孟生旺 职 称：二级教授，博士生导师


职 务：党委书记兼副院长


电子邮箱： mengshw@ruc.edu.cn
工作经历
2015-至今： 中国人民大学统计学院，教授，博士生导师，党委书记兼副院长
2009-2014：中国人民大学统计学院，教授，博士生导师，副院长
2005-2009：中国人民大学统计学院，教授，博士生导师
1999-2004：天津财经大学，副教授，教授，博士生导师，教务处长
1993-1999：西北师范大学，讲师，副教授
兼任职务
中国统计学会副会长
教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员
中国工业互联网研究院技术专家委员会专家
中国人民保险集团博士后流动站博士后导师
兰州财经大学甘肃省 “飞天 ” 讲座教授
福建农林大学兼职教授
中国现场统计研究会经济与金融统计分会副理事长
中国工业与应用数学学会金融数学金融工程与精算专委会委员
中国人民大学应用统计科学研究中心研究员
中国人民大学“杰出”
中国人民养老保险有限责任公司独立董事
基金项目
主持国家社科基金重大项目（2017-2021）：巨灾保险的精算统计模型及其应用研究（16ZDA052）。
主持教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（2016-2020）：基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究（16JJD910001）。
主持国家自然科学基金面上项目（2012-2015）：考虑风险相依的非寿险精算模型研究（**）。
主持教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（2012-2014）：随机效应模型及其在非寿险风险管理中的应用（12JJD790025）。
主持国家自然科学基金面上项目（2008-2010）：非寿险经验费率模型研究（**）。
主持教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（2006-2008）：我国车险精算统计的广义线性模型及其应用（05JJD910152）。
主持教育部新世纪优秀人才支持计划项目（2008-2010）：非寿险费率厘定模型及其应用（NCET-07-0828）。
主持国家社会科学基金项目（2001－2003）：保险经营风险评估与保险监管系统研究（01BJY097）。
主持中国人民大学科学研究基金项目（2010-2013）：非寿险定价的精算统计模型及其应用研究。
主持中国精算师协会项目（2009-2011）：非寿险定价。
主持中国人保财险公司灾害研究基金项目（2013-2014）：车型分类及定价分析。
主持评驾科技有限公司项目（2016-2017）：车联网大数据统计建模探索性研究。
主持威讯柏睿数据科技有限公司项目（2016）：大数据统计平台。
主持北京市邮政管理局项目（2014）：北京市邮政数据的统计分析研究。
主持北京市统计局项目（2014）：北京市就业人口行业分布及演化趋势研究。
主持中国人民大学“十三五”第一批本科规划教材项目（2017-2018）：金融数学（第六版）。
主持中国人民大学“十三五”第一批本科规划教材项目（2017-2018）：非寿险精算学（第四版）。
学术奖励
2018年，北美非寿险精算师协会大学奖（University Award of Casualty Actuarial Society）。
2018年，北京市优秀教学成果二等奖：“大数据时代统计类专业创新人才培养模式的探索与实践”。
2017年，中国人民大学优秀教学成果特等奖：“大数据时代统计类专业创新人才培养模式的探索与实践”。
2017年，中国人民大学优秀教学成果二等奖：“完善精算系列教材，优化精算人才培养”。
2017年，中国人民大学首批 “ 杰出 ” 。
2014年，第一届全国应用统计专业学位研究生案例大赛优秀成果二等奖：“分层广义线性模型与车险索赔强度预测”。
2012年，北京市优秀教学成果一等奖：“精算统计复合型教学体系的建设与实践”。
2012年，中国人民大学优秀教学成果一等奖：“精算统计复合型教学体系的建设与实践”。
2012年，中国人民大学“大学生创新实验计划”2010项目优秀指导教师。
2009年，北京市优秀教学成果二等奖：“风险管理与精算专业人才培养模式的创新与发展”。
2009年，中国人民大学2008-2009学年学士学位论文优秀指导教师。
2008年，中国人民大学优秀教学成果一等奖：“风险管理与精算专业人才培养模式的创新与发展”。
2007年，入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
2004年，天津市优秀教学成果二等奖：“高等院校教学质量监控系统的研究与实践”。
2002年，第六届全国统计科学研究优秀成果二等奖：“关于评估、改进和保证我国政府统计数据质量问题的研究”。
2000年，天津市优秀青年人才奖（共青团天津市委员会）。
1999年，天津市金融学会优秀科研成果二等奖：“汽车保险和无赔款优待系统研究”。
1996年，第三届全国统计科学进步奖三等奖：“多指标综合评价方法研究”。
1995年，甘肃省社会科学优秀成果三等奖：“用主成分分析法进行多指标综合评价应注意的问题”。
1994年，甘肃省高校1992-1993年度哲学社会科学优秀成果二等奖：“多指标综合评价”。
开设课程
金融数学（本科生）
统计学（本科生）
风险模型（硕士生）
非寿险精算（硕士生）
精算理论与应用（博士生）
个人博客网址：http://blog.sina.com.cn/mengshw

研究方向
精算统计模型，大数据与精算，风险管理，应用统计。
论文成果
黄一凡，孟生旺. 基于厚尾分布的非寿险准备金评估模型[J]. 系统工程理论与实践, 2020, 40(1): 42–54.
