内射白嫩少妇超碰,国产成人香蕉久久久久

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書基于大數(shù)據(jù)時(shí)代背景，對(duì)健康保險(xiǎn)的精算統(tǒng)計(jì)模型與風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管進(jìn)行了系統(tǒng)研究。研究發(fā)現(xiàn)：其一，針對(duì)健康大數(shù)據(jù)量大、異質(zhì)及多源特點(diǎn)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)融合難題，本書提出的分布式算法、**子抽樣、基于密度比模型的經(jīng)驗(yàn)似然算法、數(shù)據(jù)插補(bǔ)和模型平均算法等能有效解決上述難題；其二，基于隨機(jī)森林分類模型、BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、樸素貝葉斯模型及馬爾可夫模型等大數(shù)據(jù)分析方法，可結(jié)合商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)、長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)及重疾險(xiǎn)的推行實(shí)踐，有針對(duì)性地推進(jìn)健康保險(xiǎn)定價(jià)模型由“少量影響因子對(duì)‘標(biāo)準(zhǔn)體’定價(jià)+核保調(diào)整價(jià)格”的傳統(tǒng)模式向“事前定價(jià)+動(dòng)態(tài)調(diào)整”模式轉(zhuǎn)變；其三，大數(shù)據(jù)分析方法中的聚類方法、LightGBM方法、Logistic算法和決策樹算法能夠?qū)︶t(yī)療保險(xiǎn)欺詐識(shí)別與智能核賠起到有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警作用；其四，健康大數(shù)據(jù)在開放過(guò)程中面臨標(biāo)準(zhǔn)化和隱私保護(hù)難題。此外，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方面，本書基于HL7-RIM模型構(gòu)建的健康保險(xiǎn)業(yè)務(wù)底層數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模型可為健康保險(xiǎn)的高效發(fā)展提供數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)據(jù)開放隱私保護(hù)方面，鑒于健康保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、共享、分析的全周期各環(huán)節(jié)中均存在數(shù)據(jù)泄露可能性，本書簡(jiǎn)要地對(duì)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)時(shí)代健康保險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)進(jìn)行了探討。本書的研究可為健康保險(xiǎn)的精算技術(shù)變革及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管對(duì)策改進(jìn)提供理論支撐，可為我國(guó)多層次醫(yī)療保障體系的完善提供決策參考。

作者簡(jiǎn)介

　　汪榮明，男，1965年7月生，漢族，安徽安慶人，教授，博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)黨委副書記，校長(zhǎng)。主要學(xué)術(shù)兼職為國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)第七屆、第八屆學(xué)科評(píng)議組成員，教育部高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任委員，中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)副理事長(zhǎng)?！?986年畢業(yè)于安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)系并獲學(xué)士學(xué)位，1991年研究生畢業(yè)于安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)系，申請(qǐng)獲得北京師范大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位，1997年畢業(yè)于華東師范大學(xué)數(shù)理統(tǒng)計(jì)系并獲博士學(xué)位。1986年任安徽師范大學(xué)數(shù)學(xué)系教師，1997年起歷任華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)系講師、副教授、教授。2002年任華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)系主任，2007年任華東師范大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院院長(zhǎng)。2014年12月起擔(dān)任華東師范大學(xué)黨委常委、副校長(zhǎng)?！≈饕獜氖陆y(tǒng)計(jì)學(xué)和保險(xiǎn)學(xué)的教學(xué)與研究，研究領(lǐng)域?yàn)楸ｋU(xiǎn)精算、風(fēng)險(xiǎn)管理、數(shù)理金融。曾入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃、上海市曙光計(jì)劃、上海市優(yōu)秀學(xué)術(shù)帶頭人等人才專項(xiàng)計(jì)劃。主持高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃（“111”計(jì)劃）、國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目、國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目及多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金等項(xiàng)目的研究工作。發(fā)表中英文學(xué)術(shù)論文50余篇，其中 SCI 源和 SSCI源論文30余篇。

圖書目錄

章導(dǎo)論
節(jié) 研究背景與意義
第二節(jié) 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展與述評(píng)
第三節(jié) 研究思路與總體框架
第四節(jié) 本書結(jié)構(gòu)安排
第五節(jié) 本章小結(jié)
第二章健康大數(shù)據(jù)引入健康保險(xiǎn)的必要性及應(yīng)用場(chǎng)景
節(jié) 健康大數(shù)據(jù)的來(lái)源與特征
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入健康保險(xiǎn)精算的必要性
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)在健康保險(xiǎn)中的應(yīng)用與場(chǎng)景
第四節(jié) 本章小結(jié)
第三章健康保險(xiǎn)領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)融合方法
節(jié) 健康保險(xiǎn)數(shù)據(jù)“大”之解決：分布式算法
第二節(jié) 健康保險(xiǎn)數(shù)據(jù)“大”之解決：*子抽樣
第三節(jié) 多源異質(zhì)健康保險(xiǎn)數(shù)據(jù)融合
第四節(jié) 多源碎片化健康保險(xiǎn)數(shù)據(jù)融合
第五節(jié) 本章小結(jié)
第四章大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)健康險(xiǎn)定價(jià)
節(jié) 健康保險(xiǎn)定價(jià)：從傳統(tǒng)到大數(shù)據(jù)的結(jié)合
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)的定價(jià)研究
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)背景下長(zhǎng)期護(hù)理保險(xiǎn)的定價(jià)研究
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)背景下重疾險(xiǎn)的定價(jià)研究
第五節(jié) 本章小結(jié)
第五章大數(shù)據(jù)背景下健康險(xiǎn)相依性定價(jià)及保費(fèi)動(dòng)態(tài)調(diào)整研究186
節(jié) 貝葉斯非參數(shù)方法在健康險(xiǎn)定價(jià)中的應(yīng)用
第二節(jié) 混合專家模型在健康險(xiǎn)定價(jià)中的應(yīng)用
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)背景下健康保險(xiǎn)動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制
第四節(jié) 本章小結(jié)
第六章大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
節(jié) 醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐的成因、應(yīng)對(duì)及挑戰(zhàn)
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療保險(xiǎn)反欺詐中的應(yīng)用：文獻(xiàn)綜述
第三節(jié) 基于K均值聚類方法下的醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
第四節(jié) 基于LightGBM方法下的醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
第五節(jié) 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)健康保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的應(yīng)用
第六節(jié) 本章小結(jié)
第七章大數(shù)據(jù)在健康保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用中的標(biāo)準(zhǔn)化及隱私保護(hù)
節(jié) 大數(shù)據(jù)在健康保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用
第二節(jié) 健康保險(xiǎn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化研究
第三節(jié) 健康保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)
第四節(jié) 本章小結(jié)
附錄大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)公司健康險(xiǎn)業(yè)務(wù)中應(yīng)用情況調(diào)查問(wèn)卷
參考文獻(xiàn)