| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 研究的背景以及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 本文的主要内容和结构 | 第8-11页 |
| 第二章 贝叶斯统计分析介绍 | 第11-25页 |
| 2.1 从贝叶斯公式说起 | 第11-12页 |
| 2.2 三种信息 | 第12页 |
| 2.3 先验分布的确定方法 | 第12-17页 |
| 2.4 贝叶斯估计及统计决策 | 第17-18页 |
| 2.4.1 后验风险最小原则 | 第18页 |
| 2.5 经验贝叶斯估计 | 第18-19页 |
| 2.6 分位数保费原理介绍 | 第19-25页 |
| 第三章 帕累托风险模型中分位数保费的贝叶斯估计 | 第25-35页 |
| 3.1 模型的建立及风险保费的计算 | 第25页 |
| 3.2 分位数保费原理下贝叶斯保费 | 第25-28页 |
| 3.3 风险保费的估计 | 第28-29页 |
| 3.3.1 风险保费的极大似然估计 | 第28页 |
| 3.3.2 风险保费的贝叶斯估计 | 第28-29页 |
| 3.3.3 风险保费的分位数估计 | 第29页 |
| 3.4 风险保费的估计的大样本性质 | 第29-31页 |
| 3.5 数值模拟与比较 | 第31-35页 |
| 第四章 指数风险模型下分位数保费的经验贝叶斯估计 | 第35-45页 |
| 4.1 模型的建立及风险保费的计算 | 第35-36页 |
| 4.2 分位数保费原理下贝叶斯保费 | 第36-38页 |
| 4.3 风险保费的贝叶斯估计和极大似然估计以及大样本性质 | 第38-40页 |
| 4.4 风险保费的分位数估计 | 第40页 |
| 4.5 数值模拟与比较 | 第40-41页 |
| 4.6 经验贝叶斯保费，经验贝叶斯估计及其渐近最优性 | 第41-45页 |
| 第五章 总结 | 第45-47页 |
| 5.1 今后工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 硕士期间研究成果 | 第51页 |