非寿险业务的未决赔款准备金是非寿险保险责任的资金准备和财务核算的重要依据,是非寿险公司负债表上最大的负债项目。所以未决赔款准备金的准确评估对保险部门的有效监管和保险公司做好风险防范及财务核算都有重要的意义。由于我国保险业起步较晚,保险相关法律制度等不太健全,准备金的提取技术也相对落后,还是使用一些传统的准备金评估方法,考虑因素不够全面。随着我国保险业的发展和逐渐壮大,正是需要不断引入一些能准确评估准备金的方法。在过去二十多年的时间里,准备金的提取技术是保险领域的重要研究方向,线性回归模型、对数正态模型、Mack模型、广义线性模型、信度理论模型、贝叶斯方法、Bootstrap方法等经典的统计模型都应用到未决赔款准备金的评估中,同时时间序列技术的日趋成熟也使我们可以引入到未决赔款准备金评估中。本文正是总结了前人的研究成果,并在此基础上又引入回归与时间序列组合模型,对国内某保险公司的未决赔款准备金评估做了实证分析:本文第一章是绪论部分,介绍了选题的背景和意义,以及国内外关于未决赔款准备金的研究现状。在此基础上给出了本文的基本框架结构,以及本文的创新与不足之处。第二章概述了非寿险业务未决赔款准备金的构成及影响因素和评估意义等,并对链梯法、B-F法等传统的评估方法给予阐述,对于一些数据不足的新业务和容易受到异常赔付的保险业务,链梯法的结果并不可靠,而B-F法则加入了精算师根据外部因素及经验判断的参数值,一定程度上避免了数据不足或者误差较大造成的对准备金评估的影响。第三章分为三个部分,第一节详细介绍了广义线性模型及其在未决赔款准备金评估中的应用,以及其参数估计的方式和预测误差,并指出其不足之处就是预测误差是近似求得的并且计算过程复杂;第二节介绍了Bootstrap方法及其在未决赔款准备金评估中的应用,Bootstrap方法很好的解决了对一些模型的预测精度的求解。第三节首先介绍了时间序列模型,总结了ARMA相关模型的性质及识别方法,然后把线性回归模型和时间序列模型组合起来应用到未决赔款准备金评估中,对线性回归的残差部分用ARMA模型拟合,从而提高回归参数的有效性,能更好的预测准备金。第四章则对国内一组真实的赔款数据分别基于Bootstrap方法广义线性模型和回归与时间序列组合模型给出了实证预测预测,验证了模型的适用性。最后给出了接下来本文所需要进一步考虑的问题以及对我国非寿险业未决赔款准备金提取的建议。本文建立在前人的研究基础上通过论证及实证分析得出结论:在样本数据较少情况下基于Bootstrap的广义线性模型能比较好的评估准备金,具有估值稳定、不受人为因素影响、借助计算机操作简便等优势;在样本数据足够大的情况下,回归与时间序列组合模型则有较好的预测结果。