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师资博士后

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高光远

职 称: 副教授


职 务:


电子邮箱: guangyuan.gao@ruc.edu.cn

教育经历

2005年---2009年 同济大学 工学学士
2009年---2011年 澳洲国立大学 应用统计学硕士
2012年---2016年 澳洲国立大学 统计学博士

工作经历

2011年---2012年 澳洲国立大学 助教/助理研究员
2016年---2016年 天津贵金属交易所 研究员
2016年---2020年 中国人民大学 讲师
2020年---至今 中国人民大学 副教授

兼任职务

国际顶尖精算期刊《Insurance:Mathematics_and_Economics》、《ASTIN Bulletin》等匿名审稿人
全国工业统计学青年统计学家协会第一届理事会理事

基金项目

>> 国家自然科学基金项目(2020-2022):基于机器学习算法的非寿险个体准备金评估模型(71901207),主持。
>> 北美精算师协会研究基金(2020-2022):Analytics of telematics car driving data,主持。
>> 中国人民大学科学研究基金项目(2019):基于车联网大数据的汽车保险费率因子研究(19XNF023),主持。
>> 国家社科基金重大项目(2017-2021):巨灾保险的精算统计模型及其应用研究(16ZDA052),参与。
>> 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(2016-2020):基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究(16JJD910001),参与。
>> 蜗牛保险:保险智能推荐系统,横向合作。
>> 乐志行科技公司: 卫星图像识别和定位,横向合作。

学术奖励

2020.01 中国人民大学优秀科研成果奖(著作)
2019.08 《保险研究》2018年度优秀论文

开设课程

本科:非寿险精算学、金融数学、风险管理、统计学
研究生:非寿险准备金评估模型、现代精算统计模型

研究方向

精算数据科学;车联网数据分析;非寿险准备金评估模型;贝叶斯模型;MCMC

论文成果

代表论文:
>> Gao, G.*, Wuthrich, M. V. and Yang, H. (2019). Evaluation of driving risk at different speeds. Insurance: Mathematics and Economics, 88: 108-119.
>> Gao, G.*, Meng, S. and Wuthrich, M. V. (2019). Claims frequency modeling using telematics car driving data. Scandinavian Actuarial Journal, 2019(2): 143-162.
>> Gao, G.* and Meng, S. (2018). Stochastic claims reserving via a Bayesian spline model with random loss ratio effects. ASTIN Bulletin, 48(1): 55-88.
>> 高光远*; 孟生旺(2018). 基于车联网大数据的车险费率因子研究. 保险研究, 357(1): 90-100.
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其他论文:
>> Gao, G., Ho, K.-Y. and Shi, Y.* (2020). Long memory or regime switching in volatility? Evidence from high-frequency returns on the U.S. stock indices. Pacific-Basin Finance Journal.
>> Gao, G. and Wuthrich, M. V.*(2019). Convolutional neural network classification of telematics car driving data. Risks, 7(1): article 6.
>> Gao, G., Meng, S.* and Shi, Y. (2019). Stochastic payments per claim incurred. North American Actuarial Journal.
>> Gao, G. and Wuthrich, M. V.* (2018). Feature extraction from telematics car driving heatmaps. European Actuarial Journal, 8(2): 383-406.
>> Meng, S. and Gao, G.* (2018). Compound Poisson claims reserving models: Extensions and inference. ASTIN Bulletin, 48(3): 1137-1156.
>> 孟生旺*; 李天博; 高光远(2017). 基于机器学习算法的车险索赔概率与累积赔款预测. 保险研究, 354(10):42-53.

著作成果

Gao, G. (2018). Bayesian Claims Reserving Methods in Non-life Insurance with Stan: An Introduction. Springer, Singapore. DOI: 10.1007/978-981-13-3609-6.