第1章隨機(jī)變量的基本知識(shí)
1.1概率空間、隨機(jī)變量及分布函數(shù)
1.2生存函數(shù)與危險(xiǎn)率函數(shù)
1.3隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.4隨機(jī)變量的矩母函數(shù)和母函數(shù)
1.5條件概率和條件期望
16獨(dú)立性
1.7風(fēng)險(xiǎn)度量VaR和TVaR
1.8隨機(jī)變量的尾部

第2章單張保單的理賠額模型
2.1損失分布
2.2理賠額的分布
23通貨膨脹效應(yīng)

第3章理賠次數(shù)的分布
3.1(a,b,0)和（a,b,1）分布族
3.2理賠次數(shù)分布的混合模型
3.3保單組合的總理賠次數(shù)模型
34免賠額對(duì)理賠次數(shù)分布的影響

第4章短期個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)模型
41S的數(shù)字特征
4.2獨(dú)立隨機(jī)變量和的分布
4.3矩母函數(shù)和母函數(shù)法
4.4S分布近似計(jì)算法

第5章短期集體風(fēng)險(xiǎn)模型
5.1S的分布特征
5.2復(fù)合泊松分布及其性質(zhì)
5.3S的近似分布
5.4保單條款對(duì)總理賠額的影響

第6章經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?
6.1數(shù)據(jù)類型
6.2完整個(gè)體數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?
6.3分組數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?
6.4非完整數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?
6.5經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的均值、方差和區(qū)間估計(jì)
6.6基于大樣本數(shù)據(jù)的死亡率近似估計(jì)

第7章參數(shù)模型
7.1參數(shù)估計(jì)
7.2區(qū)間估計(jì)與方差
7.3擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
7.4模型的選擇

第8章信度理論
8.1有限波動(dòng)信度
8.2貝葉斯信度
8.3一致最精確信度模型
8.4經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)

第9章隨機(jī)模擬
9.1均勻分布隨機(jī)數(shù)與偽隨機(jī)數(shù)
9.2用反變換法產(chǎn)生一般分布的隨機(jī)數(shù)
9.3幾種特殊分布的模擬
9.4模擬樣本的容量問題
9.5模擬在精算模型中的應(yīng)用舉例
9.6隨機(jī)模擬在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用
附錄
附錄1正態(tài)分布表P（Z＜z）
附錄2χ2分布表
附錄3常見的連續(xù)分布
附錄4常見的離散分布
參考文獻(xiàn)