메뉴
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。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/openJiuwen-ai/agent-store --skill catastrophe-model명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| 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> \