송 프로세스의 사건발생 소요시간
연습문제
제8장 회귀분석(Regression Analysis)
8.1 회귀분석의 정의
8.2 단순선형회귀모형(Simple linear regression)
8.3 Residual Standard Error
8.4 결정계수 (the coefficient of determination)
8.5 단순선형회귀모형에서의 회귀제곱합과 결정계수에 대한 공식
8.6 t-통계량
8.7 다중선형회귀모형
8.8 F 통계량(F statistic)
8.9 일반화선형회귀(Generalized Linear Model)
연습문제
제9장 시계열분석(Time Series Analysis)
9.1 시계열분석의 정의
9.2 시계열의 평균과 분산
9.3 White Noise, Random Walk
9.4 자기회귀모형(Autoregressive model)
연습문제
부록 기출문제와 모범답안(2014~2025)
부록 STAM, SRM TABLE
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