本研究以大数据时代的保险风险管理为背景，以现代风险管理与精算理论为基础，采用广义线性模型及其扩展模型，并借助机器学域估计、信度模型等理论和方法期新研究成果，探索大数据背景下基于聚合数据的IBNR准备金、NBRS准备金以及未决赔款准备金评估模型的建立及其估计方法。

第1章 绪论
1.1 非寿险损失准备金概述
1.2 研究背景
1.3 国内外研究现状
1.4 现有研究评述
1.5 研究内容和结构安排
第2章 广义线性模型
2.1 指数分布族
2.2 广义线性模型的组成要素
2.3 参数估计
2.4 统计推断
2.5 模型的比较与选择
2.6 本章小结
第3章 非寿险未决赔款准备金估计的经典广义线性模型
3.1 广义线性模型用于非寿险精算的特征分析
3.2 损失准备金估计的广义线性模型
3.3 预测误差的估计
3.4 本章小结
第4章 未决赔款准备金估计的两阶段广义线性模型
4.1 基于PPCI法的两阶段广义线性模型
4.2 基于PPCF法的两阶段广义线性模型估计
4.3 实证分析
4.4 本章小结
第5章 未决赔款准备金估计的随机界与随机逼近
5.1 同单调理论简介
5.2 不考虑折现时损失准备金估计的随机界
5.3 不考虑估计值变化时折现的损失准备金估计的随机界
5.4 考虑估计值变化时折现的损失准备金估计的随机界
5.5 用两阶段广义线性模型估计的损失准备金的随机界
5.6 实证分析
5.7 本章小结
第6章 拓展的广义线性模型在未决赔款准备金估计中的应用
6.1 未决赔款准备金估计的广义线性混合模型
6.2 Hoerl曲线的改进
6.3 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 主要结论
7.2 进一步的研究方向
参考文献
附录1 符号说明
附录2 名词术语英汉对照表
附录3 程序代码
A.1 4.6节实证分析R代码
A.2 5.6节实证分析R代码
A.3 6.1节实证分析WinBUGS代码
A.4 6.2节实证分析R代码