401-3936-DRL Data Analytics for Non-Life Insurance Pricing
| Semester | Frühjahrssemester 2023 |
| Dozierende | M. V. Wüthrich, C. M. Buser |
| Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
| Lehrsprache | Englisch |
| Kommentar | Only for ETH D-MATH doctoral students and for doctoral students from the Institute of Mathematics at UZH. The latter need to send an email to Jessica Bolsinger (info@zgsm.ch) with the course number. The email should have the subject „Graduate course registration (ETH)“. |
Lehrveranstaltungen
| Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 401-3936-00 V | Data Analytics for Non-Life Insurance Pricing | 2 Std. |
| M. V. Wüthrich, C. M. Buser |
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: M.V. Wüthrich, C. Buser. Data Analytics for Non-Life Insurance Pricing http://ssrn.com/abstract=2870308 |
| Literatur | M.V. Wüthrich, M. Merz. Statistical Foundations of Actuarial Learning and its Applications http://ssrn.com/abstract=3822407 |
| 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) | |
Leistungskontrolle als Semesterkurs | |
| ECTS Kreditpunkte | 1 KP |
| Prüfende | M. V. Wüthrich |
| 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 |
| 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 | Doktorat Mathematik (439002)
Doktorat Rechnergestützte Wissenschaften (439102) |
Angeboten in
| Studiengang | Bereich | Typ | |
|---|---|---|---|
| Doktorat Mathematik | Graduate School | W |  |