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使用g和h分布估计保险分析和操作风险中的巨额损失的改进方法

作者

上市的：
  • 马可·比
  • 朱利安汉堡
  • 卢卡·特拉宾

摘要

本文研究了g分布和h分布的参数估计。这些分布可以应用于建模高度扭曲和失败的数据，如银行和保险部门的极端损失。我们首先介绍了两种估计方法：数值最大似然方法和带有bootstrap加权方案的间接推断方法。在实际的模拟研究中，我们表明间接推断在计算上更有效，并且在数据的极端特征情况下提供更好的估计。保险和运营损失的实证说明说明了这些发现。

建议引用

  • Marco Bee&Julien Hambuckers&Luca Trapin，2019年。"使用g和h分布估计保险分析和操作风险中的巨额损失的改进方法,"DEM工作文件2019/11，经济与管理系。
    • 手柄：RePEc:trn:utwprg:2019/11
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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    12. Gareth W.Peters&Pavel V.Shevchenko&Bertrand K.Hassani&Ariane Chapelle，2016年。"是否应该用标准化的操作风险度量方法取代高级度量方法？,"打印后哈尔什-01391091，哈尔。
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    难以解决的可能性;间接推理;偏态分布;尾部建模;引导数据库;
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    • 第15项-数学和定量方法——计量经济和统计方法与方法：通用——统计模拟方法：通用
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    • G22集团-金融经济学——金融机构与服务——保险；保险公司；精算专业

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