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保险数据经常表现为尖峰或厚尾的形态,而经典的信度模型并不能有效反映分布的上尾和下尾信息,同时考虑保费的安全负荷性以及通货膨胀对未来保险期间对保额的影响.在分位数视角下用平衡损失代替均方损失,通过利用样本分位数充分利用所有数据的信息,建立了具有通货膨胀因子的分位数信度模型,扩展了经典的信度模型,为保险公司提供了一种根据实际情况选择不同的权重,制定更符合实际保费的方法. 相似文献
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