截断指数威布尔-帕累托组合模型

使用组合模型模拟单峰厚尾型保险损失数据是非常有效的方法.鉴于在非寿险合约中一般都具有免赔条款的特征,构建一类截断指数威布尔-帕累托组合模型,讨论模型的相关统计性质,然后利用R语言对仿真数据进行参数估计及模型检验.最后,使用丹麦火险数据进行分布拟合,实证结果表明,截断指数威布尔-帕累托组合模型具有更优的拟合效果.     

尖峰厚尾保险损失数据的统计建模

保险损失数据的一个重要特点是尖峰厚尾性,即既有大量的小额损失,又有少量的高额损失,使得通常的损失分布模型很难拟合此类数据,从而出现了对各种损失分布模型进行改进的尝试.改进后的模型一方面要有较高的峰度,另一方面又要有较厚的尾部.最近几年文献中出现的改进模型主要是组合模型,即把一个具有非零众数的模型(如对数正态分布或威布尔分布)与一个厚尾分布模型(如帕累托分布或广义帕累托分布)进行组合.讨论了这些组合模型的性质和特点,并与偏t正态分布和偏t分布进行了比较分析,最后应用MCMC方法估计模型参数,并通过一个实际损失数据的拟合分析,表明偏t分布对尖峰厚尾损失数据的拟合要优于目前已经提出的各种组合模型.     

帕累托分布抽样基本定理及在帕累托分布参数估计中的应用

本文首先发现帕累托分布抽样基本定理,应用到帕累托分布参数估计中,得到了帕累托分布参数的一致最小方差无偏估计;并且得到了单总体帕累托分布参数的置信区间及联合置信区间,以及双总体帕累托分布参数比值的置信区间.     

非寿险中巨额损失数据的拟合与精算

利用极值理论给出了一种新的解决非寿险精算中巨额损失保费厘定问题的方法。在建模过程首先给出了极值理论的最大吸引域检验问题,然后利用不同方法讨论了最优门限值的选取问题,并在POT模型下利用广义帕累托分布对巨额损失分布进行拟合。然后在假设损失次数服从泊松分布的条件下,在复合泊松分布的框架下讨论了险位超赔再保险的纯保费计算问题。     

二元Cuadra-Auge型帕累托分布参数的一致最小方差无偏估计

讨论了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的参数估计;分别给出了参数的矩估计和最大似然估计;导出了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的一个特征,并由此得到了参数的一致最小方差无偏估计.     

混合Weibull分布参数估计的ECM算法

混合威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的统计方法,如矩估计、极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM算法详细研究了混合威布尔分布在正常工作条件下,完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-截尾场合的参数估计问题.数据模拟表明利用ECM算法来估计混合威布尔分布是一种有效的方法.     

二元Cuadra-Auge型帕累托分布的相关性及渐近独立性

二元Cuadra-Auge型帕累托分布是一个二元对称分布,在本文中,分别讨论了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的性质与相关性及渐近独立性,导出了二元Cuadra-Auge型帕累托分布的若干性质;证明了X,Y之间的相关系数介于零与四分之三之间,且X,Y之间渐近独立.     

沪深股市收益分布尾部特征研究

本文运用跳跃扩散模型和极值理论方法对沪深股指收益分布特征进行了研究。跳跃扩散模型定量化地给出沪深股市股票收益分布产生的原因,沪深股市收益分布为具有胖尾的非正态分布,股票收益变动主要是由离散信息作用引起,一般帕累托分布较好地拟合股票收益左尾分布。     

基于MCMC模拟的MGPD模型及其在地质灾害风险度量中的应用

基于马尔科夫链蒙特卡洛(简记为MCMC)模拟的参数贝叶斯估计,对改进的广义帕累托分布(简记为MGPD)模型进行了优化,并利用该模型得到了地质灾害损失的在险损失值(简记为VaR)和条件损失值(简记为CVaR).以湖南娄底市地质灾害损失数据进行实证分析及模型适应性检验,结果表明:优化后的模型不仅具有很好的极值数据描述能力,而且具有较强的适用性.     

基于混合Ⅰ型删失数据的威布尔模型精确推断（英文）

威布尔分布是可靠性和寿命测试试验中常用的模型.本文中,我们考虑了基于混合Ⅰ型删失数据的威布尔模型精确推断.我们得到了威布尔分布未知参数最大似然估计的精确分布以及基于精确分布的置信区间.由于精确分布函数较为复杂,我们也给出了未知参数的另外几种置信区间,比如,基于近似方法的置信区间,Bootstrap置信区间.为了评价本文的方法,我们给出了一些数值模拟的结果.