索赔次数与索赔额相依情形下的费率厘定研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 主要符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-17页 |
| §1.1 研究背景 | 第14页 |
| §1.2 非寿险费率厘定的发展 | 第14-16页 |
| §1.3 研究思路与结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-29页 |
| §2.1 指数分布族 | 第17-19页 |
| §2.1.1 定义 | 第17-18页 |
| §2.1.2 矩生成函数 | 第18-19页 |
| §2.2 广义线性模型 | 第19-21页 |
| §2.2.1 模型定义 | 第19-20页 |
| §2.2.2 广义线性模型的极大似然估计 | 第20-21页 |
| §2.3 广义线性混合模型 | 第21-25页 |
| §2.3.1 模型定义 | 第22页 |
| §2.3.2 极大似然估计 | 第22-23页 |
| §2.3.3 EM算法及其推广 | 第23-24页 |
| §2.3.4 MH抽样方法 | 第24-25页 |
| §2.4 非寿险费率厘定方法 | 第25-29页 |
| §2.4.1 基本概念 | 第25-26页 |
| §2.4.2 单项分析法 | 第26-27页 |
| §2.4.3 最小偏差法 | 第27-28页 |
| §2.4.4 广义线性模型 | 第28页 |
| §2.4.5 广义线性混合模型 | 第28-29页 |
| 第三章 索赔次数与索赔额相依情形模型建立 | 第29-40页 |
| §3.1 模型描述 | 第29-33页 |
| §3.1.1 似然函数 | 第31-33页 |
| §3.2 参数估计 | 第33-40页 |
| §3.2.1 基于EM算法的极大似然估计 | 第34-36页 |
| §3.2.2 基于MCEM算法的MH抽样 | 第36-40页 |
| 第四章 索赔次数与索赔额相依情形模型模拟 | 第40-48页 |
| §4.1 数据模拟 | 第40-42页 |
| §4.2 参数估计 | 第42-48页 |
| 第五章 结论 | 第48-50页 |
| §5.1 模型结论 | 第48页 |
| §5.2 模型的不足及展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
