Какова Страховая Математика?
Страховая математика - область примененной математики, которая изучает различные риски для частных лиц, имущества и фирм, и способов управлять этими рисками. Страховая математика полагается в большой степени на исчисление, вероятность, статистику и теорию интереса. Эти дисциплины используются в страховании, чтобы интерпретировать данные от прошедших событий, и смоделировать будущие события. Некоторые применения страховой математики оценивают страховые полисы, определяя наличные резервы, чтобы покрыть требования, понесенные, и моделируя сценарии распределения капитального актива.
Страховая математика является одним из многих инструментов, используемых в страховой науке, чтобы оценить риск. По определению, риск - возможность возникновения опасности. Частные лица подвергаются риску, такие как болезнь, неспособность и смерть. Имущество могло быть украдено, разрушено в огне или наводнением. Фирмы могли быть прерваны стихийными бедствиями или понести потери от судебных процессов.
Страховая математика используется, чтобы лучше определить и управлять этими рисками. Страхование жизни защищает частные лица, и другое страхование защищает имущество и фирмы, сокращая финансовое воздействие непредвиденных событий. Теория риска используется, чтобы определить вероятность, что опасность фактически произойдет, и измерить финансовое воздействие опасности.
Страховая математика получает много sub областей математики. Исчисление - фонд самой страховой математики. Вероятность - другой фундаментальный предмет, определяя неуверенность в опасностях. Статистика важна, чтобы изучить прошедшие события. Теория интереса и другие финансовые математические темы важны, определяя приведенную стоимость будущих платежей.
Чтобы лучше предсказать будущее, прошлое изучено и объединено с хорошим суждением, чтобы смоделировать риски. Статистические методы, такие как регресс и модели временного ряда, используются, чтобы извлечь полезную информацию из исторических данных. Эта информация используется, чтобы создать модели, чтобы предсказать будущие возникновения. Некоторые часто используемые модели - модели выживания, markov модели цепи, частота и модели серьезности, совокупные модели, эмпирические модели и параметрические модели.
Как только страховая математика использовалась к модельным будущим событиям, эта модель может быть применена к страховому бизнесу. Ожидаемый номер и серьезность требований могут использоваться к ценовым страховым полисам. Модель может также использоваться, чтобы определить, сколько наличных средств будет необходимо, чтобы покрыть будущие требования и расходы. Модели используются, чтобы проанализировать корпоративные сценарии финансирования, которые часто содержат деривативы, чтобы хеджировать различные типы риска актива. Используя теорию или моделирование, различные инвестиционные стратегии изучены, требуя глубоких знаний финансовой математики.