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Big Data for Insurance Companies
This book will be a "must" for people who want good knowledge of big data concepts and their applications in the real world, particularly in the field of insurance. It will be useful to people working in finance and to masters students using big data tools. The authors present the bases of big data: data analysis methods, learning processes, application to insurance and position within the insurance market. Individual chapters a will be written by well-known authors in this field.
Asset and Liability Management for Banks and Insurance Companies
This book introduces ALM in the context of banks and insurance companies. Although this strategy has a core of fundamental frameworks, models may vary between banks and insurance companies because of the different risks and goals involved. The authors compare and contrast these methodologies to draw parallels between the commonalities and divergences of these two services and thereby provide a deeper understanding of ALM in general.
VaR Methodology for Non-Gaussian Finance
With the impact of the recent financial crises, more attention must be given to new models in finance rejecting “Black-Scholes-Samuelson” assumptions leading to what is called non-Gaussian finance. With the growing importance of Solvency II, Basel II and III regulatory rules for insurance companies and banks, value at risk (VaR) – one of the most popular risk indicator techniques plays a fundamental role in defining appropriate levels of equities. The aim of this book is to show how new VaR techniques can be built more appropriately for a crisis situation. VaR methodology for non-Gaussian finance looks at the importance of VaR in standard international rules for banks and insurance com...
Statistique mathématique et statistique des processus (Collection méthodes stochastiques appliquées)
La plupart des manuels de statistique traitent seulement le cas des variables indépendantes et de même loi. Or, dans les applications, les variables observées sont très souvent corrélées. Les exemples sont nombreux en physique, chimie, biologie, économie, démographie ou finance. Pour combler cette lacune, cet ouvrage étudie la modélisation mathématique des phénomènes statistiques et s'intéresse plus particulièrement à la statistique des processus. Didactique et illustré de nombreux exercices, il comporte trois parties : la statistique mathématique, basée sur la théorie de la décision et le point de vue asymptotique, la statistique des processus à temps discret (processus ARMA) et à temps continu (processus de Poisson, processus de diffusion) et des compléments de probabilités. Statistique mathématique et statistique des processus s'adresse aux étudiants de master et aux élèves des grandes écoles. L'auteur Denis Bosq est professeur émérite à l'Université Pierre et Marie Curie. Il est l'auteur de nombreux articles et livres de recherche en statistique.
Chaînes de Markov : Théorie, algorithmes et applications
Les chaînes de Markov sont des modèles probabilistes utilisés dans des domaines variés comme la logistique, l'informatique, la fiabilité, les télécommunications, ou encore la biologie et la physique-chimie. On les retrouve également dans la finance, l’économie et les sciences sociales. Cet ouvrage présente une étude approfondie des chaînes de Markov à temps discret et à temps continu avec des applications détaillées aux processus de naissance et mort et aux files d'attente. Ces applications sont illustrées par des algorithmes généraux de calcul de probabilités d'état et de distribution de temps de passage. Le développement de ces algorithmes repose sur l'utilisation de la technique d'uniformisation des chaînes de Markov qui est présentée de manière théorique et intuitive. Ce livre s'adresse aux ingénieurs et chercheurs ayant besoin de modèles probabilistes pour évaluer et prédire le comportement des systèmes qu'ils étudient ou qu'ils développent. Il est aussi très bien adapté pour un cours de master.
Le big data pour les compagnies d’assurance
Cet ouvrage présente de façon concise l’état de l’art des méthodes big data appliquées aux problèmes d’assurance, en couvrant l’impact de la « révolution du big data » dans ce domaine. Son champ d’étude va des méthodes classiques de l’analyse des données – incluant les méthodes d’apprentissage du type « machine learning » – jusqu’à l’impact du big data sur le marché, présent et futur, de l’assurance. Le big data pour les compagnies d'assurance démontre que le big data est essentiel pour le développement de l’assurance pour autant que les garde-fous nécessaires soient mis en place. Il s’adresse aux managers des assurances et des banques ainsi qu’aux étudiants en master de sciences actuarielles, d’informatique, de finance et de statistique.
A Practical Introduction to Index Numbers
This book provides an introduction to index numbers for statisticians, economists and numerate members of the public. It covers the essential basics, mixing theoretical aspects with practical techniques to give a balanced and accessible introduction to the subject. The concepts are illustrated by exploring the construction and use of the Consumer Prices Index which is arguably the most important of all official statistics in the UK. The book also considers current issues and developments in the field including the use of large-scale price transaction data. A Practical Introduction to Index Numbers will be the ideal accompaniment for students taking the index number components of the Royal Statistical Society Ordinary and Higher Certificate exams; it provides suggested routes through the book for students, and sets of exercises with solutions.
Actuarial Modelling of Claim Counts
There are a wide range of variables for actuaries to consider when calculating a motorist’s insurance premium, such as age, gender and type of vehicle. Further to these factors, motorists’ rates are subject to experience rating systems, including credibility mechanisms and Bonus Malus systems (BMSs). Actuarial Modelling of Claim Counts presents a comprehensive treatment of the various experience rating systems and their relationships with risk classification. The authors summarize the most recent developments in the field, presenting ratemaking systems, whilst taking into account exogenous information. The text: Offers the first self-contained, practical approach to a priori and a poster...
Bank Asset and Liability Management
An in-depth look at how banks and financial institutions manage assets and liabilities Created for banking and finance professionals with a desire to expand their management skillset, this book focuses on how banks manage assets and liabilities, set up governance structures to minimize risks, and approach such critical areas as regulatory disclosures, interest rates, and risk hedging. It was written by the experts at the world-renowned Hong Kong Institute of Bankers, an organization dedicated to providing the international banking community with education and training. Explains bank regulations and the relationship with monetary authorities, statements, and disclosures Considers the governance structure of banks and how it can be used to manage assets and liabilities Offers strategies for managing assets and liabilities in such areas as loan and investment portfolios, deposits, and funds Explores capital and liquidity, including current standards under Basel II and Basel III, funding needs, and stress testing Presents guidance on managing interest rate risk, hedging, and securitization
