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巴西，维塔拉斯;安德烈亚斯·克莱菲尔德

考虑到精算应用，对广义Pareto分布进行稳健有效的拟合。 （英语） Zbl 1231.91148号

保险。数学。经济。 45，第3期，424-435（2009）.
摘要：由于极值理论的进步，广义帕累托分布（GPD）作为一个自然族出现，用于建模高阈值上的超越。它在应用（例如，保险、金融、经济、工程和许多其他领域）中的重要性怎么强调都不为过，并且有广泛的文档记录。然而，尽管有坚实的理论基础和广泛的适用性，但在实践中拟合这种分布并不是一件小事。传统的方法如最大似然法和矩量法在参数空间的某些区域是不确定的。虽然存在替代方法，但它们要么缺乏稳健性（例如概率加权矩），要么缺乏效率（例如介质方法），要么存在重大的数值问题（例如最小发散程序）。在本文中，我们提出了一种可计算的GPD拟合方法，该方法适用于所有参数值，并在稳健性和效率之间进行了竞争性权衡。该方法基于“修剪力矩”。给出了新估计量的大样本性质，并通过仿真研究了它们在几种数据污染场景下的小样本行为。我们还研究了我们的方法对精算应用的影响。特别是，使用新方法，我们将GPD与丹麦保险数据进行了拟合，并将拟合模型应用于一些风险测量和费率制定练习。

引用于11文件

MSC公司：

91B30型 风险理论，保险（MSC2010）
91B82号 统计方法；经济指标与措施
62G32型 极值统计；尾部推断
62E15型 统计学中的精确分布理论

关键词：

纯保费;稳健统计;仿真;修剪力矩;价值-风险

软件：

量化风险管理
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Brazauskas}和\textit{A.Kleefeld}，保险公司。数学。经济。45，第3号，424--435（2009；Zbl 1231.91148）
全文： 内政部

参考文献：

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