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बूर और लॉग-नॉर्मल वितरण के मिश्रण का उपयोग करके अग्नि हानि डेटा का मॉडलिंग करना

ज़ियाओलिन सॉन्ग

अग्नि हानि डेटा में आमतौर पर लेप्टोकर्टिक और फैट टेल के लक्षण होते हैं, और यह मिश्रण मॉडल द्वारा अच्छी तरह से फिट किया जाता है। अपने पेपर में, हम बर और लॉग-नॉर्मल वितरण का मिश्रण बनाते हैं। कुछ संबंधित सांख्यिकीय गुणों की जांच की जाती है जिसमें जोखिम फ़ंक्शन, प्रत्येक ऑर्डर मोमेंट और औसत विचलन के लिए विश्लेषणात्मक अभिव्यक्तियाँ शामिल हैं। मापदंडों का अनुमान EM एल्गोरिथम के माध्यम से लगाया जाता है। हम चीनी अग्नि हानि डेटा के लिए एक आवेदन का वर्णन करते हैं। सिमुलेशन डेटा के पैरामीटर अनुमान और मॉडल जाँच R भाषा का उपयोग करके दी गई है। अंत में, हम जोखिम माप V aR और TV aR की जाँच करते हैं, सैद्धांतिक मूल्यों और अनुभवजन्य मूल्यों की तुलना की जाती है। परिणाम बताते हैं कि बर और लॉग-नॉर्मल मॉडल का मिश्रण बेहतर फिट देता है।