- Tytuł:
-
Robust Bayesian Prediction with Asymmetric Loss Function in Poisson Model of Insurance Risk
Odporna predykcja bayesowska przy asymetrycznej funkcji straty w modelu Poissona dla ryzyka ubezpieczeniowego - Autorzy:
- Boratyńska, Agata
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/905699.pdf
- Data publikacji:
- 2006
- Wydawca:
- Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
- Tematy:
-
Bayesian prediction
Bayesian robustness
LINEX loss
family of priors
collective risk model - Opis:
-
In robust Bayesian analysis a prior is assumed to belong to a family instead
of being specified exactly. The multiplicity of priors leads to a collection of Bayes actions. It
is clearly essential to be able to recommend one action (estimate, predictor) from this set.
We consider the problem of robust Bayesian prediction of a Poisson random variable
under LINEX loss. Some uncertainty about the prior is assumed by introducing three
classes of conjugate priors. The conditional Г-minimax predictors and posterior regret
Г-minimax predictors are constructed. The application to the collective risk model is presented.
W odpornej analizie bayesowskiej rozkład a priori nie jest dokładnie wyznaczony, ale należy do pewnej rodziny Г rozkładów a priori. Przy takim założeniu otrzymujemy również rodzinę decyzji bayesowskich. Celem jest natomiast wybór jednej reguły „optymalnej”. W artykule rozważany jest problem odpornej predykcji bayesowskiej zmiennej losowej o rozkładzie Poissona przy lunkcji straty LINEX. Niedokładność w wyznaczeniu rozkładu a priori modeluje się za pomocą trzech rodzin rozkładów a priori. Wyznaczamy predyktor warunkowo Г-minimaksowy i predyktor o Г-minimaksowej utracie a posteriori. Podajemy zastosowania w kolektywnym modelu ryzyka. - Źródło:
-
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
0208-6018
2353-7663 - Pojawia się w:
- Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł