¿Cuáles son buenos libros de estadísticas para estudiantes universitarios orientados actuarialmente?
Obviamente, los libros sobre el programa de estudios SOA son muy relevantes (estudié principalmente para MFE, MLC y C solo leyendo los libros sobre el programa de estudios). Yo recomendaría particularmente:
- Si aún no tiene una comprensión sólida de la teoría de la probabilidad basada en el cálculo y las matemáticas discretas básicas, un primer curso de probabilidad de Sheldon Ross es imprescindible. Considérelo un requisito previo para todos los demás libros de esta lista.
- Mercados de derivados por Robert McDonald. Este es el libro de texto principal para MFE. Los capítulos no están realmente organizados en un orden lógico, por lo que recomiendo leer primero los capítulos 1-11 para obtener información básica sobre la terminología y los marcos para las opciones derivadas, luego saltar a los capítulos 18-21 para comprender el movimiento browniano y la derivación de Black-Scholes modelo, luego volviendo y leyendo los otros capítulos para ver las aplicaciones de Black-Scholes.
- Matemáticas actuariales para riesgos contingentes de la vida de David Dickinson, Mary Hardy y Howard Waters. La última mitad del libro es una excelente introducción suave a los procesos estocásticos básicos (principalmente cadenas de Markov en tiempo discreto y continuo).
- Recomiendo específicamente NO leer los Modelos de pérdidas (el libro del programa de estudios para C), al menos no hasta que tenga una sólida formación en modelos de probabilidad. Es esencialmente un intento de cubrir más de 1000 páginas de material en 300 páginas. Simplemente está lleno de fórmulas y definiciones sin explicación o derivación, y apenas toca conceptos que son importantes para el examen.
En cuanto a otros libros que no están en la lista de SOA, aquí hay algunas recomendaciones complementarias para ayudarlo a comprender el alcance del material esencial para la ciencia actuarial:
- Si no tienes una exposición previa al álgebra lineal, echa un vistazo a The Manga Guide to Linear Algebra por Shin Takahashi e Iroha Inoue. El álgebra lineal es esencial para comprender las cadenas de Markov y otros procesos estocásticos. Este libro proporciona una introducción fácil de entender y altamente gráfica a la intuición y los métodos detrás de lin alg.
- Introducción a los modelos de probabilidad de Sheldon Ross. Esto cubre los conceptos básicos de los procesos estocásticos, incluidas las cadenas de Markov y el movimiento browniano, a un nivel muy intuitivo, y tiene aplicaciones para los seguros. Si está buscando una introducción más teórica, Procesos estocásticos (también de Sheldon Ross) cubre el mismo material a un nivel matemáticamente más riguroso.
- Si te sientes ambicioso, Bayesian Data Analysis por Andrew Gelman et. Alabama. cubre muchas herramientas analíticas aplicadas poderosas, y los capítulos 1-8 cubren gran parte del material del examen C, de una manera mucho más exhaustiva que los modelos de pérdida.
¡Espero que algunos de estos capten su interés!
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Para hacer eco de la respuesta que dice que cambie su especialidad, al menos consideraría agregar una menor / segunda especialidad. Si bien mis cursos actuariales han sido interesantes, siento que he aprendido mucho más que es relevante para el campo actuarial a través de mis cursos en matemáticas, estadísticas y operaciones. Una comprensión sólida de álgebra lineal, probabilidad, teoría del interés, procesos estocásticos, etc. no hará más que bien.