Stein损失函数下的保费估计

利用信度理论研究在Stein损失函数下的保费估计问题,分析了贝叶斯估计、信度估计、多层贝叶斯估计3种估计,并计算3种保费估计,比较其结果发现在Stein损失函数下:当样本数n趋于无穷大时,信度保费会收敛到风险保费,且多层贝叶斯估计比贝叶斯估计的稳健性更强.     

具有共同效应的多维信度模型(英文)

建立了具有随机共同效应的多维信度模型,得到了该模型中的非齐次与齐次信度估计.并讨论了这些估计的性质.类似于经典的信度理论,具有共同效应的多维信度仍然可以表示为个体数据、聚合数据与聚合保费的加权和,其权重被称为信度因子矩阵.最后,给出一个数值例子说明了多维信度估计的计算方法.     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.