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一种基于MCMC稳态模拟的贝叶斯索赔校正模型
引用本文:林静,韩玉启,朱慧明.一种基于MCMC稳态模拟的贝叶斯索赔校正模型[J].数量经济技术经济研究,2005,22(10):92-99.
作者姓名:林静  韩玉启  朱慧明
作者单位:1. 南京理工大学经济管理学院
2. 南京理工大学经济管理学院;湖南大学
基金项目:中国博士后科学基金项日(20040350216)、国家社科基会项目(04CTJ003).
摘    要:Btihlmann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。

关 键 词:贝叶斯分析  经验费率  索赔频率  MCMC模拟  Gibbs抽样

A Bayesian Emendation Model for Claim Frequency Based on MCMC Method
Lin Jing;Han YuQi;Zhu HuiMing.A Bayesian Emendation Model for Claim Frequency Based on MCMC Method[J].The Journal of Quantitative & Technical Economics,2005,22(10):92-99.
Authors:Lin Jing;Han YuQi;Zhu HuiMing
Abstract:
Keywords:Bayesian Analysis  Experience Rating  Claim Frequency  MC- MC Simulation  Gibbs Sampling
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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