稀疏保险索赠时间序列中的依赖建模
风险管理
2026-05-26 v1
摘要
在当代保险风险管理中，建模多个风险类型之间的依赖性是核心挑战。标准方法如Lévy copula和零混合模型常面临仿真和参数校准的实际困难。本文引入Comb-Bernoulli模型，一种新型框架，用于捕捉稀疏保险风险时间序列之间的依赖性，连接了两种标准方法的优势。该模型(传统)copula结构使可解析地实现：i)仿真，ii)似然评估，iii)依赖参数估计。我们呈现模型的一般性质，详细分析具有对数正态边际分布的高斯copula情况。此外，我们采用丹麦消防保险数据集进行示例，突出了该方法在实际风险管理中建模优势和数值效率。
引用
@article{arxiv.2605.25559,
title = {Modeling dependence in sparse time series of Insurance Claims},
author = {Roberto Baviera and Pietro Manzoni and Michele Domenico Massaria},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.25559},
year = {2026}
}