Annals of Actuarial Science（简称AAS）是剑桥大学出版社出版的国际同行评审期刊，由英国精算师协会（Institute and Faculty of Actuaries, IFoA）支持。它是精算科学领域的重要期刊，专注于精算理论、方法、模型及其在保险、养老金、风险管理、金融、投资和社会保障等领域的实际应用。期刊强调原创性、严谨的数学/统计方法和实际政策或行业意义。
注意：剑桥大学出版社与AJE美国期刊专家为合作关系，剑桥大学出版社推荐AJE的论文语言润色等服务，如作者使用AJE润色服务后，可将润色证明一并提交给剑桥大学出版社，以便最大限度的提高稿件接受率。
期刊主页：https://www.cambridge.org/core/journals/annals-of-actuarial-science
期刊简介
Annals of Actuarial Science发表高质量的原创研究论文、应用研究和技术笔记，覆盖精算模型、风险理论、寿险与非寿险精算、养老金精算、气候与灾难风险建模、机器学习在精算中的应用以及精算教育等主题。期刊采用同行评审，注重研究的创新性和实际应用价值。
期刊相关信息：
- 影响因子：1
- 五年影响因子：1.8
- CiteScore：3.7
- 出版频率：每年3期（triannual）
- 开放获取：混合出版（Hybrid），支持金色开放获取（Gold OA）
- 出版费用：开放获取APC以投稿时Cambridge系统显示为准；机构协议或Research4Life国家可减免/豁免；订阅模式无APC
投稿注意事项
- 文章长度：无严格硬性限制，但鼓励清晰简洁；研究文章通常在合理篇幅内。
- Cover letter：推荐提交，说明研究的创新点、精算应用价值及适合本期刊的原因。
- 初始投稿格式：通过ScholarOne Manuscripts系统提交单个PDF文件（包含正文、图表、表格等）。
- 数据可用性：鼓励将数据存入合适存储库并提供DOI或访问方式。
- 代码可用性：若涉及模型、模拟或统计代码，强烈鼓励提供链接或补充材料，支持可重复性。
- Plain-Language Summary：推荐（有助于提升可读性）。
- 作者贡献：使用CRediT分类（推荐）。
- ORCID：通信作者必须提供ORCID ID，所有作者鼓励提供。
- 预印本政策：接受预印本，投稿时声明。
- 审稿周期：具体以系统为准。
- 出版费用减免：通过机构协议或Research4Life申请支持。
- 彩图费用：开放获取模式下通常无额外费用。
- 投稿限制：高质量精算科学原创研究优先；特别欢迎具有实际行业或政策应用价值的稿件。
- 语言润色：建议专业服务，确保学术英语规范。
- 伦理要求：声明利益冲突；涉及人类数据或敏感金融信息需遵守相关伦理规范。
- 期刊特有要求：强调精算方法的数学严谨性和实际应用；支持原创研究、应用论文和技术笔记；投稿系统为ScholarOne Manuscripts。
文章类型
Annals of Actuarial Science主要发表：
- Research Articles：原创研究论文。
- Applied Papers / Technical Notes：应用论文和技术笔记。
投稿需通过ScholarOne Manuscripts系统提交：https://mc.manuscriptcentral.com/aas
文章结构
一篇典型的Research Article包括以下部分（英文示例）：
- 标题：简洁、描述性，突出精算主题。 示例： Stochastic Mortality Modelling with Machine Learning Techniques: An Application to UK Pension Schemes
- 作者信息：列出所有作者姓名、单位、邮箱、ORCID。 示例： Department of Actuarial Science, University of Cape Town, Cape Town, South Africa Xiaodong Wang
- 作者贡献（CRediT）：推荐使用CRediT描述。 示例： X.W.: Conceptualization, Model development, Data analysis, Writing – Original Draft.
- 通信作者：指定，提供邮箱和ORCID。 示例： Correspondence to: Xiaodong Wang (xiaodong.wang@uct.ac.za)
- 摘要（Abstract）：清晰概述背景、方法、主要结果和精算意义。
- 关键词：4–6个。 示例： stochastic mortality, machine learning, pension schemes, longevity risk, actuarial modelling
- 引言：背景、研究问题和目标。
- 正文：分节（Methods、Results、Discussion等）。 示例： Methods We developed a hybrid machine learning model combining gradient boosting with traditional Lee-Carter framework... (Figure 1).
- 结论：总结发现、对精算实践的意义和未来方向。
- 参考文献：Cambridge标准风格（作者-年制）。
- 致谢（可选）：资助、数据来源。
- 利益冲突声明：必填。 示例： The authors declare no competing interests.
- 数据可用性（Data Availability）：推荐声明。 示例： Mortality data and model code are available at Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.XXXXXXX
- 伦理声明：如适用，必填。
格式要求
- 使用Cambridge提供的LaTeX或Word模板（Author Instructions中提供）。
- 图表：高分辨率、清晰标注；支持彩色。
- 表格：清晰呈现。
- 参考文献：按Cambridge期刊风格处理。
伦理要求
- Competing interests：必填声明。
- Ethics approval：如涉及人类数据或敏感金融信息，需提供伦理批准。
- Data availability：鼓励公开。
补充材料
- 可提交额外模型细节、数据表、代码或扩展分析作为补充信息。
投稿过程
通过ScholarOne Manuscripts系统提交：https://mc.manuscriptcentral.com/aas
- 注册/登录，提供ORCID。
- 上传稿件、cover letter等。
- 跟踪审稿状态；修订时按要求回复。
- 接受后若选择开放获取，支付APC（或申请减免）。
最后
Annals of Actuarial Science 是精算科学领域的权威专业期刊，期刊兼顾理论创新与行业实际应用，为全球精算师、风险管理者及学术研究者提供了高质量的学术发表平台。投稿前请务必仔细阅读最新的作者指南（https://www.cambridge.org/core/journals/annals-of-actuarial-science/information/author-instructions）及剑桥大学出版社投稿规范，特别注意数据透明度与模型可重复性相关要求。AJE祝您的科研成果早日见刊！
