基于 MCMC 模拟的 MGPD 模型及其在地质灾害风险度量中的应用

• 作者: 李应求 杨扬 欧阳迪飞 甘柳
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 数学
• 关键词: 马尔科夫链蒙特卡洛模拟 贝叶斯估计 改进广义帕累托分布 地质灾害
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【数理经济】
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 分类号: O213.2
• 字数: 4016字
• 语种: 中文

摘要

基于马尔科夫链蒙特卡洛(简记为 MCMC)模拟的参数贝叶斯估计，对改进的广义帕累托分布(简记为 MGPD)模型进行了优化，并利用该模型得到了地质灾害损失的在险损失值(简记为 VaR)和条件损失值(简记为 CVaR)。以湖南娄底市地质灾害损失数据进行实证分析及模型适应性检验，结果表明：优化后的模型不仅具有很好的极值数据描述能力，而且具有较强的适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李应求	长沙理工大学数学与计算科学学院	52	608	14.0	24.0
2	欧阳迪飞	长沙理工大学数学与计算科学学院	9	13	2.0	3.0
3	甘柳	湖南商学院财政金融学院	15	34	4.0	5.0
4	杨扬	长沙理工大学数学与计算科学学院	4	10	2.0	3.0