【摘要】本文建立了索赔次数的多风险类别混合泊松分布。首先,考虑索赔次数的零膨胀、厚尾性和异质性等特征,建立风险类别待定的开放式混合泊松分布(OMP分布),开放式结构使该分布对实际数据的多样特征和风险类别具有良好的自适应性;其次,定义混合权重参数的iSCAD惩罚函数,实现对权重参数的筛选;最后,借助EM算法求得分布参数,实现对各风险类别下索赔次数的估计。借助iSCAD惩罚函数,本文给出最优混合数,避免传统混合分布中主观选择的弊端,克服传统混合分布中结构复杂、参数估计没有显式表达式、估计结果不便于解释等问题。基于三组风险特征多样数据的实证分析,本文发现OMP分布可以显著改进现有模型的拟合效果。