原创《构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析》：该文是关于贝叶斯论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
摘 要：农作物产量通常受空间时间分布影响,基于此,文章构造了一个含随机截距、随机斜率项的一元正态贝叶斯线性分层空间时间相依模型,该模型能准确预测农作物单位面积产量,据此可估计出公平合理的个体农业保险保费.
关键词：贝叶斯方法;线性分层模型;蒙特卡罗方法
中图分类号：F840 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）36-0064-02
农业损失主要是由气侯、病虫害等不利因素影响引起的.基于农作物产量受空间时间分布影响的特点采用分层贝叶斯方法构造空间时间线性分层混合相依模型,其核心是引入随机效应,把农作物产量数据视为分层数据,用分层模型进行分析,不但体现了同一年内农作物产量数据的纵向特征,以反映组内数据的相关性,而且考虑了不同年份由未观测到的特征引起的异质性,能准确预测农作物单位面积产量,为精确估计公平保费提供依据.
1 线性分层相依模型
个体农业保险是在保险期末单位面积实际产量低于承保产量时就会获得补偿金,其表达式如下：
Ii等于?准imax[（y■■-y■）,0]（1）
式（1）中,
?准i是一个可调节系数（0
y■■为承保产量;
y■为实际产量,个体农业保险可以自主选择承保等级ai（0
y■■为第i个区域农作物单位面积产量的期望值.
不同区域农作物产量统计数据,呈现以下特征：趋向性、自回归效应、异方差性.农作物产量统计数据的趋向性由空间时间相依模型模拟,时间参数T通常被中心化以提高MCMC算法的收敛速度.不同区域农作物产量统计数据呈异方差性,称此为空间异方差v■,v■服从Gamma分布.
含随机截距、随机斜率项的一元正态线性分层空间时间相依模型（Hierarchical linear models,HLM）构造：
yit～N（?滋it,ti）
?滋it等于ai+?茁i×（T-（N+A）×0.5）
?滓i等于1/sqrt（ti）
ti～Ga（0.001,0.001）
ai～N（a.c,t.a）
a.c～N（0.0,1.0E-6）
t.a～Ga（0.001,0.001）
?茁i～N（?茁,c,t.?茁）
?茁.c～N（0.0,1,0E-6）
t.?茁～Ga（0.001,0.001）
?滓.a等于1/sqrt（t.a）
?滓.?茁等于1/sqrt（t.?茁）
2 实例分析
五个不同省份从2003～2013年10年间单位面积谷物产量分析见表1,2013年y（kg/hm2）及sigma的估计见表2,2013年y（kg/hm2）及sigma的核密度分析如图1所示.
保险公司可依据Y的后验预测描述性统计量,由纯保费计算原理,即期末损失的均值为零,由（1）式可估计出?准i的精确值.
3 结 语
本文基于农作物产量数据的纵向特征,构造了预测农作物单位面积产量的贝叶斯线性分层空间时间相依模型,均值由空间时间相依模型模拟,方差由空间异方差性模拟.为进一步提高预测的精确性,还应结合其他方法充分利用相关统计信息.
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作者简介：王晓园（1983-）,男,陕西人,硕士,讲师,主要从事保险精算及生物数学方面的研究.
基金项目：贵州省科学技术基金,编号：黔科合J字LKZ[2012]01号,硕士启动基金,编号：F-676.
贝叶斯论文参考资料：
结论：构建贝叶斯线性分层模型估计个体农业保费探析为关于贝叶斯方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关贝叶斯统计论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
