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精算科学理学士 大一 4 年计划
中级微观经济学理论 _____________________ 概率论与统计理论要素 STAT 160A 4 STAT 160B 4 STAT 选修课 1/2 4 种族*:(1 门课程) (建议与人文学科双倍计算) 概率论与统计理论要素 概率论与统计理论要素 STAT 161 或 167 或 170 或 171 BUS FIN 或 OCSM 课程 4 STAT 146 4 BUS FIN 或 OCSM 课程 4 自然科学与数学(5 门课程)
Block Dental 执行摘要 精算团队 25
Block Dental 精算师针对不同客户群体及其损失率开展了一项研究。我们使用提供的区间间隔，根据损失率、净牙科续保增长和平均群体规模分析数据。通过这些分组，我们考虑了两种策略：通过大幅提高高损失率群体的保费成本来实现利润最大化；另一种策略是通过小幅提高高损失率群体的保费成本来实现收入最大化。本研究的结果用于根据区间确定每个群体的续保率增长。最终，这些续保率增长在三年内将目前约 88% 的损失率降低至 70%。
2025研究监督 - 荣誉和法医大师
贡献的谈话平行会议W4.1：财务i 16：30 sojli-具有货币不确定性的最佳投资策略16：50 darolles-增强股票市场的波动预测：对不对称的egarch，神经网络，神经网络，神经网络和模糊性case fortition for for finiony verione for的比较分析： 17:30 MAU-购买当地的青睐？建立对监管风险的战略非市场响应的建立级别证据17:50 Gyamerah-互连的同质银行系统内的系统性风险和最佳控制
精算科学中的机器学习：增强保险风险管理的预测模型
3哥伦比亚商学院5伊利诺伊理工学院摘要 - 如前所述，就保险公司之间的评估和风险管理而言，ML已成为精算实践的重要工具。通过改进预测模型，精算师可以更好地预测风险，设定适当的价格并做出更好的承保决策。传统的精算实践涉及依赖历史信息和统计公式，但是，当代和大数据需要更好的解决方案。决策树，深度学习的神经网和集成技术，旨在分析大量结构化和非结构化数据的趋势和相关性，这些数据可能很难使用其他技术找到。精算科学中的机器学习涉及在索赔预测，欺诈检测，客户细分和损失建模中使用复杂算法。来自社交媒体，IoT设备和远程信息处理的实时数据具有在馈送ML模型时提供更准确和及时的分析和预测的潜力；这可以提高保险业务和客户满意度的效率（Varney，2019年）。此外，随着使用ML的使用，精算师具有更新模型的能力，并随着时间的流逝而变化的数据和趋势进行必要的更改。尽管如此，精算科学中ML的整合带来了一些挑战。数据质量，模型可解释性以及如何向用户呈现结果。精算的未来在这方面，虽然精算师可以利用复杂算法来开发风险评估的预测模型，但他们还需要确保此类模型是透明的，并遵守设定的法规。因此，本文旨在在精算工作的背景下讨论机器学习方法的机会和局限性，并进一步发展保险风险。
米利曼报告 1332 豁免精算/内华达州市场稳定计划经济分析和认证的附录
I. 执行摘要 Milliman, Inc. (Milliman) 已受内华达州委托，对第 1332 条豁免的影响进行精算和经济分析，并提供精算证明，证明该豁免符合联邦护栏要求。内华达州此前提交了一份 1332 豁免申请，以获得与建立内华达州市场稳定计划 (NMSP) 相关的转拨资金 (PTF)，该计划包括从 2026 年开始在银州健康保险交易所 (SSHIX 或交易所) 上运营公共选择 (PO) 计划，以及从 2027 年开始的个人市场再保险计划。初始申请于 2023 年 12 月 29 日提交，随后于 2024 年 8 月 23 日根据利益相关者的反馈提交了一份附录。本报告是根据消费者信息和保险监督中心 (CCIIO) 和财政部 (Treasury) 的反馈编写的，其中包含对 2024 年 8 月 23 日附录的修改。更新概述自 2024 年 8 月 23 日提交内华达州对 1332 豁免申请的第一个附录以来，内华达州已同意对拟议的 NMSP 做出以下政策更改：
