本书主要讲授了风险度量、损失分布模型、损失预测模型及其在风险管理中的应用。在风险度量部分，主要介绍了常用的风险度量方法，包括VaR、TVaR、扭曲风险度量和保费原理。在损失分布模型部分，讨论了损失次数、损失金额和累积损失模型及其相互关系。在损失预测模型部分，介绍了广义线性模型的基本原理，以及出险概率、索赔频率、案均赔款和纯保费的预测方法。对于每一种风险模型，既有理论介绍，也有基于实际数据的案例分析，同时提供了完整的数据集和R程序代码，方便读者练习、复现和改进。

孟生旺，中国人民大学二级教授，杰出学者特聘教授，博士生导师，国家社会科学基金重大项目首席专家。主要研究领域包括精算统计模型、大数据与精算、风险管理。兼任中国统计学会副会长，教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员，中国现场统计研究会风险管理与精算分会理事长，甘肃省“飞天学者”讲座教授。入选教育部新世纪优秀人才支持计划。多次获得省部级优秀教学科研成果奖。代表性著作有《金融数学》《非寿险精算学》《风险模型》《非寿险定价》等。

第1章 风险与风险度量
1.1风险与随机变量
1.2风险度量
1.3保费原理
本章小结
习题

第2章 损失金额
2.1常用分布
2.2极值分布
2.3生成新分布
2.4免赔额
2.5赔偿限额
2.6通货膨胀
本章小结
习题

第3章 损失次数
3.1(a, b, 0)分布类
3.2(a, b, 1)分布类
3.3复合分布
3.4混合分布
3.5免赔额对损失次数模型的影响
本章小结
习题

第4章 累积损失
4.1聚合风险模型
4.2个体风险模型
本章小结
习题

第5章 线性模型
5.1模型结构和假设
5.2参数估计
5.3假设检验
5.4模型诊断
5.5模型评价与比较
本章小结
习题

第6章 广义线性模型
6.1模型结构
6.2参数估计
6.3模型检验
6.4模型诊断
6.5拟对数似然
本章小结
习题

第7章 案均赔款
7.1线性回归
7.2伽马回归
7.3逆高斯回归
7.4应用案例
本章小结
习题

第8章 出险概率
8.1基于个体数据的出险概率
8.2基于汇总数据的出险概率
8.3模型检验
8.4其他连接函数
8.5过离散问题
8.6应用案例
本章小结
习题

第9章 索赔频率
9.1泊松回归模型
9.2负二项回归模型
9.3过离散泊松回归模型
9.4应用案例
本章小结
习题

第10章 纯保费
10.1Tweedie分布
10.2Tweedie回归
10.3模拟分析
10.4应用案例
本章小结
习题

参考答案