文献

J-GLOBAL ID：201702283075993270   整理番号：17A2001062

スプライシングを用いたモデル化打ち切り損失:混合Erlangと極値分布を用いた大域的適合法【Powered by NICT】

Modelling censored losses using splicing: A global fit strategy with mixed Erlang and extreme value distributions

著者 (6件)： Reynkens Tom (LStat and LRisk, Department of Mathematics, KU Leuven, Celestijnenlaan 200B, 3001 Leuven, Belgium) ,  Verbelen Roel (LStat and LRisk, Faculty of Economics and Business, KU Leuven, Naamsestraat 69, 3000 Leuven, Belgium) ,  Beirlant Jan (LStat and LRisk, Department of Mathematics, KU Leuven, Celestijnenlaan 200B, 3001 Leuven, Belgium) ,  Beirlant Jan (Department of Mathematical Statistics and Actuarial Science, University of the Free State, P.O. Box 339, Bloemfontein 9300, South Africa) ,  Antonio Katrien (LStat and LRisk, Faculty of Economics and Business, KU Leuven, Naamsestraat 69, 3000 Leuven, Belgium) ,  Antonio Katrien (Faculty of Economics and Business, University of Amsterdam, Roetersstraat 11, 1018 WB Amsterdam, The Netherlands)
資料名： Insurance: Mathematics and Economics  (Insurance: Mathematics and Economics)
巻： 77  ページ： 65-77  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2139A  ISSN： 0167-6687  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リスク分析では,体と損失の分布の尾部を適切に大域的適合が必須である。モデリングは標準分布を用いた損失の全範囲は通常非常に難しいと体の特異的特性と損失分布の尾部に不可能ことが多い。の可能な解決策は,スプライシングモデルにおける二つの分布を結合することである:軽度および中等度損失をカバーする体のライトテールを持つ分布,および大きな損失を捕捉するために尾部の重い裾をもつ分布。体のための混合Erlang(ME)分布を持つスプライシングモデルと尾部のためのPareto分布を提案した。これはME分布の柔軟性を組み合わせたパレート分布の能力と極値をモデル化した。打ち切りおよび/または打ち切りデータのスプライシング法を拡張した。そのようなデータの関連例を財務リスク解析に見ることができる。リスク測定から実用的な例を用いてこのスプライシングモデルの柔軟性を説明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 柔軟性 ,  *モデリング ,  正規分布 ,  *打切 ,  リスク分析
準シソーラス用語： 財務 ,  Pareto分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 打切り ,  複合モデル ,  期待値最大化アルゴリズム ,  リスク測定 ,  テールモデリング

分類 (3件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： スプライシング ,  モデル化 ,  打ち切り ,  損失 ,  erlang