Yifan Huang, Shengwang Meng. Automobile insurance classification ratemaking based on telematics driving data[J]. Decision Support Systems. 2019, Vol 127. doi.org/10.1016/j.dss.2019.113156.
孟生旺，王海淘. 基于机器学习算法的个体索赔准备金评估模型[J]. 保险研究, 2019, (9): 88-101.
李云仙, 孟生旺. 基于分位回归模型的地震风险评估[J]. 数理统计与管理. doi: 10.13860/j.cnki.sltj.**–003.
Guangyuan Gao, Shengwang Meng, Mario V. Wüthrich. Claims Frequency Modelling Using Telematics Car Driving Data[J]. Scandinavian Actuarial Journal, 2019, (2): 143-162.
刘新红, 孟生旺, 李政宵. 地震风险预测的Copula混合分布模型[J]. 系统工程理论与实践, 2019, 39(7): 1855-1866.
杨亮, 孟生旺. 准备金评估的贝叶斯分层分位回归模型[J]. 系统工程学报, 2019, 34(5): 672-682.
Guangyuan Gao, Shengwang Meng, Yanlin Shi. Stochastic Payments per Claim Incurred[J]. North American Actuarial Journal. 2019, 23(1): 11-26.
王选鹤, 孟生旺, 杨默. 车险索赔次数预测模型的扩展与应用[J]. 保险研究，2018, (11): 84-94.
孟生旺, 李政宵. 地震死亡人数预测与巨灾保险基金测算[J]. 统计研究, 2018, 35(10): 89-102.
孟生旺，黄一凡. 驾驶行为保险的风险预测模型研究[J]. 保险研究, 2018, (8): 21-34 .
李政宵, 孟生旺. 相依风险的团体健康保险损失预测[J]. 数理统计与管理, 2018, 37(3): 399-412. 《统计与精算》2018年第5期全文转载。
Shengwang Meng，Guangyuan Gao. Compound Poisson Claims Reserving Models: Extensions and Inference[J], ASTIN Bulletin: The Journal of the International Actuarial Association, 2018, 48(3): 1137-1156.
李政宵, 孟生旺. 我国商业车险奖惩系统的构建与评价[J]. 系统工程理论与实践, 2018, 38 (4): 938-949.
孟生旺, 隋凤艳. 风险区划与农作物区域产量保险定价[J]. 统计学评论, 2018, 11: 87-97.
王选鹤, 孟生旺, 王灵芝. 偿二代下财产保险公司压力测试[J]. 财经问题研究, 2018, 4: 47-54. 《金融与保险》2018年09期全文转载.
孟生旺, 杨亮. 基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估[J]. 系统工程理论与实践, 2018, 38(3): 603-614.
Zhiyi Lu, Shengwang Meng, Leping Liu, Ziqi Han, Optimal insurance design under background risk with dependence[J]. Insurance: Mathematics and Economics, 2018, 80: 15-28.
李政宵，孟生旺. 基于GB2分布的贝叶斯相依性准备金评估模型[J]. 统计研究, 2018, 35(1): 91-103.
