财产损失分布建模与实证分析研究

The paper is going to introduce some methods about select distributional model、select an estimation technique、iterate to minimize objective function、record estimated parameters、select one or more models which had low value of the objective function and test of fit of selected model by empirical distribution function、mean of residual life function、minimum distance and minimum chi square.This should prove especially useful to those readers who want to set up a computer system to perform the model fitting operation.

基于Legendre多项式的财产损失分布建模研究

在财产保险中，关于损失分布建模的问题，大部分研究都是着眼于传统的参数统计方法，其基本流程为：获取数据一选择参数模型一估计模型参数一指出拟合效果。在模型的选择过程中，人们一般都会假定总体服从几种常见的分布函数，如Pareto分布、Gamma分布、Log—normal分布、Weibull分布、Bull分布、广义Pareto分布、LogGamma分布、广义Gamma分布等等，然后根据这些分布去拟合样本数据，得出总体分布情况。然而，这些假定是比较强的，在实际情况中，有时候拟合出来的模型并不能比较好的反映总体的实际分布情况，因此人们对总体是否较好地服从这些常见分布常常提出质疑，甚至有理由认为真正的分布与这些分布存在着比较大的距离。

财产险个体损失分布建模的系统分析

本文通过经验分布函数、剩余期望函数、最小距离估计和最小卡-方估计,结合实际案例和计算机技术系统,介绍财产损失模型趋势判断、估计技术选择、目标函数比较技术选择、参数估计和模型拟合检验的技术方法。这对于利用计算机技术解决财产损失模型拟合的保险企业和有关研究部门是非常有益的。