利用指数化复合逆伽马-帕累托模型分析保险数据
统计方法学
2022-03-09 v3
摘要
指数化模型已广泛用于建模生存数据与保险理赔数据等各类数据。然而，指数化复合分布模型尚未被探索。本文通过对与单参数逆伽马-帕累托复合分布函数相关的随机变量进行指数化，改进了单参数逆伽马-帕累托复合模型。使用三个不同的保险数据集评估了指数化逆伽马-帕累托的拟合优度。在所有数据集中，双参数指数化逆伽马-帕累托模型在拟合优度度量上均优于单参数逆伽马-帕累托模型。此外，所提指数化复合逆伽马-帕累托模型对一些知名保险数据集提供了非常好的拟合。
引用
@article{arxiv.2108.06454,
title = {Analyzing insurance data with an exponentiated composite Inverse-Gamma Pareto model},
author = {Bowen Liu and Malwane M. A. Ananda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06454},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 8 figures, to appear in Communication in Statistics-Theory and Methods