半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用-中国学术期刊网络出版总库

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半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

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【作者】	张琳; 袁凌翔;
【作者单位】	湖南大学金融与统计学院;
【文献出处】	统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2017年 14期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	极值理论; 半参数混合模型; 贝叶斯方法; 不确定性; MCMC;
【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。
【更新日期】	2017-08-15
【分类号】	O212.8
【正文快照】	0引言极端事件具有损失大、发生概率小的特点,从统计角度甚至可以认为不会发生,但是在风险管理中具有极其重要的研究意义。特别是从保险公司的角度来看,一旦极端事件发生将造成非同寻常的影响,甚至可能因巨额赔款而破产。极值理论为极端事件的测度提供了基本的统计模型,在使用?

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