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具有退出的多元纵向数据的 copula 建模

统计方法学 2019-02-12 v2

摘要

在生物医学中,联合多元纵向与事件时间数据正受到越来越多的关注,其中受试者被随访以监测疾病或医疗状况的进展。在保险背景下,理赔结果可能与保单持有人的退出或退保决策相关。本文引入一种广义矩估计技术来估计依赖参数,其中关联由 copula 表示。一项模拟研究证明了该方法的可行性。本文描述了联合模型如何提供新信息,使保险人能够利用一家西班牙保险人的说明性数据更好地管理其风险组合。

关键词

引用

@article{arxiv.1810.04567,
  title  = {Copula Modeling of Multivariate Longitudinal Data with Dropout},
  author = {Edward W. Frees and Catalina Bolancé and Montserrat Guillen and Emiliano Valdez},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1810.04567},
  year   = {2019}
}