| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外研究综述 | 第10-11页 |
| 1.3 本文框架 | 第11-12页 |
| 第二章 未决赔款准备金评估的GLM | 第12-18页 |
| 2.1 流量三角形 | 第12-13页 |
| 2.2 GLM框架 | 第13-15页 |
| 2.2.1 指数散布族 | 第13-14页 |
| 2.2.2 GLM结构 | 第14页 |
| 2.2.3 GLM参数估计 | 第14-15页 |
| 2.3 未决赔款准备金评估的GLM构建 | 第15-17页 |
| 2.4 GLM评估未决赔款准备金的特点和不足 | 第17-18页 |
| 第三章 未决赔款准备金评估的GLMM | 第18-26页 |
| 3.1 GLMM结构 | 第18-19页 |
| 3.2 GLMM参数估计 | 第19-24页 |
| 3.2.1 Penalised Quasi-likelihood(PQL) | 第19-21页 |
| 3.2.2 自适应Gauss-Hermite(G-H)分析法 | 第21-24页 |
| 3.3 未决赔款准备金评估的GLMM构建 | 第24页 |
| 3.4 GLMM评估未决赔款准备金的优势 | 第24-26页 |
| 第四章 实证分析 | 第26-38页 |
| 4.1 数据选取 | 第26-27页 |
| 4.2 模型拟合评价标准 | 第27-28页 |
| 4.3 基于GLM的估计 | 第28-32页 |
| 4.3.1 Gamma模型 | 第28-30页 |
| 4.3.2 超散布Poisson模型 | 第30-32页 |
| 4.3.3 Gamma模型和Poisson模型比较 | 第32页 |
| 4.4 基于GLMM的估计 | 第32-37页 |
| 4.4.1 发展年为随机效应的GLMM模型 | 第33-34页 |
| 4.4.2 事故年为随机效应的GLMM模型 | 第34-36页 |
| 4.4.3 不同随机效应假设下的两GLMM比较 | 第36-37页 |
| 4.5 基于GLM和GLMM估计的优劣评价 | 第37-38页 |
| 结论 | 第38-39页 |
| 附录 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
