●第一章 緒論
第一節 選題背景
第二節 研究意義
第三節 文獻綜述
第四節 研究內容和創新點
第二章 非壽險損失數據特征及分布
第一節 非壽險損失數據結構及分布特征
第二節 損失次數分布
第三節 損失金額分布
第四節 累計損失分布
第五節 損失分布的尾部特征比較
第三章 廣義線性模型
第一節 廣義線性模型理論
第二節 模型檢驗
第三節 實證分析
第四章 GAMLSS模型
第一節 GAMLSS模型結構
第二節 GAMLSS模型的估計與檢驗
第三節 應用案例
第五章 混合分布回歸模型
第一節 混合分布
第二節 分層混合分布回歸模型
第三節 應用案例
第六章 相依風險精算模型
第一節 Copula函數概述
第二節 常用Copula函數
第三節 Copula函數參數估計
第四節 相依風險度量
第七章 分布的相依風險精算模型
第一節 相依兩階段損失模型結構
第二分布回歸模型
第三節 相依兩階段模型損失預測與風險度量
第四節 應用案例
第八章 基於Copula函數的相依風險精算模型
第一節 三階段模型基礎和數據結構
第二節 三階段模型構建
第三節 三階段模型損失估計與風險度量
第四節 應用案例
第九章 基於機器學習的車險索賠概率預測模型
第一節 機器學習分類方法原理
第二節 機器學習分類方法的預測能力比較
第三節 車險索賠概率預測模型的構建
第十章 研究結論與展望
第一節 研究結論
第二節 研究不足與展望
參考文獻

本書將改進傳統的廣義線性模型定價方法，基於非壽險損失數據的零膨脹、過離散、厚尾和相依性等分布特征，把GAMLSS模型與Copula函分布回歸模型有機地結合起來，構建符合非壽險損失分布特點的相依風險精算模型，並引入基於機器學習的車險索賠概率預測模型，實證分析國內的車險損失數據。本書的研究內容和創新之處主要包含以下四個方面。第一，結合零泊松回歸模型和GAMLSS模型，構建相依兩階段損失模型。第二，結合Copula函伽馬分布回歸模型和GAMLSS模型，推廣三階段損失模型。第三，實證分析相依風險對於非壽險中費率釐定和風險度量的影響。 第四，基於商車費改視角研究保險公司定價能力。