混合log-Poisson回归的最小二乘估计及其对最优损失准备金的拟合优度
A Least Squares Estimation of a Hybrid log-Poisson Regression and its Goodness of Fit for Optimal Loss Reserves in Insurance
摘要：
在这篇文章中，一个混合的对数-线性模型（对数泊松）的参数估计使用模糊最小二乘（FLS）程序（Celmierkirk，987 a，b，D 'Urso和Gastaldi，2000年，DUrso和Gastaldi，2001年）。为了评估和比较这个新模型和损失准备金框架中的经典对数泊松回归（Mack，1991），已经推导出拟合优度。混合模型及其拟合优度都是在损失准备金数据上进行的。
英文摘要：
In this article, the parameters of a hybrid log-linear model (log-Poisson) are estimated using the fuzzy least-squares (FLS) procedures (Celmiņš, 987a,b, D'Urso and Gastaldi, 2000, DUrso and Gastaldi, 2001). A goodness of fit have been derived in order to assess and compare this new model and the classical log-Poisson regression in loss reserving framework (Mack, 1991). Both the hybrid model and its goodness of fit are performed on a loss reserving data.
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