Estimating the parameters of a seasonal Markov-modulated Poisson process

Abstract : We present a new model of counting processes in insurance. The process is a Markov-modulated Poisson process featuring seasonality. We prove the strong consistency and the asymptotic normality of a maximum split-time likelihood estimator of the parameters of this model, and present an algorithm to compute it in practice. The method is illustrated on a simulation study.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2014
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00965279
Contributeur : Gilles Stupfler <>
Soumis le : lundi 24 mars 2014 - 22:19:42
Dernière modification le : jeudi 2 mars 2017 - 01:05:00
Document(s) archivé(s) le : mardi 24 juin 2014 - 12:57:46

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  • HAL Id : hal-00965279, version 1

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Armelle Guillou, Stéphane Loisel, Gilles Stupfler. Estimating the parameters of a seasonal Markov-modulated Poisson process. 2014. 〈hal-00965279v1〉

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