【摘 要】
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对保险短期个别风险的测算由于没有充分考虑索赔次数和索赔额的不确定性．其结果不能准确评估并预测保险实务中复杂的短期风险。文章在传统贝叶斯模型基础上引入Metropolis～Hast
【机 构】
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山东大学经济学院,中国人寿保险股份有限公司
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对保险短期个别风险的测算由于没有充分考虑索赔次数和索赔额的不确定性．其结果不能准确评估并预测保险实务中复杂的短期风险。文章在传统贝叶斯模型基础上引入Metropolis～Hastings抽样与Gibbs抽样相结合的马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，克服了高维数值计算的困难，通过对典型实例的实证测算，证实即使在索赔数据缺失情况下．该模型仍然能够较好地模拟缺失数据的后验估计以及预测值的后验分布，提高了预测的准确性并减少了不确定性风险。
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翻译材料选自斯蒂芬·欣肖和凯瑟琳·埃利森(Stephen P.Hinshaw and Katherine Ellison)合著的《注意力缺陷多动症:人应皆知的事实》(ADHD:What Everyone Needs to Know)一书