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[期刊] 统计与决策
[作者]
郭念国
广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性。文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水平进行显著性判别,并与其他常用损失模型的拟合结果进行比较。结果表明,中位数回归模型在费率因子的显著性判别方面更具有客观性和稳健性。
关键词：
费率因子 显著性判别 中位数回归模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭念国 徐昕
文章首先分析了非寿险产品费率厘定中的零索赔额现象;指出了线性回归模型和广义线性模型在非寿险产品费率厘定中存在的问题和不足;分析了分位数回归模型在非寿险产品费率厘定中的优点,并结合实例,给出了实证分析。结果表明,分位数回归模型更能从整体上反映出费率厘定变量之间的关系及其对索赔额的影响。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
朱慧明 郝立亚
针对传统B櫣hlmann-Straub信用模型不能有效地解决缺失数据信息处理问题,本文利用贝叶斯统计方法,构造了一类新的贝叶斯信用分析模型,引入基于吉布斯抽样的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行数值计算,建立了一个索赔后验分层正态模型进行实证分析,证明模型的有效性。研究结果表明,基于MCMC的贝叶斯信用模型能够动态模拟模型参数的后验分布,提高模型估计的精度,对保险公司经验费率厘定方法的改进具有重要的现实意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱德刚 夏业茂
当检验数据中包含有新的类别时,传统判别分析方法所构造的分类器,无法识别这些新类别,只能将检验数据划分到学习阶段所遇到的已知类别当中,分类正确率较低。为克服这一缺陷,文章引入一种基于混合模型的动态判别分析方法,可自适应调整原有的分类器,使之能够发现新类别,并显著提高分类正确率。一个实际数据的分类结果验证了该方法的有效性。
关键词：
动态判别分析 分类器 混合模型
[期刊] 西南农业学报
[作者]
唐卷 汤永禄 李朝苏 陈芋文 陆见光 向林泓
粒重作为禾谷类作物关键产量因子之一,其稳定性直接关系到产量在年际或环境间的稳定性。基于长期定位试验数据,采用普通最小二乘回归法(OLSR)和分位数回归法(QR)分析了小麦千粒重与气候因子之间的关系。结果表明:与普通最小二乘回归分析相比,分位数回归分析除了能揭示小麦千粒重与气候因子之间的一般规律外,还能细致地反映气候因子与千粒重尾部特征的关系;并能够动态地描述出小麦不同水平千粒重与各气候因子之间的变化规律。籽粒灌浆第一阶段和第三阶段的日平均温度、第二阶段的日照时数和降雨量随小麦千粒重变化呈一条倒"U"型曲线。与处于低粒重水平的QR分析结果相比,OLSR分析严重低估了第三阶段日平均温度和第二阶段降...
[期刊] 林业经济
[作者]
翟东升 曹运发
以我国上市公司为研究对象,运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对上市公司的信用状况进行了实证分析。研究结果显示该模型总的判别准确率为90.38%,与国内已有的研究成果相比有较高的判别准确性,对于证券投资者和分析人员在现有的条件下运用现代信用风险度量模型具有重要的应用价值。
关键词：
上市公司 信用风险 Fisher判别分析
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王乃静 油永华
本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和Fisher判别分析方法,建立模型,对企业的信用风险进行分析评价,为债权人、投资者和交易方提供决策依据。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马费成 苏小敏 望俊成
数字化与网络化信息环境下,网络信息资源具有的易逝性及动态性等特征给网络信息资源的规划与管理带来了诸多挑战。探讨网络信息价值的流失规律是信息生命周期研究的重要内容。然而,已往相关研究未曾系统地解决网络信息的失效判据及失效模型的构建问题。本文在运用主客体价值关系分析模式进行论述的基础上,首次以网络信息为研究对象,将Pareto/NBD模型引入网络信息失效研究,并选取人民网强国论坛的数据进行分析,对Pareto/NBD模型在网络信息失效判别分析中的可行性和有效性进行了验证和探讨。
