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巴西，维塔拉斯；布鲁斯·琼斯。；里查达斯·齐蒂基斯

索赔严重性分布的稳健拟合和修剪矩方法。 （英语） Zbl 1159.62067号

J.统计计划。推断 139，第6期，2028-2043（2009）。
摘要：非寿险中产生的许多数量取决于索赔严重性分布，通常采用参数形式进行建模。因此，获得数量的良好估计值可简化为对模型参数的良好估计。然而，“良好估计”的概念取决于当前的问题。例如，最大似然估计量（MLE）是有效的，但它们通常缺乏鲁棒性。由于离群值在保险损失数据中很常见，因此有一种方法能够平衡效率和稳健性非常重要。在这一思想的指导下，我们提出了一种通用的估计方法，称为修剪矩法（MTM）。该方法适用于各种模型设置情况，包括不需要在分布的一个或两个尾部进行紧密拟合的情况。MTM估计器可以实现不同程度的稳健性，并且它们还允许决策者轻松看到估计器对数据的操作，这使得它们特别具有吸引力。我们通过详细的理论分析和MTM估值器的仿真研究来说明这些特征，这些估值器适用于位置尺度族和对数正态和帕累托等几种损失分布。作为进一步的说明，我们分析了1925年至1995年美国飓风损失的真实数据集。

引用于1审查
引用于22文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

效率；损失模型；保费计算；稳健估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Brazauskas}等人，J.Stat.Plann。推论139，第6号，2028--2043（2009；Zbl 1159.62067）
全文： 内政部

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