文件名称：用于预测未来保险索赔的灵活贝叶斯非参数模型-研究论文
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更新时间：2024-06-29 12:09:10
Credibility theory; density estimation;
准确预测未来的索赔是保险中一个根本重要的问题。 贝叶斯方法在这种情况下很自然，因为它为未来的索赔提供了完整的预测分布。 经典可信度理论提供了该预测分布的均值的简单近似值作为点预测因子，但这种方法忽略了预测分布的其他特征，例如对决策有用的传播。 不幸的是，这些其他特征对损失模型和先验分布的选择更为敏感，因此需要灵活的非参数贝叶斯模型。 在本文中，我们提出了对数正态模型的 Dirichlet 过程混合模型，并讨论了相应预测分布的理论性质和计算。 数值例子证明了我们的模型与一些现有的保险损失模型相比的好处。