2024 年 11 月精算用户组电话会议
虽然此工作表不是 AE、BA 或 EA 计划设计的成本分摊结构的详细模型，但必须清楚地展示分级成本分摊和福利管理计划对利用率的影响。考虑到拟议的福利，仿制药和品牌药之间以及零售和邮寄之间的利用率分布必须合理。与 DS 竞标相比，替代福利的重大变化预计会导致利用率出现显著差异。D 部分赞助商必须通过在工作表 6 中调整利用率和平均脚本定价来模拟替代福利与 DS 相比的影响。分布必须基于为 DS 覆盖范围定义的间隔。为了模拟替代覆盖范围，必须在 DS 覆盖范围内报告成员的索赔间隔内报告成员，即使由于替代福利的影响，他们的总药物支出可能有所不同。例如，第 1 行至第 10 行必须反映预计允许成本小于或等于灾难性阈值的成员的 AE、BA 或 EA 计划的利用率。换句话说，i、j 和 k 列中汇总的金额必须基于每行 f、g 和 h 列中所表示的相同成员。
240000001421 - 戴维斯精算、审计与咨询有限公司
承包商必须：(a) 以及时、专业、安全和熟练的方式履行合同活动，符合贸易、专业或行业标准；(b) 达到或超过合同的性能和操作标准及规范；(c) 提供所有质量良好的合同活动，不得有重大缺陷；(d) 不干扰州的运营；(e) 获得并保持履行合同所需的所有必要执照、许可证或其他授权；(f) 与州（包括州的质量保证人员）和任何第三方合作，以实现合同目标；(g) 当合同不再需要任何州提供的设备或其他资源时，应将其归还给州；(h) 将因州或联邦反垄断违规行为而导致的任何索赔转让给州，只要这些违规行为涉及第三方为履行合同而提供的材料或服务；(i) 遵守所有州物理和 IT 安全政策和标准（这些政策和标准将应要求提供）； (j) 除联邦灾难响应要求规定的情况外，给予州政府优先履行合同的权利。任何违反本款的行为均视为重大违约。
估计对工人赔偿的精算责任...
在2024财年和2023财年中，包括可计费的预计负债的方法，包括：（1）依赖于个人案例特征和福利支付（FECA案例储备模型）的算法模型，以及（2）未估算出的索赔，但未报告的索赔估算了造成的款项，并估算了这些付款方式。附件是用于根据FECA精算模型结果中未明确列出的实体估算FECA精算责任（未经审核）的计算器，该实体是基于该机构最近经历的实际费用的推断。此程序不是列出的责任金额的分配 - 针对代理机构的子机构计算的总负债不一定会增加整个机构列出的金额。但是，这是一种计算未列出实体的合理责任估计的方法。对于薪酬和医疗，计算收入在过去12个季度中的实体付款金额，并计算了年度付款平均值。可以在FECA每季度向机构发行的拒绝报告中找到薪酬和医疗付款。然后将两个平均付款金额乘以过去三年来整个FECA计划所付费比率的各自的薪酬和医疗责任，这些赔偿率已经输入了电子表格。由于经济假设和其他因素，这些比率每年的比率各不相同，但是大概的说，该模型计算的总责任约为年薪的11.53倍。供您参考，我们为如何得出11.53的总体LPR提供了计算。[请参阅表：计算付款比率（LPRS）的计算，以反映不同机构情况的可变性，每个机构都应行使判断以选择其精算责任的金额，无论是基于LPR的100％的数量，基于LPR的金额，基于LPR的金额降低了10％，还是基于LPR的数量增加了10％。要考虑的因素包括：过去几年的付款趋势以及新FECA索赔的发病率或性质的任何已知差异。因此，具有减少付款历史或雇员人数下降的机构可能会选择较低的估计值为最合理的估计，而付款数量异常增加的代理商可能会选择较高的估计值，这是最合适的。同样，新索赔最近增加的机构可能会使用更高的估计。年轻机构通常会属于后两个类别，应该选择更高的估计。
