在非寿险精算领域中，未决赔款准备金的计算涉及两个关键性的变量：损失额度(或者理赔额度）和损失次数。保险损失数据的分布通常是厚尾的，常用的有韦布尔分布，帕累托分布等。关于厚尾分布的研究，目前也有很多文献给出相关的理论推理和实践证明。例如soohan ahn等⑴尝试用新的分布类 logph(phase-type)类描述损失额度，logph分布类包含很多厚尾分布且有很好的尾部特性，能更好的拟合数据。关于损失次数分布的研究，目前的很多文献试图通过数据拟合找到损失次数的分布或者近似分布，进一步得到复合后的分布或者界值。基于当前一些学者的研究成果，本文试图引入分布类，这一分布类使用面广，包含的分布种类较多，相关的理论也比较完备。本文主要假设损失次数服从gpsj1过程，应用排队论方法得到未来某时间段内所需计提的未决赔款准备金的分布函数及其密度的递推公式，这使得实务中准备金的计算变得更为简单。进一步地，我们看到未决赔款准备金分布函数的表达式含有一次损失额的i次(此处公式省略），由于卷积的计算比较困难，我们通过引入IFR等分布类，探讨未来某时间段内需要计提的未决赔款准备金的实用界值，并将各种界值进行对比分析。