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| 基于过离散数据下的模型选择 | |
| 引用本文： | 杨小藜,孙荣.基于过离散数据下的模型选择[J].内江科技,2022(3):77-78+120. |
| 作者姓名： | 杨小藜 孙荣 |
| 作者单位： | 重庆工商大学数学与统计学院 |
| 基金项目： | 国家社科基金项目“弹性延迟退休城镇职工基本养老保险账户的长期精算平衡研究”（19BTJ020）资助； |
| 摘 要： | 本文针对一组具有过离散特征的保险索赔数据，采用对比分析的研究方法分别对泊松回归、负二项回归模型、泊松-逆高斯模型以及零膨胀泊松模型和零膨胀负二项模型进行探讨，主要采用AIC和BIC信息准则对模型加以比较。最终拟合结果显示，负二项回归模型和泊松-逆高斯对过离散型索赔数据的拟合效果相当，且两者均比泊松回归和零膨胀模型更佳；综合看泊松-逆高斯模型的效果表现为最佳。 |