2019年7月23日上午9点，中央财经大学中国精算研究院第164期精算论坛在学术会堂南楼506举行。主讲人有来自美国佐治亚州立大学风险管理与保险系的彭亮教授、北京大学数学科学学院的杨静平教授和南开大学金融学院的张连增教授。本次论坛由池义春研究员主持，参会的嘉宾还有周桦副院长、伍慧玲研究员、北京邮电大学的周清教授、美国内布拉斯加大学林肯分校的庄胜超博士和北京大学的臧鑫博士。
彭亮教授做了题为“Statistical inference for mortality model and risk allocation”的报告。他指出了著名的Lee-Carter死亡率模型在预测死亡率风险和对冲长寿风险方面的不足后，提出了一个改进方法，从而对Lee-Carter死亡率模型进行修正。基于修正后的模型，他给出了参数估计和统计推断。彭教授还介绍了资本配置问题，特别是基于VaR风险度量下的欧拉分配准则，他从非参数估计的角度出发提出了一种资本配置的有效逼近算法。
杨静平教授做了题为“Composite Bernstein copula”的报告。杨教授指出风险之间的相依性无处不在，如今Copula函数广泛应用于保险和金融领域刻画风险间的相依关系。受Sancetta和Satchell(2004)提出的Bernstein copula (BC)的启发，杨教授等人引入了一种新的由两个copula复合而成的Bernstein copula (CBC)函数。新的copula函数具有很多好的性质，例如能够捕捉到尾部相依性且对于三个重要的依赖结构:同单调性、反单调性和独立性具有再生性。此外，杨教授还提出了一种基于empirical composite Bernstein copula (ECBC)的估计方法，该方法将先验信息和数据融合到估计中。
张连增教授介绍了“神经网络在回归与分类问题中的应用”。张教授指出神经网络的车险定价精算应用已经成为研究热点，并通过两个具体的实例介绍神经网络在回归与分类问题中的应用。张教授进一步指出，对于回归问题，在评价神经网络效果时，可与通常的（广义）线性回归模型进行比较。对分类问题的效果评价，可与由其它方法（如回归模型、树方法）得到的ROC曲线及混淆矩阵加以比较。
最后，各位老师和同学与主讲人就相关问题进行了深入探讨。论坛在愉快的氛围中圆满结束。
