建立广义线性模型.采用极大似然估计法进行参数估计,并用Wald检验法进行检验.最后,利用SAS软件包对一组保险索赔数据进行实证分析.关键词:负二项分布;广义线性模型;Wald检验;风险分级中图分类号:O212;F84文献标志码:A在风险理论中,总索赔次数的分布的研究一直是个中心论题.一般情况下,常采用均值等于方差的Poisson分布...
第期 陈卓恒:负二项分布的广义线性模型及其应用 2227 2 广义线性模型 2.1 模型的建立 广义线性模型是由 提出的,十分适合离散的,厚尾的保险数据 它对于传统线性模型有以下 Nelder. 3个方面的推广 . ()响应变量 的分布,可以取自于指数型分布族中的任一种分布 1犢. ()自变量的线性组合为 … 这...
鉴于此, 本文引入方差大于均值的分布负二项( NB) 分布, 并在此基础上建立相应的广义线性模型.1 负二项分布的性质对于风险非同质性保单组合而言, 索赔次数往往可用混合 Poisson 分布来拟合1 即索赔次数满足bKyy !exp(- K)u(K)dK , y = 0, 1, 2, ,.P(N = y) =Qa其中: u(K)是某个区间[a, b...
负二项分布的广义线性模型及其应用 陈卓恒 【摘要】讨论一类散度偏大的分布负二项分布的相关性质,以服从负二项分布的索赔次数为响应变量,引入风险分级变量和对数联结函数,建立广义线性模型.采用极大似然估计法进行参数估计,并用Wald检验法进行检验.最后,利用SAS软件包对一组保险索赔数据进行实证分析....
建立广义线性模型.采用极大似然估计法进行参数估计,并用Wald检验法进行检验.最后,利用SAS软件包对一组保险索赔数据进行实证分析.关键词:负二项分布;广义线性模型;Wald检验;风险分级中图分类号:O212;F84文献标志码:A在风险理论中,总索赔次数的分布的研究一直是个中心论题.一般情况下,常采用均值等于方差的Poisson分布...
负二项分布的广义线性模型及其应用2272广义线性模型2.1模型的建立广义线性模型是由Nelder提出的,十分适合离散的,厚尾的保险数据.它对于传统线性模型有以下3个方面的推广.(1)响应变量y的分布,可以取自于指数型分布族中的任一种分布.(2)自变量的线性组合为叩:z+…+z—x.这与多元线性回归模型没有什么区别,Y,x可取...