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厄兰极值混合模型的有效估计及其在保险中的应用
EFFICIENT ESTIMATION OF ERLANG AND GPD MIXTURES USING ISCAD PENALTY WITH INSURANCE APPLICATION作者机构：厦门大学数学科学学院福建厦门361005 多伦多大学统计系 武汉大学数学与统计学院湖北武汉430072
出 版 物：《数学杂志》 (Journal of Mathematics)
年 卷 期：2016年第36卷第6期
页 面：1315-1327页
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
主 题：极值理论 极值混合模型 iSCAD惩罚 EM算法 似然函数
摘 要：本文研究了Erlang混合分布和广义帕累托分布混合模型的估计问题.通过引入iSCAD惩罚函数,利用EM算法极大化iSCAD惩罚似然函数的方法,获得了混合序和参数的估计值,计算出有效的度量风险指标value-at-risk(VaR)和tail-VaR(TVaR),通过模拟实验和实际数据说明了模型和算法的有效性.推广了有限Erlang极值混合模型在保险数据拟合中的应用.
