厄兰极值混合模型的有效估计及其在保险中的应用

发布时间：2017-09-01 07:39

  本文关键词：厄兰极值混合模型的有效估计及其在保险中的应用

  更多相关文章： 极值理论 极值混合模型 iSCAD惩罚 EM算法 似然函数

【摘要】：本文研究了Erlang混合分布和广义帕累托分布混合模型的估计问题.通过引入iSCAD惩罚函数,利用EM算法极大化iSCAD惩罚似然函数的方法,获得了混合序和参数的估计值,计算出有效的度量风险指标value-at-risk(VaR)和tail-VaR(TVaR),通过模拟实验和实际数据说明了模型和算法的有效性.推广了有限Erlang极值混合模型在保险数据拟合中的应用.
【作者单位】： 厦门大学数学科学学院;多伦多大学统计系;武汉大学数学与统计学院;
【关键词】： 极值理论 极值混合模型 iSCAD惩罚 EM算法 似然函数
【基金】：国家自然科学基金资助(11201352)
【分类号】：F840;O212.1
【正文快照】： 1引言 Erlang混合分布广泛应用于保险损失数据的建模,在保险破产理论和保险损失数据的拟合中都有良好的表现.保险破产理论中,当利用混合Erlang分布对保险损失的严重程度建模时,通常关注的一些指标将有明确的解析式,比如无限破产概率,随机破产时刻的拉普拉斯变换等,这方面的研

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本文编号：770806