【摘 要】
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Copula作为一种分析多元随机变量相关性的工具,能够捕捉到各变量之间的非线性复杂关系,其广泛地应用于保险、经济、工程等领域.常见类型有Gaussian、t和Gumbel Copula.本文对
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Copula作为一种分析多元随机变量相关性的工具,能够捕捉到各变量之间的非线性复杂关系,其广泛地应用于保险、经济、工程等领域.常见类型有Gaussian、t和Gumbel Copula.本文对Copula进行推广工作,在常见Copula基础上,结合max算子和ZTP(Zero-truncated Poisson)分布,提出一种新型ZTP Copula.首先,本文通过作图和计算K-L(Kullback-Leibler)距离,对比出新模型在不同参数情形下有别于常见Copula;其次,利用半参数估计方法对模型进行参数估计.仿真结果表明随着样本量的增加,估计结果越来越精确;然后,利用AIC(Akaike information criterion)对新模型进行不确定性分析,结果显示新模型对不确定分布生成的数据仍有良好估计效果;最后,利用工人赔偿保险数据进行实例分析,展示了新模型在实际生活中的应用.
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