[期刊] 长江大学学报(社科版)
[作者]
陈耀辉 白兰
主要对余额宝收益风险进行了分析。首先采用定性分析的方法,确定余额宝收益率的影响因素。然后比较分位数回归和最小二乘估计的区别,再利用贝叶斯分位数回归模型优化分位数回归结果,探究余额宝7日年化收益率、上海同业拆借率、国债收益率、银行理财产品收益率、货币供应量之间的关系。比较前后模型的拟合结果,发现贝叶斯分位数回归更适合表达余额宝收益率及其影响因素的关系,通过多次迭代,各解释变量在余额宝收益率各分位数上对其影响趋势更加明显。利用贝叶斯分位数回归的结果,可知余额宝收益率变动带来的风险分别为流动性风险、投资风险、市
[期刊] 统计与决策
[作者]
孔航
文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较。新模型具有以下优点:第一,分位点差异性。该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析。第二,高效性。基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率。第三,可靠性。Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
罗妍 孟生旺
非寿险分类费率的厘定通常采用的方法有单项分析法、最小偏差法和广义线性模型,特别是后面两种方法在非寿险实务中应用十分广泛,精算文献中对这两种方法的理论和应用研究也较多,但对二者的比较研究较少。本文首先对最小偏差模型和广义线性模型进行了简要介绍,之后对这两种分类费率模型进行了系统的比较研究,总结了它们各自的优缺点以及二者之间的一些等价关系,最后通过一组实际的汽车保险数据讨论了它们的应用。
关键词：
分类费率 最小偏差模型 广义线性模型
[期刊] 国际金融研究
[作者]
曾裕峰 温湖炜 陈学彬
随着我国证券市场日益融入世界金融体系,国际证券市场受到的极端冲击将会显著地传染到我国股票市场,但现有研究并不能有效地识别对A股具有系统重要性的市场。本文基于White et al.(2015)提出的多元分位数回归模型构建适用于分析证券市场的新Co Va R模型框架,并以此测算了中国加入WTO以来9个代表性境外证券市场对我国A股市场的尾部风险传染大小,对比了它们的系统重要性排名。研究发现,中国香港和美国对我国A股市场具有最高的系统重要性,而英国和德国的系统重要性排名最低。近年来,对外开放政策并没有实质提升我国金融市场的国际化水平,国际极端冲击对中国A股市场的风险传染还非常有限,其中,亚太区域因素的影响显著大于国际因素。这些结论对于我国准确监测和识别国外输入型的系统性风险,以及加强与欧洲发达国家跨区域的金融合作(如"沪伦通")提供了直接的经验证据。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
曾裕峰 温湖炜 陈学彬
随着我国证券市场日益融入世界金融体系,国际证券市场受到的极端冲击将会显著地传染到我国股票市场,但现有研究并不能有效地识别对A股具有系统重要性的市场。本文基于White et al.(2015)提出的多元分位数回归模型构建适用于分析证券市场的新Co Va R模型框架,并以此测算了中国加入WTO以来9个代表性境外证券市场对我国A股市场的尾部风险传染大小,对比了它们的系统重要性排名。研究发现,中国香港和美国对我国A股市场具有最高的系统重要性,而英国和德国的系统重要性排名最低。近年来,对外开放政策并没有实质提升我
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李云仙 孟生旺
地震损失数据存在明显的厚尾特征,使得通常的均值回归模型因为容易受到极端值的影响而无法适用。本文对传统的分位数回归模型和函数系数的分位数回归模型进行了比较研究,分析了它们的优缺点,并基于我国大陆地区1990-2015年的地震灾害损失数据,重点探讨了它们在我国地震巨灾风险管理中的应用,计算了不同震级和置信水平下,我国地震灾害损失的VaR和TVaR等风险度量值。基于前述结果,本文最后还探讨了我国地震巨灾指数保险的设计和费率厘定问题。
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