期刊文献+

基于中位数回归模型非寿险精算中费率因子的显著性判别分析 被引量:1

下载PDF
导出
摘要 广义线性模型作为分类费率厘定的重要工具,面临着如何选择损失变量分布的问题,而且对于存在巨额索赔的数据费率因子的显著性判别往往不具有稳健性。文章利用中位数回归模型弥补了广义线性模型的这些不足,结合实际数据对费率因子的各水平进行显著性判别,并与其他常用损失模型的拟合结果进行比较。结果表明,中位数回归模型在费率因子的显著性判别方面更具有客观性和稳健性。
作者 郭念国
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第8期25-28,共4页 Statistics & Decision
基金 河南工业大学高层次人才基金资助项目(2011BS041) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(12A110006)
  • 相关文献

参考文献9

  • 1Koenker, R.Quantile Regression[M].Cambridge:Cambridge University Press,2005.
  • 2郭念国,徐昕.分位数回归在非寿险产品费率厘定中的应用[J].统计与决策,2010,26(24):28-30. 被引量:2
  • 3Koenker, R.,Bassett G.Regression Quantiles[J].Econometrica,1978, (46).
  • 4Hao,L., Naiman D.Q.Quantile Regressioin[M].Los Angeles: SAGE Publication,2007.
  • 5Hampel,F.R.The Influence Curve and its Role in Robust Estimation[J]. Journal of the American Statistical Association,1998,(69).
  • 6Jong P. D.,Heller G.Z.Generalized Linear Models for Insurance Data [M].Cambridge:Cambridge University Press,2008.
  • 7Koenker R.Quantreg: Quantile Regression. R package Version 4.54, [EB/OL].URL http://CRAN.R-project.org/package=quantreg,2011.
  • 8R Development Core Team. R:a language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0[EB/OL].URL http://www.R-project.org/,2010.
  • 9Draper, N.R., Smith, H. Applied Regression Analysis[M]. New York: John Wiley & Sons, Inc.,1998.

二级参考文献9

  • 1Lambert, D. Zero-Inflated Poisson Regression with an Application to Defects in Manufacturing[J].Technometric,1992,(34).
  • 2Mullahy, J. Specification and Testing in Some Modified Count Data Model[J].Journal of Econometrics,1986,(33).
  • 3Denuit, M.,Marechal,X.,et al. Actuarial Modelling of Claim Counts: Risk Classification, Credibility and Bonus-Malus Systems[M].England:John Wily & Sons,2007.
  • 4Winkelmann, R. Econometric Analysis of Count Data (54 Edition) [M].Berlin : Springer,2008.
  • 5Koenker,R. Quantile Regression[M].Cambridge:Cambridge University Press,2005.
  • 6SAS Institute Inc.Solving Business Problems Using SAS Enterprise Miner Software[C].SAS Institute White Paper,1998.
  • 7McCullagh,P.,Nelder,J.A.Generalized Linear Models(2^nd Edition)[M]. London:Chapman and Ha11,1989.
  • 8Koenker,R.,Bassett,G.Regression Quantiles [J].Econometrica,1978, (46).
  • 9Hao,L.,Naiman,D.Q.Quantile Regressioin[M].London:SAGE Publication,2007.

共引文献1

同被引文献10

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部