论文摘要
基于AL(asymmetric Laplace)分布建立了贝叶斯分层参数化分位回归模型,并与传统的非参数化分位回归模型进行了比较.通过蒙特卡洛方法从参数的后验分布中反复抽样,借助分位函数的表达式,获得了准备金风险边际的分布,进而给出了风险边际的置信区间.基于一组增量赔款数据的分析结果表明,贝叶斯分层参数化分位回归模型可显著改善传统分位回归模型对未决赔款准备金的预测效果,并为保险公司的风险管理提供更多有价值的信息.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨亮,孟生旺
关键词: 非寿险,未决赔款准备金,分位回归,非对称拉普拉斯分布
来源: 系统工程学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,保险
单位: 中国人民大学统计学院,西南财经大学保险学院,中国人民大学应用统计科学研究中心
基金: 国家社科基金重大资助项目(16ZDA052),教育部人文社会科学重点研究基地重大资助项目(16JJD910001)
分类号: F840.4;O212.1
DOI: 10.13383/j.cnki.jse.2019.05.009
页码: 672-682
总页数: 11
文件大小: 2320K
下载量: 153
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标签：非寿险论文; 未决赔款准备金论文; 分位回归论文; 非对称拉普拉斯分布论文;