| 로버스트추정 |
| 계리업무는 데이터를 기반으로 한다. 일상이 데이터를 다루는 일이다. 경험 데이터는 미래 정보를 감추고 있다. 유용한 정보를 지혜롭게 찾아내는 작업이 메우 중요하다. 찾음은 선별을 필요로 한다. 그렇지만 안타깝게도 우리는 데이터의 선별에 익숙하지 못하다. 가용 가능한 모든 데이터 사용을 원칙으로 한다. 아니 모든 데이터를 사용해야 한다. 그렇지 않으면 편견이나 못된 의도를 가진 것으로 의심하기 때문에 생긴 관행이다. 세상에 완벽한 데이터는 없다. 선별하면 더 나은 추정이 가능할 수 있다. 현실적으로 계리사가 데이터를 선별할 수는 없으므로 모형으로 같은 효과를 나타내는 방법을 소개한다. 로버스트 추정이다. 정상적인, 의미 있는 데이터로 추정하는 통계적 방법이다. 이상치는 제외하거나 낮은 가중치를 적용한다. 로버스트 추정법은 데이터를 다루는 계리사라면 당연히 고민해야하는 주제이다. |
| < 강사 profile > |
| 이도수 |
| IFRS17 가정과 현금흐름, 계리모형, 데이터관리, 통계패키지 활용 |
| 계리법인세종 대표 |
| 보험계리사, FRM, 빅데이터분석기사 |
| 서울대학교 통계학(석사) |
| 단원 | 강의명 | 강의시간 | 자료 | 샘플보기 |
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| 1강 | 1강 :RO001_로버스트추정 | 30분 |
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| 2강 | 2강 :RO002_로버스트추정_R실습 | 11분 |
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