القائمة
巨灾模型，基于泊松频率与损失分布模拟巨灾事件并计算超额赔款。适用于精算教学示例与巨灾风险概念演示；基于简化聚合损失计算，不适用于正式巨灾风险定价或再保安排。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/openJiuwen-ai/agent-store --skill catastrophe-modelيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | catastrophe-model |
| description | 巨灾模型，基于泊松频率与损失分布模拟巨灾事件并计算超额赔款。适用于精算教学示例与巨灾风险概念演示；基于简化聚合损失计算，不适用于正式巨灾风险定价或再保安排。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
巨灾模型工具，基于泊松频率与损失分布模拟巨灾事件，计算超额赔款与再保效果。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。
poisson_sample(lam)泊松分布随机抽样（Knuth算法）。 必填: lam
lognormal_sample(mean, std)对数正态分布抽样。 必填: mean, std
pareto_sample(scale, shape)帕累托分布抽样。 必填: scale, shape
simulate_aggregate_loss(lambda_annual, loss_mean, loss_std, distribution='lognormal', pareto_scale=None, pareto_shape=None, num_simulations=10000)蒙特卡洛模拟年聚合巨灾损失。 必填: lambda_annual, loss_mean, loss_std
catastrophe_excess_of_loss(aggregate_losses, retention, limit)巨灾超赔再保效果分析。 必填: aggregate_losses, retention, limit
percentile(p)python scripts/main.py \
--mean <mean> \
--std <std> \