【摘 要】
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分类费率厘定中最常使用的模型之一是泊松回归模型,但当损失次数数据存在过离散特征时,通常会采用负二项回归模型.本文将两参数的负二项回归模型推广到了三参数情况,并用它来
【机 构】
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中国人民大学财政金融学院,北京,100872;中国保险监督管理委员会博士后科研工作站,北京,100140;中国人民大学统计学院,北京,100872
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分类费率厘定中最常使用的模型之一是泊松回归模型,但当损失次数数据存在过离散特征时,通常会采用负二项回归模型.本文将两参数的负二项回归模型推广到了三参数情况,并用它来解决分类费率厘定中的过离散(over-dispersion)问题.本文通过对一组汽车保险损失数据的拟合表明,三参数的负二项分布回归模型可以有效改善对实际损失数据的拟合效果.
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