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【内容】
本研究以大数据时代的保险风险管理为背景，以现代风险管理与精算理论为基础，采用广义线性模型及其扩展模型，并借助机器学习、小域估计、信度模型等理论和方法的近期新研究成果，探索大数据背景下基于聚合数据的IBNR准备金、NBRS准备金以及未决赔款准备金评估模型的建立及其估计方法。主要内容包括：(1)引言；(2).广义线性模型及其在精算学中的应用简介；(3)基于两阶段广义线性模型的未决赔款准备金估计；(4)基于同单调理论的未决赔款准备金分布函数的估计；(5)基于广义可加模型的未决赔款准备金估计；(6)基于广义线性混合模型的未决赔款准备金估计；(7)结论。
【目录】
第1章绪论
1.1非寿险损失准备金概述
1.2研究背景
1.3国内外研究现状
1.4现有研究评述
1.5研究内容和结构安排
第2章广义线性模型
2.1指数分布族
2.2广义线性模型的组成要素
2.3参数估计
2.4统计推断
2.5模型的比较与选择
2.6本章小结
第3章非寿险未决赔款准备金估计的经典广义线性模型
3.1广义线性模型用于非寿险精算的特征分析
3.2损失准备金估计的广义线性模型
3.3预测误差的估计
3.4本章小结
第4章未决赔款准备金估计的两阶段广义线性模型
4.1基于PPCI法的两阶段广义线性模型
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