401-3936-00L Data Analytics for Non-Life Insurance Pricing
Semester | Frühjahrssemester 2021 |
Dozierende | C. M. Buser, M. V. Wüthrich |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Englisch |
Lehrveranstaltungen
Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | ||||
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401-3936-00 V | Data Analytics for Non-Life Insurance Pricing | 2 Std. |
| C. M. Buser, M. V. Wüthrich |
Katalogdaten
Kurzbeschreibung | We study statistical methods in supervised learning for non-life insurance pricing such as generalized linear models, generalized additive models, Bayesian models, neural networks, classification and regression trees, random forests and gradient boosting machines. |
Lernziel | The student is familiar with classical actuarial pricing methods as well as with modern machine learning methods for insurance pricing and prediction. |
Inhalt | We present the following chapters: - generalized linear models (GLMs) - generalized additive models (GAMs) - neural networks - credibility theory - classification and regression trees (CARTs) - bagging, random forests and boosting |
Skript | The lecture notes are available from: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2870308 |
Voraussetzungen / Besonderes | This course will be held in English and counts towards the diploma of "Aktuar SAV". For the latter, see details under www.actuaries.ch Good knowledge in probability theory, stochastic processes and statistics is assumed. |
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
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ECTS Kreditpunkte | 4 KP |
Prüfende | M. V. Wüthrich, C. M. Buser |
Form | Sessionsprüfung |
Prüfungssprache | Englisch |
Repetition | Die Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich. |
Prüfungsmodus | mündlich 30 Minuten |
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus | Language of examination: English or German / Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch |
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan. |
Lernmaterialien
Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar. | |
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. |
Gruppen
Keine Informationen zu Gruppen vorhanden. |
Einschränkungen
Vorrang | Die Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich |
Primäre Zielgruppe | Data Science MSc (261000)
Mathematik BSc (404000) Quantitative Finance MSc (435000) Mathematik MSc (437000) Angewandte Mathematik MSc (437100) Doktorat Mathematik (439002) Aktuar SAV (448100) |