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    生存模型的半參數降維及估計
    2013-06-19  

      由張滌新主持的《生存模型的半參數降維及估計》課題榮獲第十一屆全國統計科學研究優秀成果獎課題論文獎二等獎。本文在對連接函數形式和隨機誤差的分布不作任何假設的前提下,開創性地提出了hMAVE 方法,解決了風險函數的半參數估計及降維的理論和應用難題。

      本文提出的hMAVE方法的主要優點在于:(1) 不需要對聯接函數的形式和隨機擾動項的分布作任何假設,這使本文方法更具有普適性,且避免了模型假設不當帶來的偏誤;(2) 能夠對生存模型進行有效的半參數降維,從而避免了“維數禍根”問題;(3) 給出了hMAVE的迭代算法,從而大大降低了計算負擔,使應用得以實施;(4) 在降維后得到的中心子空間基礎上,給出了風險函數的非參數估計,更好地刻畫了風險函數的非線性特征。本文的成果是自Li,Wang and Chen1999)對刪失數據處理以來的理論方法突破,為生存模型的研究和應用提供了新理論和新方法。本文數值模擬和實際數據應用的結果表明:與現有的代表性研究結果相比,hMAVE 方法能夠更充分地捕捉刪失數據信息,提高估計精度;迭代算法大大降低了高維數據處理的計算負擔,使應用更加便捷。上述優良性質為本文研究成果的應用奠定了可靠基礎。因此,本文的hMAVE方法能夠廣泛應用于醫學、生物學、金融和保險等領域。特別是在刪失數據和協變量給定條件下,本文研究成果可應用于保險精算中的生命表構造,壽險產品開發,產品定價、現金價值計算、準備金評估、內含價值計算,還可應用于違約概率等信用風險的估算,條件在險價值(Value at Risk, VaR)的估算以及金融風險管理和資產負債管理等領域。



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