半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

发布时间：2018-03-21 18:46

  本文选题：极值理论　切入点：半参数混合模型　出处：《统计与决策》2017年14期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失。在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值。该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图。实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性。
[Abstract]:Extreme value estimation is an important part of loss assessment. Based on Bayesian method, a semi-parametric mixed model is used to fit the loss. In the process of determining the parameters of the model, Bayesian method is used to model the parameters. The parameters are transformed into random variables, and the estimated values of parameters are obtained based on Malka Monte Carlo MCMC sampling. This method is characterized by a small number of parameters, and the parameters are transformed into random variables by sampling. The results show that the model not only takes into account the uncertainty of the parameters, but also takes into account the loss of the thick tail.
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【分类号】：O212.8

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本文编号：1645095