【摘 要】
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针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题，利用MCMC模拟和GLMM方法，对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效
【机 构】
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山东财经大学保险学院,中国人民大学统计学院
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针对传统交叉分类信度模型计算复杂且在结构参数先验信息不足的情况下不能得到参数无偏后验估计的问题，利用MCMC模拟和GLMM方法，对交叉分类信度模型进行实证分析证明模型的有效性。结果表明：基于MCMC方法能够动态模拟参数的后验分布，并可提高模型估计的精度；基于GLMM能大大简化计算过程且操作方便，可利用图形和其它诊断工具选择模型，并对模型实用性做出评价。
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