Mlinex损失函数下的信度递归模型

用Mlinex损失函数代替平方损失函数,得到了一个信度递归模型,即第t+1年的信度保费是第t年的索赔额、第t年的信度保费和集体保费的加权和.证明了该信度递归模型对年份较近的索赔额赋予更大的权重,对年份较远的索赔额赋予较小的权重.     

优化KE模型的产品形态解构方法

针对感性研究中KE模型多为一维变量表达模式,造成研究结果在感性设计阶段几乎没有价值的现状,提出了面向感性工学领域构建多维变量表达KE模型的思想.首先在完形理论指导下,以人机界面元件为立足点逐层分析了解构的总体步骤,提出了一种获取多维造型特征的产品形态解构方法,并以MP4为例解构出54个人机界面元件.再运用多元线性回归技术构建出多维变量表达的KE模型.最后通过模型的情感预测值与验证实验值的比较,证实了提出的解构方法适用于感性研究领域,能优化KE模型的性能,使模型在感性设计阶段具有实际应用价值.此外,提出的解构方法可用于其他有形产品,对产品相关研究具有参考价值.     

聚合风险模型下的信度估计

利用信度理论的方法,建立了Bayes聚合风险的信度模型,得到未来年总索赔的信度保费.进一步地,在多合同模型下,提出了结构参数的无偏估计,并证明了这些估计的统计性质.     

对数误差平方损失函数下的信度模型

笔者在考虑投保人历史索赔数据存在相关性的基础上,利用对数线性回归模型在对数误差平方损失函数下讨论了Bühlmann信度模型,推导了信度因子,并给出了线性信度保费计算公式.     

具有共同效应的多维信度模型(英文)

建立了具有随机共同效应的多维信度模型,得到了该模型中的非齐次与齐次信度估计.并讨论了这些估计的性质.类似于经典的信度理论,具有共同效应的多维信度仍然可以表示为个体数据、聚合数据与聚合保费的加权和,其权重被称为信度因子矩阵.最后,给出一个数值例子说明了多维信度估计的计算方法.     

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型；该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广，并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件。     

具有时间变化效应的信度模型

利用信度理论方法研究了具有时间变化效应的风险保费的估计问题.结论表明,具有时间变化效应的信度模型,其信度估计仍然是个体索赔数据与聚合保费的加权平均,且信度因子依赖时间变化效应,从而推广了经典的信度原理     

利用随机模拟的方法确定灌溉用水量频率曲线

对运城地区37年实测降雨、蒸发资料进行统计分析,分别考虑降雨蒸发为独立和互相关联的两种情况,建立了单变量和多变量季节自回归模型,生成了长系列月降雨和蒸发序列,并计算了长系列作物灌溉用水量频率曲线.结果表明:当降雨量大时,多变量模拟的蒸发量比单变量的要小,相反就大.因此多变量季节自回归模型更符合实际.通过多变量模型确定灌溉用水量频率曲线,其结果与实测序列基本吻合,该模型具有较强的实用性.     

单险种风险模型的另一种推广

经典风险模型中,单位时间所收到的保费相同,索赔是一个随机过程,然而在实际收取保费的过程中,不同单位时间所收到的保费往往不一样,所以,在目前的经典模型的推广中,已经有将保费的收取推广为混合随机收取的情况.本文主要是在已有的上述推广模型的基础上,将索赔推广为随机索赔混合的情况,得到了风险模型最终破产概率所满足的Lundberg不等式及其一般表达式.     

删失回归模型的分位数变量选择和压缩估计

删失回归模型是一种响应变量受限制的模型,广泛应用于计量经济学中.针对删失回归模型,借助于分位数估计方法和SCAD型惩罚函数,提出了一种变量选择和压缩估计方法.该方法可选出对模型有贡献的回归变量,即非0回归系数,同时给出非零参数的一个相合估计.另外,获得了变量选择方法的oracle性质.最后,利用数值模拟计算说明所提出方法的效果.