| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT(英文摘要) | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| §1.1 选题意义及背景 | 第14-15页 |
| §1.2 准备金的产生和分类 | 第15页 |
| §1.3 研究现状和发展 | 第15-18页 |
| §1.4 本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 传统准备金方法 | 第20-41页 |
| §2.1 随机链梯模型 | 第20-28页 |
| §2.2 其他随机方法 | 第28-41页 |
| 第三章 带随机尺度因子的标值Poisson过程在准备金厘定中的应用 | 第41-57页 |
| §3.1 引言 | 第41-43页 |
| §3.2 数据结构、模型假设及预备知识 | 第43-50页 |
| §3.3 准备金的预测 | 第50-54页 |
| §3.4 一个准备金厘定的例子 | 第54-57页 |
| 第四章 标值Shot Noise Cox过程在IBNR厘定中的应用 | 第57-70页 |
| §4.1 引言 | 第57-58页 |
| §4.2 模型假设及其准备金 | 第58-59页 |
| §4.3 转换和近似 | 第59-64页 |
| §4.4 Kalman-Bucy滤波和平滑 | 第64-65页 |
| §4.5 IBNR的预测 | 第65-66页 |
| §4.6 本章附录 | 第66-70页 |
| 第五章 RBNS的线性预测模型 | 第70-88页 |
| §5.1 引言 | 第70-71页 |
| §5.2 数据结构及模型假设 | 第71-73页 |
| §5.3 线性预测及其均方误差 | 第73-74页 |
| §5.4 均值向量和协方差阵的估计 | 第74-77页 |
| §5.5 与链梯法的比较 | 第77-85页 |
| §5.6 连续过程的线性预测 | 第85-88页 |
| 第六章 分层信度准备金模型 | 第88-100页 |
| §6.1 引言 | 第88-89页 |
| §6.2 模型假设 | 第89-92页 |
| §6.3 预测 | 第92-95页 |
| §6.4 均方误差 | 第95-97页 |
| §6.5 参数估计 | 第97-100页 |
| 结论以及未来工作 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第109页 |