零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型

发布时间：2018-03-09 09:11

  本文选题：零膨胀　切入点：贝叶斯　出处：《数量经济技术经济研究》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究目标:建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法:通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现:基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新:借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值:基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。
[Abstract]:Objective: to establish a Bayesian quantile regression model for zero expansion loss. The quantile level is solved, and the parameters in the quantile regression model are solved by using Bayesian method. It is found that, based on the obtained quantile regression model and the corresponding quantile level, Research innovation: solving the quantile level of quantile regression with the help of equality relation, avoiding the disadvantage of subjective choice quantile level. Research value: the empirical results based on a set of actual data show that the model can significantly improve the fitting effect of the existing models.
【作者单位】： 中国人民大学统计大学;
【基金】：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”(16ZDA052) 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究”(16JJD910001)的资助
【分类号】：O212.8

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本文编号：1587894