R.D.赖斯。;迈克尔·托马斯 帕累托超额损失再保险中的一类新的贝叶斯估计。 （英语） Zbl 1129.91334号 Astin公牛。 29，第2期，339-349（1999）. 摘要：为了估计帕累托超额索赔的形状参数与Hill估计量密切相关的贝叶斯估计量有在保险文献中提出。事实证明，这些估计值可能表现不佳-就像Hill估计器一样-如果在Paretian建模中，位置参数不等于零。在一个替代公式这意味着比例参数不等于1。因此，建议在建模中添加比例参数并处理形状和尺度参数的贝叶斯估计模型。这些估算值将应用于火灾和机动再保险数据。这些估值器的性能将通过蒙特卡罗方法进行说明卡洛模拟。 引用于5文件 MSC公司： 91立方厘米30 风险理论，保险（MSC2010） 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：超额索赔;消防和机动再保险;完全帕累托模型;广义Pareto模型;贝叶斯估计量;希尔估计器;最大似然估计量 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.D.Reiss}和\textit{M.Thomas}，ASTIN Bull。29，第2号，339--349（1999；Zbl 1129.91334） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 精算学中的贝叶斯统计学（1992）·Zbl 0753.62075号 [2] 内政部：10.1214/aos/1176343247·Zbl 0323.62033号 ·doi:10.1214/aos/1176343247 [3] DOI:10.2143/AST.23.1.2005102·doi:10.2143/AST.23.1.2005102 [4] DOI:10.2143/AST.27.1.563210·doi:10.2143/AST.27.1.563210 [5] 贝叶斯理论（1983）·Zbl 0537.62007号 [6] 《小数字定律：极值和罕见事件》（1993） [7] Blätter DGVM XIX第123页–（1989） [8] DOI:10.1080/016214591989.10478875·doi:10.1080/01621459.1989.10478875 [9] Verein Versicherungsmath第149页–（1993） [10] DOI:10.2143/AST.20.2.2005443·doi:10.2143/AST.20.2.2005443 [11] 极值统计分析（1997） [12] 点过程课程（1993）·Zbl 0771.60037号 [13] 内政部：10.1007/978-1-4613-3638-9_7·doi:10.1007/978-14613-3638-97 [14] 极端事件建模（1997） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。