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J-GLOBAL ID：201702284766913243   整理番号：17A0343830

厄Lanの極値混合モデルの有効推定と保険への応用【JST・京大機械翻訳】

EFFICIENT ESTIMATION OF ERLANG AND GPD MIXTURES USING ISCAD PENALTY WITH INSURANCE APPLICATION

著者 (3件)： Yin Cuihong (School of Mathematical Sciences, Xiamen University) ,  Lin Xiaodong (School of Mathematical Sciences, Xiamen University) ,  Yuan Haili (School of Mathematics and Statistics Sciences, Wuhan University)
資料名： Shuxue Zazhi  (Shuxue Zazhi)
巻： 36  号： 6  ページ： 1315-1327  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2175A  ISSN： 0255-7797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,ERLANG混合分布と一般化パレート分布混合モデルの推定問題を研究した。ISCADペナルティ関数を導入することによって,著者らは,EMアルゴリズムを用いてISCADのペナルティ関数を推定することによって,混合序とパラメータの推定値を得て,それによって,効果的リスク指数VALUE-AT-RISK(VAR)とTAIL-VAR(TVAR)を計算した。シミュレーションと実際のデータにより,モデルとアルゴリズムの有効性を示した。保険データあてはめにおける有限ERLANG極値混合モデルの応用を一般化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ペナルティ関数 ,  *保険 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  Pareto分布 ,  混合分布 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： extreme value theory ,  mixture model ,  iSCAD penalty ,  EM algorithm ,  likelihood function

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： LAN ,  極値 ,  混合モデル ,  推定 ,  保険 ,  応用