高光远，孟生旺. 基于车联网大数据的车险费率因子分析[J]. 保险研究，2018, (1): 90-100. 《统计与精算》2018年03期全文转载. 《保险研究》2018年度优秀论文。
Guangyuan Gao, Shengwang Meng. Stochastic Claims Reserving via a Bayesian Spline Model with Random Loss Ratio Effects[J], ASTIN Bulletin: The Journal of the International Actuarial Association, 2018, 48(1): 55-88.
王明高, 孟生旺. 尖峰厚尾巨灾损失数据的组合分布模型[J]. 保险研究, 2017,(12):113-123. 《统计与精算》2018年02期全文转载。
张永霞, 孟生旺. 基于累积损失混合模型的贝叶斯保费研究[J]. 保险研究, 2017,(11): 70-79.
孟生旺, 李天博, 高光远. 基于机器学习算法的车险索赔概率与累积赔款预测[J]. 保险研究, 2017,(10):42-53.
孟生旺, 张永霞. 基于累积索赔金额的最优奖惩系统[J]. 统计研究, 2017,34(6): 85-95.
孟生旺, 李政宵. 索赔频率与索赔强度的相依性模型[J]. 统计研究，2017,34(1):55-66.
杨亮, 孟生旺. 零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型[J]. 数量经济技术经济研究, 2017,34(5):149-160.
王选鹤, 孟生旺, 王雅实. 基于厚尾损失分布的汽车保险定价模型及其应用[J]. 保险研究, 2017,(4):67-78.
张永霞, 孟生旺. 我国商业车险的奖惩系统研究[J]. 保险研究, 2016,(10):3-15.
孟生旺, 李政宵. 偏t分布假设下的空间效应模型及其应用[J]. 数理统计与管理, 2016,35(6):1028-1037.
李政宵, 孟生旺. 相依风险条件下的汽车保险定价模型[J]. 保险研究, 2016,(7): 68-77.
杨亮, 孟生旺. 基于分位回归的风险保费预测[J]. 统计与信息论坛，2016,(9):83-88.
孟生旺. 商业车险定价模型评析[J]. 中国精算师，2016,(2): 40-43.
王明高, 孟生旺. 贝叶斯非线性混合效应模型及其应用研究[J]. 统计与信息论坛，2016,31(12):10-16.
徐睿, 孟生旺. 基于最大熵原理的对数正态数期权定价方法[J]. 系统工程，2016，33(8):45-49.
李政宵，孟生旺. 考虑空间效应的贝叶斯分层模型与索赔频率预测[J].数学的实践与认识,2016,46(10):193-202.
王明高, 孟生旺. 医疗费用预测的贝叶斯多项式混合效应模型[J]. 统计研究, 2016, 33(2): 75-78.
孟生旺, 邱子真. 混合效应模型及其在非寿险费率厘定中的应用[J]. 数理统计与管理, 2016,35(1):154-161.
孟生旺，杨亮. 随机效应零膨胀索赔次数回归模型[J].统计研究，2015, 32(11): 97-103.
孟生旺，李政宵. 基于随机效应零调整回归模型的保险损失预测[J].统计与信息论坛，2015, 30(12):11-17.
孟生旺，袁卫. 大数据时代的统计教育[J]. 统计研究, 2015, 32(4): 3-7.
孟生旺，肖展航. 基于偏正态随机效应模型的信度保费[J]. 统计研究, 2015, 32(1): 73-78.
孟生旺，刘新红. 相依风险的车险准备金评估[J].系统工程理论与实践,2015,35(1): 103-108.
王明高，孟生旺. 基于贝叶斯偏态线性混合模型的费率厘定[J]. 统计与信息论坛，2015, 30(1):18-23.
刘新红, 孟生旺. 相依风险条件下的医疗费用预测模型及其应用[J]. 数理统计与管理,2015，(5): 761-768.《统计与精算》2016年01期全文转载。
王明高，孟生旺. 尖峰厚尾保险损失数据的统计建模[J].数学的实践与认识,2014,44(22):185-194.
孟生旺，王明高. 非寿险未决赔款准备金评估的增长曲线模型[J]. 经济管理，2014,36(10):108-116.《统计与精算》2015年第1期全文转载。
孟生旺，王选鹤. GAMLSS模型及其在车损险费率厘定中的应用[J]. 数理统计与管理，2014,(04):583-591.
