张永霞¹，田茂再^1,2

1.中国人民大学应用统计科学研究中心, 中国人民大学统计学院, 北京 100872; 2.新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐 830011

出版日期:2021-05-25发布日期:2021-08-12

Research and Application of Partial Linear Single Index Composite Quantile Regression Based on Bayesian

ZHANG Yongxia¹ ,TIAN Maozai^1,2

1. Center for Applied Statistics, School of Statistics,Renmin University of China, Beijing 100872; 2. College ofMedical Engineering and Technology, Xinjiang Medical University,Urumqi 830011

Online:2021-05-25Published:2021-08-12







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从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型展开研究,并将其用于非寿险精算领域中的累积索赔金额数据建模.文中在建模过程中,考虑到数据中常见的解释变量缺失,在复合分位回归的目标函数中进行加权,然后基于复合非对称拉普拉斯分布(CALD)对模型中的参数采用贝叶斯方法进行估计.模型中单指标部分基于三次B-样条展开,为了减少模型中的待估参数,B-样条的系数给定狄利克雷过程先验.文章的主要贡献包括:一、首次从贝叶斯角度出发对部分线性单指标复合分位回归模型进行研究;二、考虑到解释变量的缺失,对复合分位回归的目标函数进行加权,其权重由logistic回归结果确定;三、将文章的模型运用于非寿险精算领域中的累积索赔金额预测中,从模型结果可看出,文章中所提方法比现有方法更优.
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