基于零膨胀模型的短期聚合理赔分布的研究

发布时间：2020-07-01 22:13

【摘要】：现如今在经济学、保险学、生物学、医学、农业以及互联网等各个领域都会产生无穷无尽的计数数据。对于该类数据的处理,我们最常见的方法就是利用经典的离散分布,比如Poisson分布、二项分布以及负二项分布来建立相应的数学模型。但是随着数据数量的增加,在实际操作中我们会发现,在样本之中存在着大量取值为零的数据,比如调查人们一天中吸烟的数量,其中不抽烟的人很多,这时候零很多;研究车险理赔的理赔次数或理赔额,其中未发生理赔的保单很多,这时候零也很多;研究药品产生不良反应的次数,临床试验过程中未产生不良反应的人也不少,也就是零次较多等等;这里面的零的个数大大超过了Poisson分布、二项分布、负二项等各种分布所产生零的个数。这时候如果我们再用通常用的分布来解决相应问题的时候,难免会出现结果不准确等现象。我们称此为零膨胀(zero-inflated,ZI)现象。为解决这一问题,Lambert在90年代初期提出了零膨胀泊松模型(ZIP),该模型是一个零计数过程与非零计数过程相互混合所得到的概率分布。在本文中,首先介绍了零膨胀模型的产生背景、研究成果以及短期聚合风险模型,并将零膨胀模型引入到短期聚合风险模型中,将之与原来的拟合程度相比较,为处理此类在风险模型中含有过多个零的数据提供了新的解决办法。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F840;O211.3

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本文编号：2737337