偏正态分布与偏t正态分布对保险损失数据的拟合分析

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如何更好地拟合保险赔款数据,一直是保险精算研究的热点问题。文章研究偏正态分布和偏t正态分布是否可以拟合尖峰厚尾的保险索赔数据。由于这两个分布的密度函数比较复杂,文章用贝叶斯蒙特卡罗模拟方法对参数进行估计。同时引入其他常用偏态分布进行对比,结果发现偏t正态分布对保险赔款数据的拟合效果较好。
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