保险公司是经营风险的企业。它需要识别和刻画风险、对风险进行定价、对负债进行评估、从风险中获得利润。如何做到更精确地识别风险以及风险定价成为保险业亘古不变的研究重点。 文章首先指出我国保险业发展起步晚，保险市场存在诸多混乱现象，费率厘定的市场化仍需要不断深入。而且随着国内保险市场的不断开放和外资保险公司进驻的步伐加快，竞争形势加剧，国内保险公司的风险识别和定价技术较为落后，引入国际先进的保险精算理论并不断创新是当务之急。文章的背景就源于这种实际需求。 文章回顾了目前保险精算实务中传统风险定价、风险分类技术，并指出这些传统方法内在的缺陷。然后探索用广义线性模型对风险定价、风险因子分类进行建模，对三类广义线性模型在保险中的应用进行了描述，有：(1)双广义线性模型同时对风险保费(次均赔款或索赔次数)以及离散系数同时建模的方法；(2)Poisson/NB-Gamma广义线性模型分别对索赔次数和次均赔款(severity)建模的方法：(2)Logistic回归模型对保单损失率建模并预测的方法。文章还提出当保险数据库中只有保单组的索赔额信息时，用Tweedie分布拟合风险保费的方法。随后文章应用某保险公司家庭自用汽车的车辆损失险数据用Poisson/NB-Gamma广义线性模型和logistic回归模型进行实证分析并进行相关解释和论证。