《现代精算风险理论——基于R（第二版）》对非寿险数学做了全面详尽的概述，内容包括效用理论和保险、个体风险模型、聚合风险模型、破产理论、保费原则和风险度量、奖惩系统、风险排序、信度理论、广义线性模型、IBNR技术和关于广义线性模型的进一步讨论。《现代精算风险理论——基于R（第二版）》收录了丰富的例题，章末附有习题，并强调通过R软件来实现这些方法。《现代精算风险理论——基于R（第二版）》的内容和方法也适用于非寿险的研究，精算领域其他分支学科的研究，以及在精算实务中的应用研究。本书可作为精算学、概率统计及有很强保险背景的定量金融、经济学专业本科高年级学生和研究生的教材，也可供有关科研人员参考。

版英文版序
第二版前言
章效用理论和保险1
1.1引言1
1.2期望效用模型2
1.3效用函数族5
1.4止损再保险8
1.5习题13
第2章个体风险模型16
2.1引言16
2.2混合分布与风险17
2.3卷积23
2.4变换26
2.5近似28
2.6应用：最优再保险34
2.7习题35
第3章聚合风险模型39
3.1引言39
3.2复合分布40
3.3赔付次数的分布43
3.4复合泊松分布的性质45
3.5Panjer递推47
3.6复合分布和快速傅里叶变换52
3.7复合分布的近似55
3.8个体和聚合风险模型56
3.9损失分布：性质、估计和抽样59
3.10止损再保险和近似70
3.11习题75
第4章破产理论84
4.1引言84
4.2经典破产过程85
4.3关于破产概率的一些简单结果88
4.4破产概率和破产时的资本金92
4.5离散时间模型94
4.6再保险和破产概率95
4.7Beekman卷积公式98
4.8破产概率的解析表达式102
4.9破产概率的近似105
4.10习题108
第5章保费原则和风险度量112
5.1引言112
5.2利用上下法计算保费.113
5.3各种保费原则及其性质116
5.4保费原则的特性描述.119
5.5通过共保降低保费121
5.6VaR和相关的风险度量123
5.7习题128
第6章奖惩系统131
6.1引言131
6.2一个通用的奖惩系统.132
6.3马尔可夫分析134
6.4求稳态保费和Loimaranta效率138
6.5习题142
第7章风险排序144
7.1引言144
7.2较大风险146
7.3更危险的风险149
7.4应用157
7.5不完全信息165
7.6同单调随机变量169
7.7相依风险和的随机界175
7.8相依性更强的联合分布；copula函数182
7.9习题187
第8章信度理论195
8.1引言195
8.2平衡B.uhlmann模型196
8.3更一般的信度模型203
8.4B.uhlmann-Straub模型206
8.5机动车辆保险赔付次数的负二项模型214
8.6习题218
第9章广义线性模型221
9.1引言221
9.2广义线性模型224
9.3若干传统的估计过程与广义线性模型227
9.4偏差与尺度偏差234
9.5案例I：一个简单的机动车辆保险单组合分析237
9.6案例II：奖惩系统的广义线性模型分析240
9.7习题250
0章IBNR技术254
10.1引言254
10.2两种基于已付赔款的IBNR方法257
10.3一个包含不同IBNR方法的广义线性模型259
10.4若干IBNR方法说明263
10.5利用R解决IBNR问题269
10.6IBNR估计的变异271
10.7已知风险暴露的IBNR问题276
10.8习题278
1章关于广义线性模型的进一步讨论282
11.1引言282
11.2线性模型与广义线性模型282
11.3指数散布族284
11.4拟合准则289
11.5典则联结函数294
11.6NeldeR和Wedderburn的IRLS算法296
11.7Tweedie的复合泊松-伽玛分布301
11.8习题305
附录AR在现代精算风险理论中的应用308
A.1R的简介308
A.2用R进行股票组合分析314
A3生成一个伪随机的保险组合321
附录B习题提示324
附录C注释及参考文献340
附录D表格351
索引355