車險費率厘定模型及應用

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