【摘 要】
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从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型展开研究,并将其用于非寿险精算领域中的累积索赔金额数据建模.文中在建模过程中,考虑到数据中常见的解释变量缺失,在复合分位回归的目标函数中进行加权,然后基于复合非对称拉普拉斯分布(CALD)对模型中的参数采用贝叶斯方法进行估计.模型中单指标部分基于三次B-样条展开,为了减少模型中的待估参数,B-样条的系数给定狄利克雷过程先验.文章的主要贡献包括:一、首次从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型进行研究;二、考虑到解释变量的缺失,对复合分位回归的目标函数
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心,新疆医科大学医学工程技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11861042),中国博士后科学基金项目(2019M650928),全国统计科学研究项目重点项目(2020LZ25)资助课题。
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从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型展开研究,并将其用于非寿险精算领域中的累积索赔金额数据建模.文中在建模过程中,考虑到数据中常见的解释变量缺失,在复合分位回归的目标函数中进行加权,然后基于复合非对称拉普拉斯分布(CALD)对模型中的参数采用贝叶斯方法进行估计.模型中单指标部分基于三次B-样条展开,为了减少模型中的待估参数,B-样条的系数给定狄利克雷过程先验.文章的主要贡献包括:一、首次从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型进行研究;二、考虑到解释变量的缺失,对复合分位回归的目标函数
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