【摘 要】
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本文建立了贝叶斯模型,讨论了帕累托索赔额分布中参数的估计问题,得到了风险参数的极大似然估计、贝叶斯估计和信度估计,并证明了这些估计的强相合性.在均方误差的意义下比较
【机 构】
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江西师范大学数学与信息科学学院,江西财经大学信息管理学院,江西师范大学计算机信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71361015);中国博士后基金面上资助项目(2013M540534);中国博士后基金特别资助项目(2014T70615);江西省博士后择优项目(2013KY53);江西省自然科学基金(20142BAB201013)资助
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本文建立了贝叶斯模型,讨论了帕累托索赔额分布中参数的估计问题,得到了风险参数的极大似然估计、贝叶斯估计和信度估计,并证明了这些估计的强相合性.在均方误差的意义下比较了这些估计的好坏,并通过数值模拟对均方误差进行了验证,结果表明,贝叶斯估计比其他估计具有较小的均方误差.最后,给出了结构参数的估计并证明了经验贝叶斯估计和经验贝叶斯信度估计的渐近最优性.
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