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尤里·戈盖贝尔;Armelle Guillou先生;蒂内·佩德森;秦静

基于极值的条件尾矩估计及其在再保险评级中的应用。 （英语） Zbl 1510.91145号

保险。数学。经济。 107, 102-122 (2022).
每个随机变量（X）都可以用分布函数（F（X）=mathbb{P}（X\leqslide X））、（X\in\mathbb}R}）和分位数函数来表征\[U（x）=\inf\{y:F（y）\geqsleat 1-1/x\}，x>1。\]非负随机变量\（X\）的条件尾矩为\[\θ{\{\beta，\，p\}}=\mathbb{E}\big（X^\beta\，|\，X>U（1/p）\big），\]如果\（\mathbb），则提供{E} X（X）^\β<\infty\），其中\（p\in（0,1）\）和\（β>0\）。
设（X_1，X_2，ldots，X_n}）是具有顺序统计量的独立同分布随机变量的样本（X_{1，n}\[\widetilde{theta}{{beta，n}}=frac{1}{k}\sum{j=1}^kX^beta{n-j+1，n}。\]在一定条件下，本文作者导出了在（k，n，rightarrow\infty）和（k/n，rightArrow0\）情况下关于比率（widetilde{theta}{{beta，n，}/theta{{beta\，p，}}）的极限行为的几种表述。所开发的方法用于估计超额损失再保险合同下的预期付款和付款差异。
审核人：乔纳斯·萨尤利斯（维尔纽斯）

引用于2文件

MSC公司：

91G05号 精算数学
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62G32型 极值统计；尾部推断

关键词：

条件尾力矩;帕累托型分布;尾部指数;超额损失再保险;二阶条件;订单统计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Goegebeur}等人，《保险》。数学。经济。107、102-122（2022年；Zbl 1510.91145）
全文： 内政部 哈尔

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