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| 內容簡介： |
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《寿险精算学第二版》在第一版的基础上根据现在的精算技术发展做了一些增减，主要是在生存年金一章中增加了Woolhouse公式，在责任准备金一章中增加了Thiele’s差分方程，并特别增加了一章新内容：多状态模型。多状态模型被誉为近年来在精算技术领域最令人激动的成果之一，它基于随机过程中的马尔科夫链模型，成功地解决了传统精算模型拓展性差的问题，是现代精算师很实用的新工具。传统的精算模型都可以视为多状态模型的特例。
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| 關於作者： |
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王燕，女，1973年生，江西南昌人。华东师范大学数理统计学学士，硕士，中国人民大学统计学博士。现就职于中国人民大学统计学院风险管理与保险精算教研室，已出版教材《应用时间序列分析》、《寿险精算学》。主要教授统计学、应用时间序列分析、统计预测、保险原理和寿险精算学等课程。
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| 目錄：
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第Ⅰ部分 教 材
第1章 绪论
1.1 寿险精算学的起源
1.2 寿险精算学的应用
1.3 本书结构
第2章 寿命函数与生命表理论
2.1 寿命
2.2 剩余寿命
2.3 整值剩余寿命
2.4 死亡效力
2.5 有关寿命分布的参数模型
2.6 生命表
2.7 选择—终极生命表
2.8 有关分数年龄的假设
习 题
第3章 人寿保险趸缴净保费的厘定
3.1人寿保险趸缴净保费的厘定原则
3.2死亡即刻赔付趸缴净保费的厘定
3.3死亡年末赔付保险趸缴净保费的厘定
3.4死亡即刻赔付与死亡年末赔付的关系
3.5递归方程
习 题
第4章 生存年金
4.1生存年金简介
4.2连续生存年金
4.3离散生存年金
4.4年付h次的生存年金
习 题
第5章 期缴保费
5.1 期缴净保费
5.2 期缴毛保费
习 题
第6章 责任准备金
6.1 净责任准备金的概念
6.2 净责任准备金的厘定方法
6.3 责任准备金的递推公式
6.4 责任准备金增量的构成
6.5 一年缴费若干次责任准备金的厘定
6.6 分数期责任准备金的厘定
6.7 修正责任准备金
习 题
第7章 多元生命保险
7.1 多元生命函数简介
7.2 多元生命状况
7.3 多元生命场合净保费的厘定
7.4 单重次顺位函数的精算厘定
7.5 在特殊死亡律假定下求值
习 题
第8章 多重损因保险
8.1 多重损因模型的构造
8.2 残存组的确定
8.3 多重损因表的构造
8.4 多重损因保险保费厘定
习 题
第9章 多状态模型
9.1 多状态模型案例
9.2 多状态模型的假设条件与专业符号
9.3 离散多状态模型
9.4 连续多状态模型
9.5 多状态模型保费厘定
习 题
第10章 现金价值与资产份额
10.1 现金价值的概念
10.2 现金价值的计算
10.3 保险选择权
10.4 资产份额
10.5 利源分析
习 题
第Ⅱ部分 学习辅导
第2章 寿命函数与生命表理论
2.1 习题解答
2.2 单元小测试
第3章 人寿保险趸缴净保费的厘定
3.1 习题解答
3.2 单元小测试
第4章 生存年金
4.1 习题解答
4.2 单元小测试
第5章 期缴保费
5.1 习题解答
5.2 单元小测试
第6章 责任准备金
6.1 习题解答
6.2 单元小测试
第7章 多元生命保险
7.1 习题解答
7.2 单元小测试
第8章 多重损因保险
8.1习题解答
8.2单元小测试
第9章 多状态模型
9.1 习题解答
9.2 单元小测试
第10章 现金价值与资产份额
10.1 习题解答
10.2 单元小测试
综合测试题
综合测试题答案
附 录
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| 內容試閱：
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寿险精算学是以人的寿命或身体为风险标的，以数学、统计、财务、金融等方法为分析工具，研究人身风险的评估和厘定，并进行人身风险管理和财务安排的一门学科。寿险精算学目前广泛应用于人身保险和社会保障等诸多领域，对这些领域保险业务的稳健经营发挥着重要的作用。
中国人民大学统计学院从1992年设立风险管理与保险精算专业方向以来，已经开设这门课程逾20年，在教学内容安排、例题选择和习题建设方面积累了丰富的经验。长期的教学实践显示，寿险精算学是一门概念原理和方法技巧并重的学科，光讲理论而忽视技巧练习，或者只侧重风险厘定技巧而不理解精算原理都不能真正学好这门课程。为了让学生全方位地掌握寿险精算学的内容，我们专门编写了这本寿险精算学教材。
与其他教材相比，本书最大的特色在于精算理论和练习并重，既适合作为大专院校寿险精算学的教材，又适合作为学生参加精算师资格考试的参考书。为了便于教师授课，本书特别制作了课件（PPT），并每年增加一套试题与答案供教师参考使用，教师可从人大经管图书在线（wwwrdjgcomcn）下载。
本书是在第一版基础上修订而成的。本次修订首先更正了前一版中存在的各种错误；其次更换了部分例题与习题。内容方面是根据现在的精算技术发展做了一些增减，主要是在生存年金一章中增加了Woolhouse公式，在责任准备金一章中增加了Thiele’s差分方程，并增加了多状态模型一章内容。多状态模型被誉为近年来在精算技术领域最令人激动的成果之一，它基于随机过程中的马尔科夫链模型，成功地解决了传统精算模型拓展性差的问题，是现代精算师实用的新工具。传统的精算模型都可以视为多状态模型的特例。这一章是本次修订增加的最重要的内容。
最后，感谢多年来使用过本书的各位师生，感谢所有来函讨论问题或者提供勘误信息的读者。尽管本着认真的态度做了本次修订，但因作者水平有限，书中谬误之处在所难免，欢迎大家继续批评指正。
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