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교수님 | 장은우 | 커리큘럼 | 32회 |
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수강료 | 320,000원 | 맛보기 | |
수강기간 | 90 일 | 학습방식 | 콘텐츠 자율 수강방식 |
학습시간 | 27시간 32분 | 상태 | 수강신청 가능 |
검색태그 |
강좌 특징 | ✓ 수강신청 후 학원으로 교재 수령하실 주소를 남겨주세요. ✓ STAM 교재가 있으신 경우엔 해당 금액을 제외해드립니다.
장은우 교수님의 23년도 제46회 보험계리사 2차시험 대비
계리모형론 강좌입니다.
[수강 전 확인사항]
* 구매 후 5일이 지나면 강의가 자동적으로 시작됩니다.
* 본 강좌는 IP와는 상관없이 등록된 기기에서만 수강이 가능하며 기기변경은 일정기간이 지나거나 사유가 있는 경우에만 가능합니다. (계정당 PC 2대, 모바일 2대)
* 자료를 다운받을 시 해당 회차를 수강하신 걸로 간주되며 환불 시 공제될 수 있습니다.
자세한 사항은 고객센터 FAQ란을 참고해주세요. |
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강좌 범위 | |
수강 대상 | 2023년 제46회 보험계리사 2차시험 계리모형론 수험생분들 |
회차 | 단원명 | 샘플강좌 | 강의시간 |
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1회차 | 1_1교시. OT, Basic Probability | 57분 | |
2회차 | 1_2교시. Conditional probability, Mixtures | 76분 | |
3회차 | 1_3교시. Splices, Deductibles, Policy limits, Property & Casualty Insurance | 73분 | |
4회차 | 1_4교시. Loss reserving: Basic methods | 45분 | |
5회차 | 2_1교시. Loss Reserving: Other Methods, Loss trend, Ratemaking | 81분 | |
6회차 | 2_2교시. Premium at current rates (On-level Premium), Rate Change, Relativity | 57분 | |
7회차 | 2_3교시. Balancing Back, Policy Limits | 54분 | |
8회차 | 2_4교시. Deductibles, Value at Risk, Tail Value at Risk | 63분 | |
9회차 | 3_1교시. Severity Coverage Modifications, Bonuses, Discrete Distributions | 46분 | |
10회차 | 3_2교시. (a, b, 1) class, Poisson/Gamma, Exposure and Coverage Modifications | 52분 | |
11회차 | 3_3교시. Aggregate Loss Models, Compound Variance | 45분 | |
12회차 | 3_4교시. Aggregate Loss Severity Modifications, Recursive Formula, Aggregate Deductible | 64분 | |
13회차 | 4_1교시. Maximum Likelihood Estimators | 57분 | |
14회차 | 4_2교시. MLE Special Techniques | 50분 | |
15회차 | 4_3교시. Variance of Maximum Likelihood Estimators, Delta Method | 56분 | |
16회차 | 4_4교시. Kolmogorov-Smirnov, Chi-Square | 54분 | |
17회차 | 5_1교시. Likelihood Ratio Test, Classical Credibility | 54분 | |
18회차 | 5_2교시. Partial Credibility, Bayesian Estimation Discrete Prior | 51분 | |
19회차 | 5_3교시. Bayesian Estimation Continuous Prior | 35분 | |
20회차 | 5_4교시. Buhlmann Credibility Discrete Prior | 74분 | |
21회차 | 6_1교시. Bhulmann Credibility Continuous Prior, Bhulmann-Straub Credibility | 54분 | |
22회차 | 6_2교시. Bhulmann as Least Square Estimate of Bayes, Empirical Bayes Non-Parametric Methods, Semi-Par | 72분 | |
23회차 | 6_3교시. Bias, Mean Square Error | 27분 | |
24회차 | 6_4교시. Kaplan-Meier and Nelson-Aalen Estimators | 35분 | |
25회차 | 7_1교시. Variance of KM and NA Estimators, Kernel Smoothing | 40분 | |
26회차 | 7_2교시. Triangular kernel, Moments of kernel-smoothed distributions | 31분 | |
27회차 | 7_3교시. Inversion Method, Simulating (a,b,0) distributions | 47분 | |
28회차 | 7_4교시. Simulation-Applications, Bootstrap Approxmation | 43분 | |
29회차 | 8_1교시. Linear Regression Estimating Parameters | 32분 | |
30회차 | 8_2교시. Standard Error, R square, t statistic | 46분 | |
31회차 | 8_3교시. F statistic, Generalized Linear Model Basics, Logistic model | 39분 | |
32회차 | 8_4교시. Time Series Random walks, Autocorrelation, Autoregressive Models <종강> | 42분 |