アクチュアリーのためのPython入門（自己紹介と目的について）
📚 アクチュアリーのためのPython入門
この記事は入門編の一部です。
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はじめに
はじめまして。
私は生命保険会社で保険数理業務に携わっています。
このページは、
「アクチュアリー業務とPythonを結びつけて学んでみたい」
と思ったことがきっかけで作りました。
私自身、保険料計算や責任準備金計算などは
Excel や VBA で長年作ってきましたが、
Pythonについては 初心者 です。
「それなら、自分が勉強する過程をそのまま残してみよう」
「どうせなら、同じ立場の人の参考になる形でまとめてみよう」
と思い、このページを始めることにしました。
なぜPythonなのか
アクチュアリー業界では、
R言語を使っている方が多い印象があります。
実際、Rは
- 統計解析
- 回帰分析
- 仮説検定
- 各種分析パッケージ
といった分野が非常に充実しており、
「分析・統計」という観点ではとても強力な言語です。
一方で、Pythonは
- 処理の流れを素直に書ける
- シミュレーションとの相性が良い
- 業務システムや他ツールとの親和性が高い
といった特徴があります。
保険数理の実務でも、
- 将来キャッシュフローの計算
- 保険料・責任準備金の計算
- 確率論的なシミュレーション
など、「計算プロセスをそのままコードに落としたい」場面は多く、
そうした用途では Pythonは相性が良い と感じています。
もちろん、
RとPythonはどちらが優れている、という話ではなく、使い分けるもの
だと思っています。
想定している読者
このページは、次のような方を想定しています。
- 生命保険会社などで数理業務に携わっている方
- アクチュアリー試験の勉強をしている方
- ExcelやVBAでは計算しているが、Pythonはこれからという方
- Pythonを「分析ツール」ではなく「計算・シミュレーションの道具」として使ってみたい方
数理の考え方や用語については、
ある程度前提知識があるものとして話を進めますが、
Pythonのコードについては、できるだけ丁寧に説明するつもりです。
このページでやりたいこと
このページでは、以下のような内容を扱っていく予定です。
- 生命表・基数表の作成
- 保険料計算の基本的な考え方
- 責任準備金計算の考え方
- できれば簡単なシミュレーションの例
いずれも、
- 保険数理の専門用語は使う
- Pythonのコードはできるだけ簡単に書く
というスタンスで進めたいと思っています。
おわりに
私自身、Pythonについては勉強をはじめたばかりの段階です。
「一緒にPythonを勉強していく」気持ちで書いていきますので、
同じような立場の方の参考になれば幸いです。
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