Simulated Minimum Cramér-Von Mises Distance Estimation for Some Actuarial and Financial Models
Notice bibliographique
Résumé
Minimum Cramér-Von Mises distance estimation is extended to a simulated version.The simulated version consists of replacing the model distribution function with a sample distribution constructed using a simulated sample drawn from it.The method does not require an explicit form of the model density functions and can be applied to fitting many useful infinitely divisible distributions or mixture distributions without closed form density functions often encountered in actuarial science and finance.For these models likelihood estimation is difficult to implement and simulated Minimum Cramér-Von Mises (SMCVM) distance estimation can be used.Asymptotic properties of the SCVM estimators are established.The new method appears to be more robust and efficient than methods of moments (MM) for the models being considered which have more than two parameters.The method can be used as an alternative to simulated Hellinger distance (SMHD) estimation with a special feature: it can handle models with a discontinuity point at the origin with probability mass assigned to it such as in the case of the compound Poisson distribution where SMHD method might not be suitable.As the method is based on sample distributions instead of density estimates it is also easier to implement than SMHD method but it might not be as efficient as SMHD methods for continuous models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».