【摘 要】
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Bühlmann模型是贝叶斯方法在经验费率厘定中最为著名的应用,然而该模型在结构参数先验信息不足的情况下,并不能得出参数的无偏后验估计.本文针对传统方法的不足,运用基
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,南京理工大学经济管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金;中国博士后科学基金
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Bühlmann模型是贝叶斯方法在经验费率厘定中最为著名的应用,然而该模型在结构参数先验信息不足的情况下,并不能得出参数的无偏后验估计.本文针对传统方法的不足,运用基于MCMC模拟的贝叶斯方法对历史数据进行校正,通过Gibbs抽样构造出一种多层Poisson模型稳态分布的马尔可夫链,动态模拟出索赔频率的后验分布以及缺失参数值的后验估计,改进了传统的索赔校正模型,提高了计算的精度.利用WinBUGS软件包进行建模分析,证明了该模型的直观性与有效性.
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