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；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；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；获省部级优秀教学成果一等奖一次，二等奖三次。讲授的主要课程包括“统计学”“金融数学”“风险模型”“精算理论与应用”。主要研究领域包括精算统计模型、大数据与精算、风险管理。主要著作有《金融数学》《风险模型》《非寿险精算学》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
10.1 Tweedie分布
10.2 Tweedie回归
10.3 模拟分析
10.4 应用案例
本章小结
习题
参考答案
参考文献