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保险精算中的随机模拟方法改进
一、引言
保险精算的核心是通过数学与统计方法量化风险,为保险产品定价、准备金计提、偿付能力评估等关键决策提供科学依据。随着保险市场的深化发展,产品形态日益复杂(如变额年金、巨灾债券、天气指数保险等),风险因子呈现高维化、非线性、长尾依赖等特征,传统精算模型(如确定性模型、简单随机游走模型)已难以准确捕捉风险的动态演变。在此背景下,随机模拟方法凭借其对复杂随机过程的强描述能力,逐渐成为现代保险精算的核心工具。
然而,传统随机模拟方法(如基础蒙特卡洛模拟)在实际应用中暴露出计算效率低、样本需求大、高维依赖处理能力不足等问题,制约了其在大规模精算场景中的推广。近年来,随
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