姓名：杨亮
基本情况：中国人民大学经济学博士
主要研究领域：
保险精算：非寿险精算、汽车保单定价、巨灾保险、风险管理与评估、准备金评估、费率厘定、机器学习方法在车辆网大数据上的应用；
统计方法：统计模型、机器学习、人工智能、贝叶斯估计、分位回归；
实验室建设：车联网大数据情境下驾驶者行为虚拟仿真实验。
发表论文：
[1]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):97-102.（CSSCI）
[2]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(5):149-160.（CSSCI）
[3]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, 31(9):83-88.（CSSCI）
[4]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.（EI）
[5]杨亮,孟生旺. 非寿险准备金评估的贝叶斯分层参数化分位回归模型[J].系统工程学报.（自科A类期刊）（录用）
[6]殷崔红，杨亮，肖川.索赔次数的开放式混合泊松分布研究[J]. 统计研究,2019,36(3):100-112.
工作论文：
[1] 杨亮,谭乔予,班春生. 金融创新下风险度量工具的性质、优化及风险管理的应用——基于 GlueVaR 的研究(2019).
[2] 杨亮, 徐婷婷. 基于最优再保险策略的中国巨灾保险基金规模测算(2019).
[3] 韩猜猜, 杨亮. AEP 分布在非寿险准备金评估中的应用(2019).
[4] 杨亮, 赵宇欣. 信息压缩视角下的索赔频率问题探究(2019).
[5] Liang Yang, Meng Sheng-wang, Li Zheng-xiao. Risk loadings in classification ratemaking（2019）.
[6] Zhengxiao Li, Liang Yang, Jan Dhaene. Modeling extreme data:a new generalized logMoyal-gamma mixture regression model（2019）.
教材与著作：
参与编写《回归模型》，人民大学出版社，孟生旺著，（2015）
参与编写《金融数学基础》， 人民大学出版社，孟生旺著（2015）
参与科研项目：
[1]国家电网项目，英大长安保险经济公司公司核心技术体系建设研究项目，2018-2019，已结项，主持；
[2]中石油项目，集团公司财经纪律监管长效机制研究，2018-2019，在研，主持；
[3]基本科研引进人才科研启动资助，非寿险准备金理评估及公司风险管理研究，2018-2019，已结项，主持；
[4]四川省社科项目，"偿二代"背景下保险公司资产负债管理及其风险测算，2019-2020，在研，主持；
[5]成都市社科项目，基于机器学习算法的网络舆情大数据分析及研究，2019-2020，在研，主持；
[6]教育部重点研究基地重大项目，随机效应模型及其在非寿险风险管理中的应用，2012-2014，已结项，参与；
[7]教育部人文社科重点研究基地重大项目，16JJD910001，基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究，2016-至今，在研，参与；
[8]国家社科基金重大项目，16ZDA052，巨灾保险的精算统计模型及其应用研究，2016-2021，在研，参与。
联系方式：
通信地址：四川省成都市温江区柳台大道555号西南财经大学保险学院（611130）
Email：yangliang@swufe.edu.cn