保险索赔次数的零点修正分布及其参数估计方法

在保险精算中,对索赔次数分布的估计是费率厘定过程中的重要环节。索赔次数的分布通常在零点具有较大的概率,现有的标准分布无法较好地实现对零点概率的拟合,因此,需要对零点概率进行修正,从而生成零点修正分布。文章讨论了零点修正分布参数的极大似然估计、贝叶斯估计以及矩方法估计,并以零点修正的泊松分布和零点修正的几何分布为例,对一组实际索赔次数的样本数据进行了估计。结果表明零点修正分布的估计效果明显优于原始分布,在三种估计方法中,贝叶斯估计具有最好的拟合效果。