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本文提出了一个基于最小二乘预测和Kalman滤波预测的融合估计方法,并讨论了其性质.通过模拟和实例分析,验证了方法的可行性和优越性. 相似文献
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通过引入具有非对称性的平衡损失函数, 给出在该损失函数下的信度保费和最优信度保费及信度因子的非参数估计, 并通过随机模拟验证了所给方法的可行性. 结果表明, 这种新的非对称损失函数比对称损失函数能更好地衡量风险, 更公平地索取保费. 相似文献
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应用分布函数的反函数法和上部同单调随机向量的性质, 计算不同Young函数下Pareto分布与指数分布随机变量和的Haezendonck-Goovaerts风险度量, 得到了保单组合风险的上部同单调临界点及理赔总量的停止损失保费和Haezendonck-Goovaerts度量的表达式, 并运用R软件对Haezendonck-Goovaerts度量进行了数值模拟. 相似文献
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