Actuary的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

The Rule of 30: A Better Way to Save for Retirement

為了解決Actuary的問題，作者Vettese, Frederick 這樣論述：

Frederick Vettese is Canada’s most visible actuary. His entire career has been focused on working within Canada’s retirement income system. For 27 years, he was chief actuary of Morneau Shepell, a Canadian HR services firm with 6,000 employees and 24,000 clients. Vettese now spends most of his profe

ssional time speaking and writing about retirement issues. He has written over 100 articles and op-eds for the Globe and Mail and the National Post alone. He is the author of the #1 bestseller Retirement Income for Life, published by ECW Press. He lives in Toronto, Ontario.

Actuary進入發燒排行的影片

小區域生命表編製與死亡率模型估計

為了解決Actuary的問題，作者謝靖惟 這樣論述：

死亡率模型可用於推估人們的未來壽命，有助於政府擬定社福政策及產業發展計畫，以及個人安排退休生活的規劃，然而臺灣各地人口特性差異不小，用於全國的方法未必可直接套用至縣市、鄉鎮市區等小區域。以常見的Lee-Carter死亡率模型（Lee and Carter, 1992）為例，這個模型用於全國層級時相當準確，但當人數較少時參數估計值有明顯偏誤，甚至產生不收斂的現象，必須適度調整以取得較為穩定的估計值。有鑑於此，本文以臺灣縣市、鄉鎮市區層級為研究目標，希冀可修正Lee-Carter模型在人數少時的估計偏誤，並將研究結果應用至估計臺灣人數較少之縣市或鄉鎮市區等行政區域層級，解決死亡人數為零的死亡率震

盪問題，以利小區域生命表的編製。Lee-Carter模型的參數估計偏誤多半導因於死亡觀察人數為零，通常發生在死亡率較低的年齡層（如5～19歲），傳統修勻方法未必適用，本文引進修勻方法穩定小區域死亡率，藉由人口數較多的參考地區，降低死亡模型的估計偏誤。本文以臺灣鄉鎮市區的人口資料為依據，透過電腦模擬評估修勻方法的優劣，考慮方法包含部分標準死亡比（Partial Standard Mortality Ratio）、Whittaker比值法等方法，藉此調整死亡人數為零（或偏低）的現象。研究發現修勻方法確實可以降低死亡模型的估計偏差，人口數越少時扮演角色越重，以20～49歲年齡層的參數改善最為顯著。此

外，參考地區與小區域是否類似、參考地區的人口數都與降低偏誤有關，且兩者彼此會相互影響死亡率估計的準確度。

The Future of Companies in the Face of a New Reality: Impact and Development in Latin America

為了解決Actuary的問題，作者 這樣論述：

Griselda Dávila-Aragón has a PhD in Financial Sciences from Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de México (ITESM), a Master’s in Insurance and Risk Management from Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), a degree in Risk management from Universidad Pan

americana, Mexico and a Bachelor’s in Actuary from ITAM. Her main research areas are Risk Management, Operational Risk, Bayesian Networks, and Small and Micro Enterprises. She has more than 15 years of experience teaching undergraduate and postgraduate levels at different universities. She has held

various management positions at public and private financial institutions such as AIG México, Compañía de Seguros de Vida, Banco del Ahorro Nacional y Servicios Financieros (BANSEFI), and Mercer Human Resource Consulting. She has published at Scopus’ peer-reviewed magazines and has written several p

eer-reviewed book chapters. She is currently a level I member of the National Research System at CONACYT, the Academic Assistant Dean and a Research Professor of the School of Economic Sciences and Business Administration at Universidad Panamericana, Mexico City Campus.Salvador Rivas-Aceves has a Ph

D in Economic Sciences, Master’s in Economic Sciences and Bachelor’s in Economics by the Universidad Autónoma Metropolitana, Mexico (specializing in Anthropology) by Universidad Panamericana. An Economics, Finance and Politics Analyst, he has been a research professor since 2006 and from 2015 to 201

9 Academic Dean as well as Research Dean of the Government and Economics School at the Universidad Panamericana, Mexico. Since 2020 Research Dean at the School of Economic Sciences and Business Administration. He has published extensively on economic growth, technological change, financial regulatio

n and risk analysis in the financial sector since 2005. He has been a member of the National Research System in Mexico since 2010.

使用資料探勘方法檢測醫療保險詐騙

為了解決Actuary的問題，作者陳嘉全 這樣論述：

良好的醫療制度是發展在健全的經濟與社會活動之上，然而隨著醫療詐騙的比例逐年增加，使得國家的醫療成本越來越巨大，導致健全的醫療體系無法負荷，逐漸瓦解。根據美國醫療保險和醫療補助中心統計中指出，2018年至2027年間，美國的國家健康支出將以每年5.5%的速度增加，2027年將到達6兆美元，聯邦調查局(FBI)估計，每年醫療保險詐騙佔醫療總支出的3%-10%，因此若放任詐騙活動的增長，將對醫療體系造成無法挽回的後果。目前醫療資料亦越趨資訊化，相對使得醫療保險詐騙也越趨複雜化，導致詐騙所衍生出的問題嚴重影響醫療保險系統。但由於醫療相關的資料過於大量且複雜，以傳統統計方法難以處理如此大量的資料，因此

資料探勘(Data Mining)技術成為了重要的檢測工具，因此為了減少醫療保險詐騙對醫療體系造成嚴重的影響，各國政府與民間組織紛紛提供醫療體系相關的公開資料，希望可以讓專家們更有效地進行研究，提出有效減少醫療保險詐騙的方法，以減少醫療保險詐騙的造成的巨大損失。但以往研究都較偏向於使用一種機器學習(Machine Learning)方法與一個資料集進行研究，並得出其結論。然而醫療相關資料複雜且龐大，並無法確定在面對不同的資料時，學習方法是否能維持其穩定性並給出較合適的解答，因此本研究將針對此議題進行實驗，了解在面對不同資料集時，這些機器學習方法能否維持其穩定性與優勢。為了瞭解哪種機器學習方法適

合用於醫療詐騙的相關檢測，以及了解哪些因素可能為詐騙的潛在因素，本研究將利用Kaggle與CMS上所提供的公開資料並使用支持向量機(Support Vector Machines, SVM)、決策樹(Decision Tree, DT)、隨機森林(Random Forest, RF)、倒傳遞神經網路(Back-Propagation Neural Network, BPN)與多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP）等機器學習方法進行研究，希望從中了解何種機器學習方法可以有效的檢測醫療詐騙，並獲取影響醫療詐騙的關鍵因素。