This book summarizes the state of the art in generalized linear models (GLMs) and their various extensions: GAMs, mixed models and credibility, and some nonlinear variants (GNMs).
In order to deal with tail events, analytical tools from Extreme Value Theory are presented.
Going beyond mean modeling, it considers volatility modeling (double GLMs) and the general modeling of location, scale and shape parameters (GAMLSS).
Actuaries need these advanced analytical tools to turn the massive data sets now at their disposal into opportunities.
The exposition alternates between methodological aspects and case studies, providing numerical illustrations using the R statistical software.
The technical prerequisites are kept at a reasonable level in order to reach a broad readership.
This is the first of three volumes entitled Effective Statistical Learning Methods for Actuaries.
Written by actuaries for actuaries, this series offers a comprehensive overview of insurance data analytics with applications to P&C, life and health insurance.
Although closely related to the other two volumes, this volume can be read independently.
About the Author Michel Denuit holds masters degrees in mathematics and actuarial science as well as a Ph D in statistics from ULB (Brussels).
Since 1999, he has been professor of actuarial mathematics at UCLouvain (Louvain-la-Neuve, Belgium), where he serves as Director of the masters program in Actuarial Science.
He has also held several visiting appointments, including at Lausanne (Switzerland) and Lyon (France).
He has published extensively and has conducted many R&D projects with major (re) insurance companies over the past 20 years.
Donatien Hainaut is a civil engineer in applied mathematics and an actuary.
He also holds a masters in financial risk management and a Ph D in actuarial science from UCLouvain (Louvain-La-Neuve, Belgium).
After a few years in the financial industry, he joined Rennes School of Business (France) and was visiting lecturer at ENSAE.
| Extensions | Gams mixed models and credibility and some nonlinear variants (gnms) |
|---|
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Effective statistical learning methods for actuaries i: glms and extensions, paperback/michel denuit
