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基于Esscher损失函数和最大熵方法的的递推信度模型

摘要第2-3页
Abstract第3页
1 引言第6-9页
    1.1 研究背景第6-7页
    1.2 国内外研究现状第7-8页
    1.3 本论文的结构安排第8-9页
2 预备知识第9-13页
    2.1 Bühlmann信度模型第9-10页
    2.2 Bühlmann-straub信度模型第10-11页
    2.3 递推信度模型第11-13页
3 最大熵方法下的递推信度模型第13-21页
    3.1 熵与最大熵第13页
    3.2 模型假设与准备第13页
    3.3 主要结果及证明第13-21页
4 Esscher损失函数下的递推信度模型第21-28页
    4.1 Esscher保费及其性质第21页
    4.2 模型假设与准备第21-22页
    4.3 主要结果及证明第22-28页
5 风险相依时间相关的多合同信度模型第28-38页
    5.1 相依信度理论第28页
    5.2 模型假设与准备第28-30页
    5.3 主要结果及证明第30-38页
6 总结和未来工作展望第38-39页
参考文献第39-42页
硕士期间发表及完成论文清单第42-43页
致谢第43-44页

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