刘新红, 孟生旺. 基于藤Copula的GAMLSS模型与非寿险准备金评估[J].经济数学，2014.31(4):68-74.
康萌萌, 孟生旺. 基于MCMC模拟和伪似然估计法的交叉分类信度模型费率厘定[J]. 统计与信息论坛, 2014,(02): 34-39.
Lu Zhiyi, Liu Leping, Meng Shengwang. Optimal reinsurance with concave ceded loss functions under VaR and CTE risk measures[J]. Insurance: Mathematics and Economics. 2013, 52(1): 46-51.
孟生旺.交强险保费的公平性与保险公司的市场竞争[J]. 统计研究, 2013,V30(8): 84-91.
孟生旺，刘新红. 基于copula回归模型的损失预测[J].统计与信息论坛, 2013, 28(9):27-31.
孟生旺. 考虑个体保单风险特征的最优奖惩系统[J]. 数理统计与管理. 2013,(03): 505-510.《统计与精算》2013年第4期全文转载。
肖海清, 孟生旺. 极值理论及其在巨灾再保险定价中的应用[J]. 数理统计与管理. 2013,(02): 240-246.
孟生旺, 邱怡轩, 肖宇谷. 市场约束条件下的非寿险费率厘定[J]. 运筹与管理，2012, (03): 193-199.
孟生旺, 徐昕. 非寿险费率厘定的索赔频率预测模型及其应用[J]. 统计与信息论坛, 2012, 09:14-19.
孟生旺.神经网络模型与车险索赔频率预测[J].统计研究, 2012,29(3): 22-26.
Wang Xuanhe, Xu Maochao, Meng Shengwang. Dependence analysis of regression models in time series. Journal of Systems Science & Complexity[J], 2012, 25(6):1136 - 1142.
徐昕，袁卫，孟生旺.零膨胀负二项回归模型的推广与费率厘定[J].系统工程理论与实践，2012，32(1)：127-133.
孟生旺，李暤，商月.交强险的成本因素分析[J].统计研究, 2011,28(6): 48-53.《统计与精算》全文转载，2011.6.
罗妍, 孟生旺.非寿险分类费率模型的比较研究和实证分析，数理统计与管理, 2011.1.
孟生旺，王维.零膨胀损失次数回归模型及其应用，兰州商学院学报，2011，27(1);1-7。《统计与精算》全文转载，2011.3.
肖宇谷，孟生旺，交强险双挂钩费率浮动模型，应用概率统计，2010.10.
Xiao Yugu，Meng Shengwang，Robert Conger，An Extension Model of Financially Balanced Bonus-Malus System，Journal of Renmin University of China. 2010.11.
徐昕，袁卫，孟生旺，负二项回归模型的推广及其在分类费率厘定中的应用，数理统计与管理，2010.7.
孟生旺，王博，基于copula逼近法的股指相依结构研究，统计与信息论坛，2010.7.
钟桢，孟生旺，基于伽马与对数正态分布假设的广义线性模型的比较与应用，数理统计与管理，2010.3.
徐昕，袁卫，孟生旺，零膨胀广义泊松回归模型与保险费率厘定，数学的实践与认识，2009.12.
孟生旺，非寿险准备金评估的广义线性模型，统计与信息论坛，2009.6.
孟生旺，过离散损失次数模型的尾部特征，数理统计与管理，2009.6.
肖宇谷, 孟生旺，带免赔的奖惩系统的最优索赔策略，运筹与管理, 2009.3.
卢志义，刘乐平，孟生旺，基于污染Gamma分布的聚合风险模型及其在风险分类中的应用，系统科学与数学, 2009.2.
孟生旺，交强险的经营结果和费率结构分析，统计研究，2008.4.
孟生旺，滕帆，未偿率模型：保险公司风险度量的新方法，统计研究，2007.4.
孟生旺，非寿险分类费率模型及其参数估计，数理统计与管理，2007.4.
孟生旺，广义线性模型在汽车保险定价中的应用，数理统计与管理，2007.1。《统计与精算》全文转载，2007.3.
孟生旺，未决赔款准备金评估模型的比较研究，统计与信息论坛，2007.5.
肖宇谷，孟生旺，夏露，中国汽车保险的最优索赔策略，运筹与管理，2007.2.
肖宇谷, 孟生旺，车险信息不共享对BMS定价模型的影响，《统计与精算》, 2007.6.
