本文選題：零膨脹　切入點(diǎn)：貝葉斯　出處：《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究目標(biāo):建立零膨脹損失次數(shù)的貝葉斯分位回歸模型。研究方法:通過增加隨機(jī)擾動(dòng)將離散型的損失次數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)型數(shù)據(jù),在預(yù)測(cè)誤差平方和最小的條件下,求解出分位數(shù)水平,并應(yīng)用貝葉斯方法求解分位回歸模型中的參數(shù)。研究發(fā)現(xiàn):基于得到的分位回歸模型及相應(yīng)的分位數(shù)水平,實(shí)現(xiàn)對(duì)未來的損失頻率的預(yù)測(cè)。研究創(chuàng)新:借助等式關(guān)系,求解分位回歸的分位數(shù)水平,避免主觀選擇分位數(shù)水平的弊端,實(shí)現(xiàn)對(duì)零膨脹損失次數(shù)貝葉斯分位回歸建模。研究?jī)r(jià)值:基于一組實(shí)際數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明,該模型可以顯著改進(jìn)現(xiàn)有模型的擬合效果。
[Abstract]:Objective: to establish a Bayesian quantile regression model for zero expansion loss. The quantile level is solved, and the parameters in the quantile regression model are solved by using Bayesian method. It is found that, based on the obtained quantile regression model and the corresponding quantile level, Research innovation: solving the quantile level of quantile regression with the help of equality relation, avoiding the disadvantage of subjective choice quantile level. Research value: the empirical results based on a set of actual data show that the model can significantly improve the fitting effect of the existing models.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)大學(xué);
【基金】：國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“巨災(zāi)保險(xiǎn)的精算統(tǒng)計(jì)模型及其應(yīng)用研究”(16ZDA052) 教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的精算統(tǒng)計(jì)模型與風(fēng)險(xiǎn)管理問題研究”(16JJD910001)的資助
【分類號(hào)】：O212.8

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7 劉群;王穎U，

本文編號(hào)：1587894