贝叶斯非线性混合效应模型及其应用研究

发布时间：2017-11-02 22:23

  本文关键词：贝叶斯非线性混合效应模型及其应用研究

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【摘要】：由于常用的线性混合效应模型对具有非线性关系的纵向数据建模具有一定的局限性,因此对线性混合效应模型进行扩展,根据变量间的非线性关系建立不同的非线性混合效应模型,并根据因变量的分布特征建立混合分布模型。基于一组实际的保险损失数据,建立多项式混合效应模型、截断多项式混合效应模型和B样条混合效应模型。研究结果表明,非线性混合效应模型能够显著改进对保险损失数据的建模效果,对非寿险费率厘定具有重要参考价值。
【作者单位】： 山东工商学院统计学院;中国人民大学应用统计科学研究中心;
【关键词】： 混合效应模型 非线性模型 保险损失 贝叶斯
【基金】：国家自然科学基金项目《考虑风险相依的非寿险精算模型研究》(71171193) 山东省社会科学基金项目《基于贝叶斯分层MCMC对山东保险市场区域差异及协同发展对策性研究》(15CTJJ01) 山东工商学院博士科研基金项目《贝叶斯分层模型的应用研究》(BS201508)
【分类号】：F842.4;O212.8
【正文快照】： 一、引言混合效应模型在教育、医学、社会和金融保险等领域具有广泛的应用价值。很多保险数据需要进行分层分析,比如同一地区的车辆和房屋等保险标的都具有相似的风险特征,而不同地区的这些保险标的具有一定的差异性,这些保险标的的损失数据都不满足相互独立的假设条件。对于

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本文编号：1133451