超出损失保险的纯保费估计和风险度量

文章引入负二项分布作为保单组合的索赔次数的分布,全Paretian分布作为索赔额的分布,研究了超出损失保险保单组合的纯保费的估计方法,导出了最大可能损失的估计式,并利用火灾保险索赔数据进行了实证分析。     

相对损失函数下的保费估计

在经典的信度理论中,几乎所有的保费模型都建立在纯保费基础上。但是在实际保险业务中,要求收取的保费带有安全负荷。文章在相对损失函数下,建立了保费估计模型,得到了该模型下风险保费的6个估计,即聚合保费、聚合估计、Bayes保费、Bayes估计、信度保费和信度估计,并验证了这些估计的相合性。文章还将这6个估计分为两类,用例子比较了这两类估计的异同。     

寿命产品可靠度的贝叶斯估计

在与信息论中的熵函数有关的一种新的加权对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品可靠度的估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式并讨论了贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计,数值算例表明研究结果能为实际生产提供稳健性较高的估计形式。     

抽样推断中比例估计的几种方法及比较

本文通过比例估计的例子,揭示了不同抽样理念、统计学派以及估计方法在抽样推断中的应用及特点,特别的分析了基于模型的抽样理念下,贝叶斯思想和极大似然思想的应用。本文反映出统计学科中,面对同一个问题有各种不同角度的理解和解决方法。     

偏度系数的近似线性贝叶斯估计

在概率统计中,偏度系数反映了随机变量的密度曲线的对称特征.由于偏度系数涉及到分布的前三阶矩,因此得到好的估计有一定的难度.文章建立贝叶斯模型,对偏度系数提出近似线性贝叶斯估计,并在多条数据结构下,对先验分布的超参数提出合适的估计,得到偏度系数的经验贝叶斯估计.     

平滑转移空间随机前沿模型的贝叶斯估计

经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示：（1）极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。（2）若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。     

医疗保险定点医院损失分布估计

本文应用了风险模型的损失分布及其估计方法,在分析社会医疗保险医疗赔付模式下,根据定点医院相关数据对风险模型的损失分布进行了实证分析和估计。并采用蒙特卡罗方法进行了数据仿真,表明估计结果的有效性。     

CGE模型中CES生产函数的贝叶斯估计

文章讨论了如何把贝叶斯统计方法应用到单个方程非线性计量经济学模型中。首先对贝叶斯统计方法进行了分析;然后以CES生产函数模型为例分析了单个方程非线性模型的贝叶斯估计问题;最后分析了常替代弹性（CES）产函数模型在不同的先验分布下的贝叶斯估计。     

产品无失效概率的贝叶斯估计

对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。     

基于MCMC的成数再保险的最优自留额

文章从原保险人的角度出发,研究对风险组合进行成数再保险安排时的最优自留额问题。为了充分考虑各类风险的不确定性,本文对索赔次数和索赔额引入多级贝叶斯模型,并将马尔柯维茨均值—方差理论作为判断最优的标准,使原保险人在动态利润下通过设定最优自留额达到自己所承保的风险组合的风险最小,从而得到利润与风险的有效边界。我们将利用MCMC数值模拟方法求解贝叶斯模型。模拟结果证明了该模型及MCMC数值模拟方法的有效性。     

随机波动模型贝叶斯估计效率研究

讨论了四种不同MCMC抽样方案在SV模型贝叶斯估计中的适应性和稳健性问题。蒙特卡洛模拟结果显示,随机误差项的近似处理方式和波动变量抽样结构直接影响SV模型的贝叶斯估计效率。具体来说,波动变量的"成块"抽样比"逐分量"抽样的效率更高;随机误差项有限混合近似比正态近似的估计精度更优。四种抽样方案中,正态近似和FFBS算法的收敛速度和运算时间最快,有限混合近似和FFBS算法的估计精度最优。     

二次损失下带约束的增长曲线模型的Minimax估计

文章对于带椭球约束的增长曲线模型,在二次损失函数下给出回归系数在线性估计类中的Minimax估计,证明该估计是压缩有偏、可容许估计.在一些特殊的情形下,该估计包括了增长曲线功效岭回归估计、多元线性Minimax估计等.     

基于分层贝叶斯分析的残疾率小域估计方法

小域估计（Small Area Estimation）是抽样调查领域里一个重要的研究方向,国计民生中的许多重要问题如失业率、传染病的发病率和民意测验等抽样调查都需要采用不同的小域估计方法。本文针对小域估计问题,以估计方法发展脉络为主线,以分层贝叶斯分析的小域估计为重点,对小域估计问题的理论、方法和最新进展进行简述,并利用澳大利亚残疾、老龄化和护理者（SDAC 2003）抽样调查实际数据,从分层贝叶斯分析角度对澳大利亚残疾率进行估计,最后对估计结果进行比较和讨论。     

正态模型刻度参数的经验贝叶斯估计的渐近性

文章依据经验贝叶斯估计的思想,研究在平方损失函数下,正态模型中刻度参数的经验Bayes(EB)估计问题.     

顾客满意度的Bayes估计

文章讨论了顾客满意度的Bayes估计模型,给出了在先验分布为未知或为Dirichlet分布情形下的Bayes估计,并且给出了在不同条件下,Dirichlet先验分布的超参数估计。应用顾客满意度的Bayes估计模型进行了实例分析。最后,对顾客满意度的Bayes估计模型的使用范围进行了简洁的论述。     

基于Bayesian Gibbs Sampler的状态空间模型估计方法研究及其在中国潜在产出估计上的应用

 本文将贝叶斯吉伯斯样本生成（Bayesian Gibbs Sampling,BGS）方法应用到状态空间模型的估计。首先介绍了BGS方法的基本内容和计算步骤,然后给定参数生成满足状态空间模型的模拟数据,并对模拟数据应用BGS方法估计。结果表明参数与状态向量的估计值与参数值与状态向量的真实值相当接近,明显优于基于Kalman滤波的最大似然估计结果。最后,本文将BGS算法应用于中国1980年至2008年的潜在增长率与增长率缺口的估计。     

一类非对称损失函数下几何分布可靠度Bayes估计

文章在一类非对称损失损失函数下,讨论了几何分布可靠度的Bayes估计问题.在可靠度的先验分布为贝塔共轭先验分布下,得到了可靠度的Bayes估计、多层Bayes估计,最后给出了一个实际应用例子.     

Linex损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计

文章研究了在Linex损失函数下两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的Bayes估计及其容许性、多层Baves估计。     

指数族分布中参数的经验贝叶斯估计

指数族分布是一类应用广泛的分布类,包括了泊松分布、Gamma分布、Beta分布、二项分布等常见分布.在非寿险中,索赔额或索赔次数过程常常被假定服从指数族分布,由于风险的非齐次性,指数族分布中的参数θ也为随机变量,假定服从指数族共轭先验分布.此时风险参数的估计落入了Bayes框架,风险参数θ的Bayes估计被表达“信度”形式.然而,在实际运用中,由于先验分布与样本分布中仍然含有结构参数,根据样本的边际分布的似然函数估计结构参数,从而获得风险参数的经验Bayes估计,最后证明了该经验Bayes估计是渐近最优的.