孟生旺，论金融风险度量方法的一致性要求，现代财经，2004.9.
Shengwang Meng, Wei Yuan, G.A.Whitemore. Accounting for individual over-dispersion in a bonus-malus automobile insurance system. ASTIN Bulletin: The Journal of the International Actuarial Association, 1999, 29(2):327-337.
孟生旺，滕帆，中国寿险业利率风险的实证分析及其情景测试，经济科学，2002.3.
孟生旺，论非寿险公司的偿付能力监管,现代财经，2001.6.
孟生旺，袁卫，汽车保险的精算模型及其应用，数理统计与管理，2001.3.
孟生旺，袁卫，对损失规律的一种新解释：混合负二项分布及其应用，统计研究，2001.4.
Meng SHengwang，Yuan Wei，Risk evaluation and premium adjustment in automobile insurance third party liability insurance"，Proceedings of ICM’2001, Springer.
Meng Shengwang，Yuan Wei， Analysis of pricing structure of automobile insurance in China" Proceedings of 2000 International Conference on Improving Management through University-Industry Partnership. Shanghai Scientific and Technological Literature Publishing House, 2000.
孟生旺，债券投资的利率风险及其防范，现代财经，2000.5.
孟生旺，袁卫，汽车保险中的BMS，应用概率统计，1999.1.
Meng Shengwang，Yuan Wei， Automobile insurance in China: Problems and Solutions", Advances in Economics and Management Research. Proceedings of 1999 International Conference on Improving Management through University-Industry Partnership. Dalian Technology University Press, 1999.8.
孟生旺，负二项分布的特性及其在风险管理中的应用，数理统计与管理，1998.2.
孔圣元，孟生旺，敏感性问题‘随机变量和’回答模型，数理统计与管理，1998.2.
孔圣元，孟生旺，敏感性问题随机化回答模型的改进，统计研究，1997.1.
Meng Shengwang，Limitations and Necessary Conditions of Applying Principal Component Analysis to Comprehensive Evaluation"，Bulletin of the International Statistical Institute, 1995.
孟生旺，多指标综合评价中权数的选择，统计研究，1993.2.
孟生旺，用主成分分析法进行多指标综合评价应注意的问题，统计研究，1992.4.
著作成果
孟生旺，刘乐平，肖争艳，高光远. 《非寿险精算学》（第四版），中国人民大学出版社，2019.
孟生旺，《金融数学》（第六版），中国人民大学出版社，2019.
孟生旺，《风险模型：基于R的保险损失预测》，清华大学出版社，2017.
孟生旺，《利息理论及其应用》（第三版），中国人民大学出版社，2017.
孟生旺，张连增，刘乐平，《精算学基础》，中国人民大学出版社，2016.
孟生旺，《回归模型》，中国人民大学出版社，2015.
孟生旺，《金融数学》（第五版），中国人民大学出版社，2015.
孟生旺，刘乐平，肖争艳，《非寿险精算学》（第三版），中国人民大学出版社，2015.
孟生旺，《金融数学基础》，中国人民大学出版社，2015.
孟生旺，《汽车保险的精算统计模型》，中国统计出版社，2014.
孟生旺，《金融数学》（第四版），中国人民大学出版社，2014.
孟生旺，《利息理论及其应用》（第二版），中国人民大学出版社，2014.
孟生旺，《金融数学》（第三版），中国人民大学出版社，2011
孟生旺，《非寿险定价》，中国财政经济出版社，2011
孟生旺，刘乐平，《非寿险精算学》（第二版），中国人民大学出版社，2011
孟生旺，《金融数学》（第二版），中国人民大学出版社，2009
孟生旺，刘乐平，《非寿险精算学》，中国人民大学出版社，2007
王晓军，孟生旺，《保险精算原理与实务》，中国人民大学出版社，2007
孟生旺，《金融数学》，中国人民大学出版社，2007
王晓军，孟生旺，《保险精算学》，中国人民大学出版社，2006
孟生旺，《保险定价：经验估费系统研究》，中国金融出版社，2004
孟生旺，袁卫，《利息理论及其应用》，中国人民大学出版社，2001
孟生旺，袁卫，《实用非寿险精算学》，经济科学出版社，2000