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  課程顧問-小管家 2023-04-25 06:49:55

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  我們可以輔導英國精算數(shù)學下的馬爾可夫過程課程。

  利茲大學的精算數(shù)學課程我們輔導過非常多同學了，馬爾可夫過程的課程知識點以及作業(yè)我們都是可以輔導的。我們有13年的學術經(jīng)驗，對于留學生的課程輔導非常有經(jīng)驗。

  隨機過程是指任何隨時間隨機變化的量。水庫的容量、個人的無索賠折扣水平、保險索賠數(shù)量、養(yǎng)老基金資產(chǎn)價值和人口規(guī)模，都是現(xiàn)實世界的例子。所有這些例子的連接模型是馬爾可夫過程，它包括隨機行走、馬爾可夫鏈和馬爾可夫跳躍過程。

  本課程的目的是通過理論結果和使用統(tǒng)計軟件進行模型擬合和模擬，研究簡單的隨機過程及其應用，包括生物、金融和精算科學。

  

  教學大綱

  1.確定性模型和隨機模型的區(qū)別。榜樣的作用。

  2.隨機過程的定義，狀態(tài)空間和時間，混合過程，馬爾可夫屬性。精算應用。

  3.隨機游動，轉移概率，首次通過時間，復發(fā)，吸收和反射障礙，賭徒的破產(chǎn)問題。例子，如金融指數(shù)。

  4.馬氏鏈的一般理論:轉移矩陣，查普曼-科爾莫戈羅夫方程，狀態(tài)分類，平穩(wěn)分布，收斂到均衡。

  5.馬爾可夫鏈模型的應用，如無索賠折扣，疾病，婚姻。

  6.概率估計、模擬和擬合優(yōu)度評估。

  7.時間非均勻馬氏鏈的簡單例子。

  8.連續(xù)時間過程的定義。

  9.跳轉進程。泊松過程，事件間時間，Kolmogorov方程。

  10.時間不均勻過程，對早期例子(疾病、死亡、婚姻模型)進行概括。

  11.使用最大似然估計躍遷強度。

  12.死亡率的二項式和泊松模型。死亡概率的最大似然估計。

  13.用時間齊次和非齊次例子模擬隨機行走、馬爾可夫鏈和馬爾可夫跳躍過程。

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