This article gives you an intuitive, visual guide to copula with javascript and plotly. 本記事ではコピュラの確率密度関数を3D plotで可視化してみます。損保数理や金融機関のリスク管理、デリバティブのプライシング等でおなじみのコピュラですが、ja…

以前の記事（Rで学ぶ損保数理① - アクチュアリーはデータサイエンスの夢を見るか） の続編になります。第２回目はクレーム総額の確率分布の導出を扱います。 クレームモデル② from std r 損害額Xを指数分布、クレーム件数Nを負の二項分布とする複合分布につ…

「Rで学ぶ損保数理」と称して記事を書いてみます。損保数理は一次試験の中では難易度も高く、過去問以外の勉強方法が確立されていませんが、学習中の方の理解の助けになれば幸いです。第一回目はクレームモデルの導入を扱います。 クレームモデル① from std …

今回は、アクチュアリー試験の問題をRで解きます。 取り上げるのはH25年度の損保数理の第二問Ⅲ 非斉次ポアソン過程の問題です。 （１）の答えはオペレーショナルタイムの定義通りなので、上記の通りとなります。tが1/3乗されているため、時間が経過するほど…