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孟生旺

职 称: 二级教授,杰出学者特聘教授,博导


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 

  • 中国现场统计研究会风险管理与精算分会理事长 

  • 教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员


基金项目

  • 国家社会科学基金重点项目(2022-2026):巨灾债券定价与风险管理的统计建模研究(22ATJ005)。

  • 国家社会科学基金重大项目(2017-2021):巨灾保险的精算统计模型及其应用研究(16ZDA052)。 

  • 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)。 

  • 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(71171193)。 

  • 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)。 

  • 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(70771108)。 

  • 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)。 

  • 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)。 

  • 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)。 

  • 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。 

  • 中国精算师协会项目(2009-2011):非寿险定价。 

  • 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。 

  • 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。

  • 威讯柏睿数据科技有限公司项目(2016):大数据统计平台。 

  • 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。 

  • 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。 

  • 中国人民大学研究生精品教材(2021-2023):风险模型。 

  • 中国人民大学“十三五”本科规划教材(2017-2018):金融数学。 

  • 中国人民大学“十三五”本科规划教材(2017-2018):非寿险精算学。

  • 中国人民大学“123”金课建设项目(2022-2023):金融数学。

  • 中国人民大学“十四五”本科规划教材(2023-2024):金融数学。


学术奖励

  • 2022年,国家社科基金重大项目“巨灾保险的精算统计模型及其应用研究”结项鉴定“优秀”。

  • 2022年,主讲的金融数学(在线课程)”被评为北京高校优质本科课程。

  • 2022年,北京高等学校优秀专业课(公共课)主讲教师。

  • 2022年,北京市高等教育教学成果一等奖:“积极拥抱数据科学,创新统计学人才培养体系”。

  • 2018年,北美非寿险精算师协会大学奖(University Award of Casualty Actuarial Society)。 

  • 2018年,北京市高等教育教学成果二等奖:“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 “ 杰出学者 ” 特聘教授。 

  • 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,北京市高等教育教学成果一等奖:“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”项目优秀指导教师。 

  • 2009年,北京市高等教育教学成果二等奖:“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,天津市高等教育教学成果二等奖:“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),慕课(MOOC)网址 下载PPT(提取码:jrsx) 

  • 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)


研究方向

精算统计模型,大数据与精算应用,巨灾风险管理。


论文成果

  • 孟生旺,黄一凡.基于车联网数据的驾驶行为保险定价[J].系统工程学报,2023,38(01):121-130.

  • Yaqian Gao, Yifan Huang, Shengwang Meng. Evaluation and interpretation of driving risks: Automobile claim frequency modeling with telematics data[J]. Statistical Analysis and Data Mining, 2022, 97-119.

  • 李政宵, 刘新红, 孟生旺. 多维地震风险模型与保险基金测算[J]. 保险研究, 2022(10): 45-60.

  • Shengwang Meng, Yaqian Gao, Yifan Huang. Actuarial intelligence in auto insurance: Claim frequency modeling with driving behavior features and improved boosted trees[J]. Insurance: Mathematics and Economics , 2022, V106, 115-127.

  • 黄一凡 孟生旺. 中国地震指数保险设计与定价研究[J]. 统计研究, 2022, 39(4): 108-121.

  • Guangyuan Gao, Shengwang Meng, Mario V. Wüthrich, What can we learn from telematics car driving data: A survey[J]. Insurance: Mathematics and Economics, 2022, V104:185-199.

  • 杨亮, 孟生旺, 徐婷婷. 中国巨灾保险基金规模测算研究[J]. 统计与信息论坛, 2022, 37(03):75-85.

  • Shengwang Meng, He Wang, Yanlin Shi, Guangyuan Gao. Improving automobile insurance claims frequency prediction with telematics car driving data. ASTIN Bulletin: The Journal of the International Actuarial Association, 2022, 52(2), 363-391. doi:10.1017/asb.2021.35.

  • Guangyuan Gao, Shengwang Meng, Yanlin Shi, Dispersion modelling of outstanding claims with double Poisson regression models, Insurance: Mathematics and Economics, 2021, V101 : 572-586.

  • 张译元, 孟生旺. 农作物区域产量保险的时空相依模型及其应用[J/OL]. 数理统计与管理: 1-17[2021-07-25]. https://doi.org/10.13860/j.cnki.sltj.20210722-022.

  • 张永霞, 孟生旺, 田茂再. 半参数贝叶斯分层分位回归模型及其在保险公司成本分析中的应用[J]. 数理统计与管理, 2021, 40(03): 381-394.

  • Zhengxiao Li, Jan Beirlant, Shengwang Meng. Generalizing The Log-Moyal Distribution And Regression Models For Heavy-Tailed Loss Data. ASTIN Bulletin: The Journal of the International Actuarial Association, 2021, 51(1): 57-99. doi:10.1017/asb.2020.35.

  • 张译元,孟生旺. 因子Copula空间偏相依模型与农业系统性风险度量[J]. 统计研究, 2021,38(02): 122-134.

  • 王明高,孟生旺.基于尺度混合偏正态分布的稳健未决赔款准备金评估方法[J]. 数理统计与管理, 2021, 40(04): 634-642.

  • Ma N, Bai Y, Meng S. Return Period Evaluation of the Largest Possible Earthquake Magnitudes in China Mainland Based on Extreme Value Theory. Sensors (Basel, Switzerland). 2021, 21(10): 1-27.

  •  陈惠民,孟生旺,吕秀萍. 基于分箱策略的巨灾债券风险息差定价模型[J]. 统计与信息论坛, 2020, 35(11): 3-13.

  • Yifan Huang, Shengwang Meng. A Bayesian nonparametric model and its application in insurance loss prediction[J]. Insurance Mathmatics and Economics. 2020, V93: 84-94 . DOI: 10.1016/j.insmatheco.2020.04.010.

  • 张译元, 孟生旺. 农业指数保险定价模型的研究进展及改进策略[J]. 统计与信息论坛, 2020, 35(01): 30-39.

  • 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, V127. 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. 2019, Vol5: 785-798.

  • 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.

  • 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. 《金融数学》(第八版),中国人民大学出版社,2024.

  • 孟生旺, 《风险模型》, 中国人民大学出版社,2022.

  • 孟生旺. 《金融数学》(第七版),中国人民大学出版社,2021. 

  • 孟生旺. 《利息理论及其应用》(第四版), 中国人民大学出版社, 2021. 

  • 孟生旺. 《分层广义线性模型与车险索赔强度预测》(案例), 全国应用统计专业学位教育教学案例库,2020.12.1. 

  • 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