非人寿保险业务中的损失数据结构越来越复杂，相关性和异质性趋势逐渐显现。分层模型可以突破传统费率确定方法仅分析同一保险单损失数据的局限性。同时，提高了复杂结构数据预测的准确性。本文采用分层广义线性模型，研究了多年亏损数据的非寿险确定，并以汽车保险数据为基础进行了实证分析。研究结果表明，考虑到随机效应，与LMLM相比，GLMM的拟合度大大提高。它可以更有效地反映不同风险个体之间的差异，也可以揭示多个保险期间风险个体损失的异质性和相关性。