Linex损失下单边截断型分布族参数的EB估计

本文在 L inex损失函数下 ,讨论单边截断型分布族参数的经验 Bayes( EB)估计 ,并建立了它的收敛速度 ,并说明了在较强的条件下 ,收敛速度可充分接近于

Linex损失下Rayleigh分布参数倒数的Bayes估计

在Linex损失函数L(θ,δ)=ec(δ-θ)-c(δ-θ)-1,c>0下,给出Rayleigh分布的尺度参数倒数的唯一Bayes估计δB(X)=-1/clnE(e-cθ│X)=(n+α)/cln(1+c/(λ+T)),多层Byaes估计δ∧B(X)=-1/cln,和容许性估计的一般形式Sln(1+c/(d+T)).

Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.

Linex损失函数下正态总体位置参数的估计

首先研究正态分布位置参数在Linex损失函数L(μ,)δ=ea(μ-δ)-a(μ-δ)-1下的最小风险同变估计及其Bayes估计,并给出在该损失函数下位置参数最小风险平移同变估计的精确表达式和Bayes估计的可容许性证明,最后讨论形如cT(x)+d的可容许性.

Linex损失及PA样本下单边截断型分布族参数函数的EB估计

在Linex损失函数下,运用同分布PA样本密度函数的核估计方法,构造了一类单边截断型分布族参数函数的EB估计,并建立了它的收敛速度.在一定条件下,证明了这个收敛速度可充分接近1.

LINEX损失下Pareto分布族参数的经验Bayes估计

在 L inex损失函数下 ,讨论 Pareto分布族参数的经验 Bayes(EB)估计问题 ,文中构造了参数的 EB估计 ,在适当的条件下给出了该估计的收敛速度 .最后给出满足定理条件的例子 .

NA样本及Linex损失下截断族参数的经验EB估计(英文)

在Linex损失及NA样本下 ,对一类双边截断型分布族 ,构造了参数的经验Bayes(EB)估计 ,建立了它的收敛速度 .在一定的条件下证明了该收敛速度可以任意接近于 1 ,并给出满足定理条件的例子 .

LINEX损失下双指数分布位置参数的经验Bayes估计

本文对双指数分布在LINEX损失函数下获得了位置参数的Bayes估计,同时构造了相应的经验Bayes估计,证明了所提出的经验Bayes估计是渐近最优的,且有收敛速度O(n^(-δ)),δ=(rs-1)/(2s+1),其中1/2<r<1-1/(2s),而s≥3是任意给定的整数.最后给出一个例子说明适合定理条件的先验分布是存在的.

Linex损失下Lomax分布形状参数的Bayes估计

文章研究了在Linex损失函数下两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的Bayes估计及其容许性、多层Bayes估计。

Linex损失下股票投资的贝叶斯预测

在一种新的状态划分方法下,给出了基于Linex损失函数的股票未来价格的多层贝叶斯预测,文中给出了一个实例,将该方法同平方损失下的贝叶斯预测作了对比,说明了该方法的合理性和正确性.

LINEX损失函数下具有时间变化效应的信度模型

在经典信度理论中,运用平方损失函数来估计保费会导致很高的惩罚额,影响保险市场的竞争力,同时在实际应用中,索赔额间是风险相依的。在LINEX损失函数下考虑了各年索赔额间具有此种风险相依结构的信度理论,得到了Bühlmann和Bühlmann-Straub模型的信度保费。

Linex损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

本文在Linex损失函数下,研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计,并且讨论了多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的。

LINEX损失函数下正态均值的估计问题

考虑了在ＬＩＮＥＸ损失函数下正态分布均值的估计问题，在线性估计类ｃＸ＋ｄ中得到了它的容许估计，并对非容许估计得到了一致改进估计，将相应的结果应用于线性回归模型的系数估计之中。

LINEX损失函数下具有风险相依结构的信度模型

在经典信度理论中,运用平方损失函数来估计保费会导致很高的惩罚额,影响保险市场的竞争力;另一方面,经典信度理论假设一个保单组合的每个保单索赔额间互相独立;但在实际应用中,各个保单索赔额间却是风险相依的.采用LINEX损失函数,将温利民等人在2012年提出的一个保单各年索赔额间具有时间变化效应的风险相依结构推广到一个保单组合的各个保单索赔额间,并且给出了LINEX损失函数下具有风险相依结构的Bühlmann模型的信度保费和LINEX损失函数下Bühlmann模型的信度保费.

平方误差和LINEX损失函数下逆Rayleigh分布参数的经验Bayes估计

在平方误差和LINEX损失函数下,导出了逆Rayleigh分布参数的极大似然估计、Bayes估计和经验Bayes估计,并给出了Monte Carlo数值模拟比较结果。

Linex损失下Lomax分布形状参数的几种Bayes估计

本文研究了在Linex损失函数下,两参数Lomax分布中尺度参数已知时形状参数的Bayes估计、多层Bayes估计及E-Bayes估计,并运用Monte Carlo随机模拟对各个估计值进行比较.

Linex损失及PA样本下单边截断型分布族参数的EB估计

文章在Linex损失函数下,充分运用同分布PA样本密度函数的核估计方法,构造了一类单边截断型分布族参数的EB估计,并建立了它的收敛速度,在一定条件下这个收敛速度可充分接近1。

Linex损失及NA样本下单边截断型分布族参数函数的EB估计

本文在Linex损失函数下,充分运用同分布NA样本密度函数的核估计方法,构造了一类单边截断型分布族参数函数的EB估计,并建立了它的收敛速度,在一定条件下这个收敛速度可充分接近1.

LINEX损失函数下具有时间效应的多合同信度模型

采用信度理论的方法,在既考虑制定保费的公平性、合理性,又考虑不同风险组之间具有特殊相关结构(即时间效应)的基础上,研究了LINEX损失函数下具有时间效应的多合同模型,推导出信度保费,也得到了LINEX损失函数下多合同Bühlmann模型的信度保费和结构参数的无偏估计,从而推广了经典信度理论.

复合Linex损失函数下Gamma分布的尺度参数的Bayes估计

在复合Linex对称损失函数下,当Gamma分布Γ（θ,α）的尺度参数θ（形状参数α已知）的先验分布π（θ）服从Gamma 分布Γ（λ,β）时,得到了尺度参数θ的唯一的Bayes估计δB.同时,对尺度参数θ的Bayes估计δB讨论了其可容许性.其结果是：当c=0,d＊＜d＜∞时,估计量δB是可容许估计.