本書包括三部分內(nèi)容:第一部分為6套全真模擬試卷和參考答案;第二部分為涉及專業(yè)的高級經(jīng)濟(jì)實務(wù)考試大綱;第三部分為相關(guān)政策規(guī)定。

本書旨在以社會保險費征收管理為主線,以社會保險費各險種政策為骨干,以專題測試和習(xí)題詳解為重點,幫助廣大稅務(wù)干部和相關(guān)讀者全面、準(zhǔn)確掌握社會保險費相關(guān)知識點,開展針對性測試和強化提升,持續(xù)提高業(yè)務(wù)能力。本書共計九章。分別為社會保險基礎(chǔ)知識專題、養(yǎng)老保險專題、醫(yī)療保險專題、失業(yè)保險專題、工傷保險專題、社會保險費降費專題、社

本書在分析研究城鄉(xiāng)居民基本養(yǎng)老保險制度的籌資、待遇確定、運行和社會化服務(wù)四大核心機制及其與其他養(yǎng)老保障制度銜接機制現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，通過與城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險制度比較，借鑒國外養(yǎng)老保險制度發(fā)展經(jīng)驗，從城鄉(xiāng)一體化視角，提出完善各機制的對策。第一，通過提高繳費檔次標(biāo)準(zhǔn)、加大中央政府財政責(zé)任等措施完善籌資機制。第二，通過提高繳費

本書結(jié)合2020年車險綜合改革的內(nèi)容以及近年來車險業(yè)務(wù)的變革和提升，對汽車保險投保、理賠中常見的問題進(jìn)行了全面的梳理和總結(jié)，內(nèi)容包括保險基礎(chǔ)知識，交強險、車輛損失險、第三者責(zé)任險、車上人員責(zé)任險、附加險、駕乘人員意外險的投保與理賠知識，以及汽車保險該如何買，出險了該如何辦，案例分析，共計450個問題。全書內(nèi)容短小精悍，

《財富穩(wěn)健之路》中作者以40年的精算師經(jīng)驗，為讀者提供如何在復(fù)雜的財務(wù)前景中生存的必要指導(dǎo)，為大量處于中間狀態(tài)的人（既不是富得流油的人，也不是沒有經(jīng)濟(jì)來源的人）而準(zhǔn)備。他從金錢和概率、復(fù)雜性和變化以及人性特質(zhì)和弱點等方面深刻詮釋如何實現(xiàn)終身財務(wù)健康。作者通過講故事的方式進(jìn)行教授，不僅淺顯易懂，而且妙趣橫生。書中提到的整

本教材是第2版，是“高等學(xué)校醫(yī)療保險專業(yè)第二輪系列教材”之一，在保持與第一版的總體知識結(jié)構(gòu)體系穩(wěn)定不變的基礎(chǔ)上，本教材緊跟我國健康保險領(lǐng)域的**政策動態(tài)和健康保險市場發(fā)展的新趨勢，并吸納了國內(nèi)外健康保險市場調(diào)查與預(yù)測的**研究成果，在內(nèi)容上既注重完整闡釋健康保險市場調(diào)查和預(yù)測的基本原理、技術(shù)和方法，又介紹了健康保險市場

這是一本介紹重疾險和重大疾病知識的科普讀物。作者以中國保險行業(yè)協(xié)會與中國醫(yī)師協(xié)會聯(lián)合發(fā)布的《重大疾病保險的疾病定義使用規(guī)范（2020年修訂版）》為基礎(chǔ)，用通俗易懂的語言，系統(tǒng)講解了28種重度疾病和3種輕度疾病的定義、理賠要點，并提供對應(yīng)的健康養(yǎng)生建議，向大眾普及與重疾險相關(guān)的醫(yī)學(xué)、保險學(xué)知識。大眾讀者閱讀本書，可以系統(tǒng)

本書旨在從社會治理現(xiàn)代化的視角，全面深化對保險參與公共風(fēng)險治理的認(rèn)識和理解，推廣最佳實踐，推動相關(guān)政策的制定與完善，實現(xiàn)保險與公共風(fēng)險治理的全面和深度融合，更好地探索社會治理現(xiàn)代化的中國實踐。首先，本書明確了保險在公共風(fēng)險治理中的重要地位和作用，驗證了保險能有效分散和轉(zhuǎn)移風(fēng)險、減輕社會和政府壓力、以及促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定恢

本書主要是從營銷管理的角度出發(fā)，針對管理層介紹應(yīng)如何制定營銷戰(zhàn)略、營銷計劃，選擇營銷策略、營銷渠道等，并分析了保險所特有的各種營銷渠道的特征和整體情況。本書分為四大部分：保險營銷原理、保險營銷策略、保險營銷渠道、保險營銷管理。主要內(nèi)容包括：保險營銷計劃的制訂，對保險公司所處環(huán)境的分析，保險競爭策略、保險產(chǎn)品策略、保險促

本書基于大數(shù)據(jù)時代背景，對健康保險精算統(tǒng)計模型與風(fēng)險監(jiān)管進(jìn)行系統(tǒng)研究。研究發(fā)現(xiàn)：，分布式算法、*子抽樣、基于密度比模型的經(jīng)驗似然算法和模*均算法等可解決健康大數(shù)據(jù)融合問題；第二，隨機森林分類模型、BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、樸素貝葉斯模型及馬爾可夫模型等可有效推進(jìn)健康保險定價模型向事前定價動態(tài)調(diào)整的創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變；第三，聚類方