精算论文中常用的代码通常涉及风险模型、准备金评估、定价模型、生存分析等领域，主要使用R、Python或SAS实现。以下是几个典型场景的代码示例，可根据具体研究方向调整：

一、寿险准备金评估（R语言）

使用ChainLadder包实现链梯法（Chain-Ladder）评估未决赔款准备金，适用于非寿险精算论文：

说明：

• 链梯法通过历史赔付数据的发展模式预测未来赔款，是精算论文中评估准备金的基础方法；
• 可扩展加入Bootstrap方法计算准备金的置信区间，增强模型稳健性。

二、生存分析与寿险定价（Python）

使用lifelines库实现寿险定价中的生存模型（如Cox比例风险模型）：

说明：

• 生存分析是寿险定价和准备金评估的核心工具，Cox模型可量化年龄、性别等因素对死亡率的影响；
• 论文中可结合实际寿险数据（如行业生命表）扩展，对比不同模型（如Weibull模型）的拟合效果。

三、风险价值（VaR）计算（R语言）

用于财产险或投资组合的风险度量，常见于精算风险分析论文：

说明：

• VaR和ES是衡量保险投资组合市场风险的核心指标，精算论文中可结合风险对冲策略分析；
• 可替换为蒙特卡洛模拟法或参数法（如正态分布假设），并对比不同方法的结果差异。

四、精算论文代码写作建议

1. 数据来源：

   • 公开数据：可使用CAS Loss Reserve Database（非寿险）、Human Mortality Database（寿险）；
   • 模拟数据：当真实数据不可得时，用simulate函数生成符合精算假设的模拟数据（需说明模拟逻辑）。

2. 模型选择：

   • 基础模型：链梯法、B-F法（准备金）、Cox模型（生存分析）、GLM/GAM（定价）；
   • 进阶模型：贝叶斯分层模型（需rstan包）、机器学习模型（如随机森林预测索赔频率）。

3. 代码规范：

   • 加入详细注释，说明每一步的精算逻辑（如发展因子的计算原理）；
   • 论文中引用代码时，重点展示核心结果（如准备金数值、风险比），而非完整代码；
   • 可将完整代码作为附录提交，或上传至GitHub并在论文中提供链接。