R代表精算师·R观点 - 英格兰vs伊朗让球

什么是精算科学

精算数据科学是数学和商业研究的交叉点，结合了来自保险和金融领域的统计知识和方法。与数据科学家相比，精算师在收集和分析数据的同时，更关注金融和商业知识。

精算师这个职业的需求量很大，根据美国劳工统计局(BLS)的数据，预计从2020年到2020年，精算师的职位将会有24%的增长。这远远快于所有职业的平均水平。此外，精算师的工资中位数估计超过10万美元。

该领域的重点是评估未来事件的可能性，特别是在商业环境中(特别是金融和保险)，以计划结果和降低风险。考虑到这一点，概率分析和统计被应用到许多领域，例如预测一项健康保险的子女数量或人寿保险的支付。精算师的一些常见任务包括计算死亡率和发病率产品的保险费率、评估财务损失或回报的可能性、业务风险咨询、养老金和退休计划等等。基本上，精算师执行包括风险建模在内的任何任务，无论是在保险、财务规划还是能源和环境领域。在这篇文章的后面，我们将介绍一些这样的例子!

回顾特定领域的应用程序，我们可以提到:

人寿保险、信用和抵押贷款保险、小企业关键人保险、长期护理保险、健康储蓄账户等领域的保险。这里的重点是死亡率的分析，生命表的制作，计算复利人寿保险，年金和养老或有。

#为个人声称模拟使用幻想者的包#提取的小插图set.seed (12345) tbl_policy <——policies_simulate (2, 2001:2005) tbl_claim_transaction <——claims_by_wait_time (tbl_policy claim_frequency = 2, payment_frequency = 3, occurrence_wait = 10, report_wait = 5, pay_wait = 5, pay_severity = 50) kableExtra:: kbl (tbl_claim_transaction[1:8,],标题=“等待时间与政策模拟模型”)% > % kableExtra:: kable_classic (full_width = F, html_font =“威尔士”)

表1:带有策略模拟的等待时间建模
policy_effective_date	policy_expiration_date	曝光	policyholder_id	claim_id	occurrence_date	report_date	number_of_payments	payment_date	payment_amount
2001-05-23	2002-05-22	1	1	1	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-12	50
2001-05-23	2002-05-22	1	1	1	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-17	50
2001-05-23	2002-05-22	1	1	1	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-22	50
2001-05-23	2002-05-22	1	1	2	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-12	50
2001-05-23	2002-05-22	1	1	2	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-17	50
2001-05-23	2002-05-22	1	1	2	2001-06-02	2001-06-07	3.	2001-06-22	50
2001-02-21	2002-02-20	1	2	3.	2001-03-03	2001-03-08	3.	2001-03-13	50
2001-02-21	2002-02-20	1	2	3.	2001-03-03	2001-03-08	3.	2001-03-18	50

#从小标题中提取死亡率表。load("奥地利年金")死亡率表。load("奥地利人口普查")plot死亡率表(标题="使用死亡率表的维度信息"，死亡率. at。census[c("m"， "w")， c("1951"， "1991"， "2001"， "2011")] + aes(color = as.factor(year)， linetype = sex) + labs(color =" Period"， linetype =" sex ")+ scale_fill_brewer(palette="PiYG")

人寿保险和社会保险。这一领域的主要任务包括分析残疾率、发病率、死亡率、生育率等，分析有关使用医疗服务和程序的因素(如地理和消费者特征)。

#获取1977年出生的奥地利养老金人的队列死亡概率:qx。coh1977 =死亡概率;#获取在2020年观察到的奥地利年金持有人的期间死亡概率:qx。per2020 = periodeathprobability (AVOe2005R;获取1977年出生的奥地利养老金人的队列死亡概率作为死亡率表。句点对象:表。coh1977 = getCohortTable(AVOe2005R.)获取在2020年观察到的奥地利年金持有人的期间死亡概率:表格。per2020 = getPeriodTable(AVOe2005R.)男性，周期= 2020)#比较这两个在一个情节:coh1977、表。per2020，标题=“1977年队列与2020年时期的比较”，图例。position = c(1,0))+ scale_fill_brewer(调色板="PiYG")

养恤金:设计、筹资、会计、管理、维持或重新设计养恤金计划，并对可能影响计算和支付的各种因素进行估值和建模

#使用生命应急包#插图摘录# 25岁的投保人的延期到期年金的福利准备金计算示例，当年金延期到65岁时。yearlyRate <- 12000 irate <- 0.02 APV <- yearlyRate*axn(soa08Act, x=25, i=irate,m=65-25,k=12) levelPremium <- APV/axn(soa08Act, x=25,n=65-25,k=12) annuityReserve<-function(t) {out<- null if(t<65-25) out<- yearlyRate*axn(soa08Act, x=25+t, i=irate,m=65- (25+t)，k=12)-levelPremium*axn(soa08Act, x=25+t, n=65-(25+t)，k=12) else {out<- yearlyRate*axn(soa08Act, x=25+t, i=irate,k=12)} return(out)} years <- seq(from=0，to= getomga (soa08Act)-25-1,by=1) annuityRes <- numeric(length(years)) for(i in years) annuityRes[i+1] <- annuityReserve(i) dataAnnuityRes <- data.frame(years=years, reserve=annuityRes) dataAnnuityRes%>%ggplot(aes(years, reserve))+ geom_line(color="blue")+ labs(x =" years "， y= "Amount"， title ="Deferred annuity benefit reserve")

还有更多!看看这些例子!

历史上，精算科学起源于数学领域(这并不奇怪!)，可以追溯到17世纪，当时欧洲数学的发展与人们对丧葬、人寿保险和年金计算的风险进行更精确估计的需求增长相一致。这是发展生命表技术(向人口统计学之父约翰·格兰特致敬)和现值计算贴现值的开始，现值计算是当今金融和会计的关键概念之一。这一领域发展非常迅速，但计算方面却变得越来越复杂:没有计算机，这是一项乏味的任务。但是…

精算科学为什么需要R

那些所有的计算都是手工完成的日子已经一去不复返了……目前在这个领域使用的是什么?

显然，Excel仍然占据着主导地位(如果不是统治的话?)

2022年3月，伤亡精算协会(CAS)发布结果与分析这是对精算师使用技术的首次调查。从1200多名参与者的反馈中，结果显示超过94.3%的受访者使用Excel，而且至少每天一次，但是!它不仅仅是一个工具!考虑到这一点，对新技能的需求很大——R(47.2%)、Python(39.1%)和SQL(30.8%)。

为了支卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表持这一点，“浪费的时间”的最新结果(2020年)调查展示一个精算师浪费了大部分时间的惊人结果……

等待excel处理结果
从模型复制数据
重新创建先前的模型值
等待供应商支持卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表

还有相当多的其他任务可以通过开源和可复制的建模方法轻松解决。

survey<-read_csv(" survey_actuges .csv") survey%>%pivot_longer(-Tasks, names_to="Time"， values_to="Score")%>% group_by(Tasks) %>% mutate(sum_response = sum(Score))%>% ungroup()%>% ggplot(aes(x=fct_reorder(Tasks, sum_response)， Score, fill=Time))+ geom_col(show. csv)legend = TRUE)+ coord_flip()+ scale_fill_brewer(palette="PiYG")+ labs(y =" Responses"， x =" Tasks"， title ="Data and model management Tasks - waste time")