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Dati di montaggio di perdita di assicurazione può essere difficile a causa della loro non-negatività, asimmetria, asimmetria, e possibile multi-modalità. Anche se molti modelli parametrici sono stati utilizzati nella letteratura attuariale, queste difficoltà richiedono modelli più flessibili per applicazioni attuariali. In questo articolo, vi proponiamo una nuova classe di stimatori di densità kernel gamma (GKDEs) in base alla densità di gamma. Si dimostra che la densità del modello proposto converge a quella di qualsiasi variabile casuale perdita che è non negativo e continuo, e stabilire la velocità di convergenza, in alcune condizioni tecniche. Il modello proposto ha diversi vantaggi rispetto alla classe kernel gamma esistente di u0026 nbsp; Chen (2000) che è una densità valida per qualsiasi campione finito e ha quantitativi distributivi standard, come i momenti, i momenti coda condizionali, e la distribuzione composto con GKDE importi sinistri, in forma analitica. Il modello è anche un modello concorrente Barbour Italia Prezzi della miscela Erlang da u0026 nbsp; Lee e Lin (2010) nella sua flessibilità, ma con una realizzazione semplice e ottimizzazione. Come esempi numerici, ci collochiamo la gamma di densità kernel stimatore ai dati effettivi di assicurazione e scopriamo che il modello proposto fornisce risultati adeguati rispetto alla miscela Barbour Milano Outlet Erlang ei modelli di fase di tipo.
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