【摘要】：現(xiàn)如今在經(jīng)濟(jì)學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)以及互聯(lián)網(wǎng)等各個(gè)領(lǐng)域都會(huì)產(chǎn)生無(wú)窮無(wú)盡的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。對(duì)于該類數(shù)據(jù)的處理,我們最常見(jiàn)的方法就是利用經(jīng)典的離散分布,比如Poisson分布、二項(xiàng)分布以及負(fù)二項(xiàng)分布來(lái)建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。但是隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加,在實(shí)際操作中我們會(huì)發(fā)現(xiàn),在樣本之中存在著大量取值為零的數(shù)據(jù),比如調(diào)查人們一天中吸煙的數(shù)量,其中不抽煙的人很多,這時(shí)候零很多;研究車(chē)險(xiǎn)理賠的理賠次數(shù)或理賠額,其中未發(fā)生理賠的保單很多,這時(shí)候零也很多;研究藥品產(chǎn)生不良反應(yīng)的次數(shù),臨床試驗(yàn)過(guò)程中未產(chǎn)生不良反應(yīng)的人也不少,也就是零次較多等等;這里面的零的個(gè)數(shù)大大超過(guò)了Poisson分布、二項(xiàng)分布、負(fù)二項(xiàng)等各種分布所產(chǎn)生零的個(gè)數(shù)。這時(shí)候如果我們?cè)儆猛ǔＳ玫姆植紒?lái)解決相應(yīng)問(wèn)題的時(shí)候,難免會(huì)出現(xiàn)結(jié)果不準(zhǔn)確等現(xiàn)象。我們稱此為零膨脹(zero-inflated,ZI)現(xiàn)象。為解決這一問(wèn)題,Lambert在90年代初期提出了零膨脹泊松模型(ZIP),該模型是一個(gè)零計(jì)數(shù)過(guò)程與非零計(jì)數(shù)過(guò)程相互混合所得到的概率分布。在本文中,首先介紹了零膨脹模型的產(chǎn)生背景、研究成果以及短期聚合風(fēng)險(xiǎn)模型,并將零膨脹模型引入到短期聚合風(fēng)險(xiǎn)模型中,將之與原來(lái)的擬合程度相比較,為處理此類在風(fēng)險(xiǎn)模型中含有過(guò)多個(gè)零的數(shù)據(jù)提供了新的解決辦法。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F840;O211.3

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本文編號(hào)：2737337