近年来中国交通事故发生总次数、死亡人数和经济损失虽然逐年递减,但是其总量仍然很大,造成的后果也不容忽视。所谓保险公司无赔款优待是指一种经验定价方法,对于发生了一次或多次索赔记录的投保人增收保险费,而对没有任何索赔记录的投保人给予保费折扣。由于这张系数表直接关系到投保人的保费支付,其对于一家以连续性经营为前提的保险公司而言的重要性可想而知,因此对保费定价以及无赔款优待系数的研究一直是学术热点。由于无赔款优待系数只取决于上一年的等级以及上一年事故发生的次数,忽略了投保人的年龄、车龄、性别以及上一年的理赔额,这显然不能全面的描述投保人的风险。因此本文对其进行了优化,在理赔次数的回归中考虑年龄、车龄、性别等的因素,并且将理赔额作为另一个影响损失估计的重要因素,在分别对理赔次数和理赔额的理论分布做详细介绍后,利用手中的财险公司数据进行了严密的实证分析,分别找出了最优的刻画理赔次数的零膨胀负二项分布,和最优的刻画理赔额的帕累托分布。为得到两者的联合分布函数,本文应用Copula连接函数的优良特性,通过郭莲丽的离散型Copula连续化的方法,利用R语言的Copula包,找出了最优的Gumbel Copula连接函数。最后,根据解出的联合概率密度函数,将考虑理赔次数和理赔额之间相关关系的Copula连接函数损失估计值,与假定理赔额和理赔次数相互独立情况下的损失估计以及仅仅考虑理赔次数的观察损失做对比。发现在假设理赔次数和理赔额相互独立的情况下期望损失值,高于理赔次数和理赔额相关的情况下期望损失值;无论是独立假设下还是相关假设下,损失估计值都要高于观察损失;即使将理赔额加入到联合模型中,损失估计距离观察值仍有一定差距。最后基于联合分布函数,文中给出了作者未来研究的方向,并给出了具体的写作思路。