非寿险精算中的贝叶斯统计分析
出版时间:
2018-11
版次:
1
ISBN:
9787509658727
定价:
68.00
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在风险管理中,信息的充分使用对风险管理效率的提高有着重要的意 义。在非寿险精算的统计推断中,不仅需要利用索赔的样本信息,而且要 充分挖掘风险参数的先验信息,因此非寿险精算的统计推断落入了贝叶斯 框架。本书基于贝叶斯决策理论的思想和方法,研究了非寿险精算中的三 大问题:保费定价、风险度量的估计和责任准备金评估。在贝叶斯统计 中,当样本容量较小时,先验分布的选取是至关重要的。为了克服先验分 布选取的主观性,我们建立了风险的线性贝叶斯模型,将风险保费、风险 度量和责任准备金的估计限定在样本的某种线性函数中,进而利用经验贝 叶斯方法对结构参数进行估计。本书提出的方法是经典信度理论的改进与 推广。研究证明,本方法提出的估计有良好的统计性质,且对模型的依赖 性小,能直接运用于保险实践。
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内容简介:
在风险管理中,信息的充分使用对风险管理效率的提高有着重要的意 义。在非寿险精算的统计推断中,不仅需要利用索赔的样本信息,而且要 充分挖掘风险参数的先验信息,因此非寿险精算的统计推断落入了贝叶斯 框架。本书基于贝叶斯决策理论的思想和方法,研究了非寿险精算中的三 大问题:保费定价、风险度量的估计和责任准备金评估。在贝叶斯统计 中,当样本容量较小时,先验分布的选取是至关重要的。为了克服先验分 布选取的主观性,我们建立了风险的线性贝叶斯模型,将风险保费、风险 度量和责任准备金的估计限定在样本的某种线性函数中,进而利用经验贝 叶斯方法对结构参数进行估计。本书提出的方法是经典信度理论的改进与 推广。研究证明,本方法提出的估计有良好的统计性质,且对模型的依赖 性小,能直接运用于保险实践。
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