非寿险精算中的贝叶斯统计分析

在非寿险精算中，由于风险的复杂性和齐次性，风险参数常常假设为随机变量，具有某个先验分布。从而对风险相关特征的统计推断就落入了贝叶斯统计框架。本书在贝叶斯模型假设下，充分利用先验信息和样本信息研究非寿险精算中的保费定价、风险度量估计和责任准备金评估等内容。为了克服先验分布的主观性，将风险相关的泛函估计限定在样本的某些特定函数类中，利用信度理论和经验贝叶斯方法讨论保费、风险度量或责任准备金的统计推断等方面。