《风险统计模型》是1993年开始的中英精算教育合作项目的成果之一，于2002 年被立项为北京市精品教材。风险统计模型，又称风险模型，旨在为不确定事件的财务后果提供数量化意见。它包括多种模型，以概率统计为基础，刻画了多种损失变量的规律及其影响。《风险统计模型》主要内容：数据的整理、损失分布、概率母函数和矩母函数、风险模型、破产分析理论、贝叶斯统计推断、置信度理论、无赔款优待、递推三角形等；涵盖了非寿险精算中主要的风险统计模型。
第一章 数据的整理 第一节 数据的描述 第二节 数据分布位置的度量 第三节 数据分布密集与分散程度的度量 第四节 对称与偏斜度第二章 随机变量与随机向量 第一节 随机事件与概率 第二节 随机变量的分布和数字特征 第三节 二维随机向量的分布 第四节 随机向量的数字特征 第五节 n维随机向量 第六节 随机变量的条件分布第三章
概率母函数和矩母函数 第一节 母函数 第二节 概率母函数 第三节 矩母函数 第四节 独立随机变量的线性组合第四章 大数定律和中心极限定理 第一节
切比雪夫不等式 第二节 中心极限定理 第三节 大数定律第五章 统计推断 第一节 抽样分布 第二节 点估计 第三节 区间估计 第四节 正态总体均值和方差的假设检验 第五节 分布拟合检验 第六节 一元线性回归第六章 风险模型 第一节 概述 第二节 集合风险模型 第三节 复合风险模型G(x)的计算第七章 破产分析理论 第一节 基本概念 第二节 泊松分布和复合泊松分布 第三节 调整系数和兰德伯格不等式 第四节 变化的参数值对有限和无限时间破产概率的影响 第五节 再保险与破产第八章 贝叶斯统计推断 第一节 先验分布和后验分布 第二节 简单情况下后验分布的推导 第三节 误差函数第九章 置信度理论 第一节 基本思想 第二节 贝叶斯置信度 第三节 经验贝叶斯置信理论：模型1 第四节 经验贝叶斯置信度理论：模型2第十章 无赔款优待 第一节 背景介绍 第二节 无赔款优待法的定义 第三节 稳定状态分析 第四节 NCD机制对索赔倾向的影响第十一章 递推三角形 第一节 背景 第二节 运用递推因子进行预测 第三节 针对通货膨胀的调整附录 附录Ⅰ 常见随机变量分布 附录Ⅱ 概率分布表