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从2001年开始实施第一轮车险费率市场化改革，回顾这十二年车险改革的艰难起伏历程，车险费率市场化工作做起来颇为费神费力，其真正得以全面实现还有很长一段路要走。核保技术、精算技术和理赔技术是车险费率市场化改革得以顺利进行所必备的三大技术，其中，精算技术是保证车险费率市场化顺利进行的核心内容。因为实行条款费率市场化意味着各保险财险公司要自行制定费率，根据投保人和被保险人的不同风险状况，进行差别化定价，而各公司制定的个性化费率都应建立在科学合理的精算假设基础上。广义线性模型(Generalizedlin-carmodels，简称GLM动在汽车保险定价中得到了广泛应用，因为该定价方法能综合考虑影响车险定价的多种因素，如从人因素(年龄、性别、驾龄、职业、是否固定驾驶员、违章肇事记录、影响安全驾驶的因素等)、从车因素(车辆理赔记录、车辆使用性质、类型、厂牌型号、核定载客数、车身颜色、制造年月、是否固定停放、事故记录等)、环境因素和地域因素等。然而，研究已表明，GLM。在某些方面仍存在一定缺陷，为此保险界研究进行了各种扩展，增加了如广义线性混合模型、广义可加模型等方面的探讨。
(一)GLM混合的理论框架
Nelder和Wedderburn(1972)最早地提出广义线性模型，McCullagh和Nelder(1989)等关于广义线性模型的经典教材给出了其理论的全面阐述。至今，该模型在精算等领域的应用已经较为成熟.逐渐成为对精算数据建模的常用统计工具。广义线性模型是对传统线性模型的拓展，其分析的观测数据不再仅仅局限于正态分布，可以推厂到更厂泛的指致散布族分币，更道首卞话如二分买叙括、倾数数据、有偏数据等的分析建模。在使用GLMs建模时引入了联结西数，经联结函数变换后响应变盆的均值表示为解释变盆的线性组合。此外，GLM，不要求响应变盆的方差为常数，方差可以表示为均值的函数形式。
(二)LMMs的理论框架
对于某些存在相关性的数据结构类型(如聚类数据、纵向数据)，传统的线性模型和广义线性模2不再合适，为此出现了新的推广，即线性握合模型(LMMs)和广义线性混合模型(GLMMs)。其中心思想在于通过在线性预测项中引人随机效应.来体现同一对象(目标“组)内数据的相关性和不同对象(“目标”组)内的异质性.这里的随机效应变量的分布是正态分布。
本文在系统回顾了广义线性模型和线性混合模型基本理论的基础上，介绍了广义线性混合模型的理论框架、参数估计方法及如何利用软件来实现的方法。将广义线性混合模型应用到精算领域进行费率厘定，通过构建保险索赔的广义线性混合模型，得到以下几点结论:
1、相对于经典的广义线性模型和线性混合模型对数据相互独立的要求.广义线性混合模型将研究数据的限制拓宽了，可以用于拟合纵向数据、空间聚类数据等更宽泛的数据类型，更适合于保险实务的分析。
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2、广义线性混合棋型在线性预侧项中引人随机效应，决定了同一对象的观测量之间的相关性和不同对象间的由未观测到的特征导致的异质性。在统计软件如R和SAS中，固定效应和随机效应的参数拟合值都可以实现，对于数据的分析更准确透彻。
3.广义线性混合模型涉及复杂的数值积分计算.虽然现有的统计软件已经给出各种算法的调用函数，但是存在一定的局限性。例如R软件使用gImmML函数.可以选用Laplaceapproximation方法和Gauss-Henmite求积法，但是Gauss-Hermite求积法不完全是自适应的.降低了拟合的准确度。glm-mML函数拟合的数据仅限于二项分布和泊松分布两种类型，其他的分布类型还无法使用该函数进行拟合。目前，国内关于广义线性混合模型及其在非寿险精算中应用的研究成果较少。
尽管如此，它作为一个新的研究热点，已经得到了充分的关注。本研究的理论和实践指导意义在于:
1、广义线性模型的缺陷在技术分析层面上对保险人提出了新的挑战，它是精算职业存在的根本原因。结合非寿险精算学中普迫存在的有相关性的数据结构，充分借鉴广义线性混合模型的理论研究成果，开展非寿险定价的理论研究，进一步拓展有关研究成果。可填补国内学术界在这方面的空白。“十二五”是保险业加快转变发展方式、实现科学发展的关键时期，该研究将为我国财险业务中的产品定价提供一种新方法，也为精算师尝试和探索新模型、新技术提供理论借鉴，具有重要的科学研究意义和较强的实践性。
2、非寿险定价与索赔准备金评估是非寿险精算的核心。非寿险定价与索赔准备金评估是否充足合理，都直接影响到保险公司产品竞争力、公司盈利水平和公司偿付能力。目前，在非寿险定价方面，国内的财险公司已经开始重视标准的广义线性模型在非寿险定价的应用。相信经过一段时间的实践探索，国内的财险公司必然会迫切需要对更合适的广义线性混合摸型及其在非寿险定价的应用开展研究。本文的研究具有重要的实际应用价值。
通过以上研究表明，保阶企业的研发能力与保险产品创新、产品绩效都呈现出显著的正相关性。广义线性混合模型在车险理赔中应用研究，必将引发广义线性混合模型与非寿险精算其他一些专题相互关系(如经验费率厘定、信度理论、贝叶斯模型、随机模拟、数值方法等)具休理论的深人探讨，同时将深化对车险精算诸方法间关系的研究，更能促进保险企业与保险院校和科研单位开展合作，最终提高保险业的绩效、推进全社会的可持续发展。