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有限混合模型中风险测度的大偏差

作者

上市的：
  • 瓦莱丽亚·比格诺齐
  • 克劳迪奥·麦奇
  • 利亚·彼得雷拉

摘要

由于其异质性，保险风险可以适当地描述为不同固定模型的混合，其中分配给每个模型的权重可以根据可用数据的样本进行经验估计。如果风险度量是基于估计的混合物而不是（未知的）真实混合物进行评估的，那么重要的是要调查提交的错误。在本文中，我们研究了当数据样本量趋于无穷大时，估计风险测度的大偏差渐近行为。应用收缩原理得到了大偏差的结果，速率函数由合适的变分公式给出；显式表达式可用于两种模型的混合。最后，我们的结果应用于最常见的风险度量，即分位数、预期短缺和短缺风险度量。

建议引用

  • Valeria Bignozzi和Claudio Macci以及Lea Petrella，2017年。"有限混合模型中风险测度的大偏差,"文件1710.03252，arXiv.org，2018年2月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1710.03252
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    引文

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    引用人：

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