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截断与删失严重度损失模型的稳健估计

统计方法学 2024-02-22 v2 统计理论 统计计算 统计理论

摘要

在本文中,我们考虑当数据受到截断(由于免赔额)、删失(由于保单限额)和缩放(由于共同保险)影响时,保险中索赔严重度模型的稳健估计。特别地,我们提出并完整发展了基于截断矩法(T-估计量)和缩尾矩法(W-估计量)的稳健估计量。给出了此类估计量的通用定义并研究了其渐近性质。为说明起见,推导了单参数 Pareto 分布尾部参数的 T-和 W-估计量的具体公式。然后使用著名的挪威火灾索赔数据探究了这些估计量的实际表现。我们的结果表明,T-和 W-估计量为受免赔额、保单限额和共同保险影响的模型提供了一种稳健且计算高效的、替代基于似然推断的方法。

关键词

引用

@article{arxiv.2202.13000,
  title  = {Robust Estimation of Loss Models for Truncated and Censored Severity Data},
  author = {Chudamani Poudyal and Vytaras Brazauskas},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2202.13000},
  year   = {2024}
}

备注

32 pages, 2 figures