12月8日🚌，我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第二十七讲在明德主楼1030举行🤐。本次报告邀请云南财经大学副教授李云仙分享了她的最新研究成果🥡。统计学院孟生旺教授主持了本次学术报告会🙆🏽‍♂️🐄，肖争艳副教授参加了本次学术报告会。

孟生旺教授首先对报告人进行了介绍。李云仙副教授毕业于香港中文大学统计系🤳🏿，2010年毕业获得博士学位并加入云南财经大学🐼，2013年至今为云南财经大学副教授✈️🏋🏿，硕导，保险系主任🧘🏼‍♀️，研究方向为贝叶斯统计及非寿险精算。

李云仙副教授的报告题目为：Bayesian  Semiparameteric  Quantile  Regression  Modeling  for  Estimating  Earthquake  Fatality  Risk。李云仙副教授讲到统计学中常用的均值回归模型对于有极端值的情形不够稳健，而地震死亡人数是大量取值为零，过离散，且存在极端值的计数变量，均值回归模型不再适用于分析地震死亡人数。李云仙副教授提出半参数贝叶斯统计方法对平滑化后的死亡人数建立了层次模型👩🏿‍🦲，假设随机误差项服从混合非对称拉普拉斯分布，并基于Dirichlet过程构建混合分布✦。在地震灾害死亡人数的分析中👩🏿‍🦰👱，分别拟合了参数模型和半参数模型，并基于Lv测度对模型进行比较，发现半参数模型拟合效果优于参数模型。实证分析结果也显示🤛🏼，基于半参数模型所得到的误差项尾部更厚，能够更好的反应真实情况。受数据获取难度所限，模型中仅考虑了地震震级和人口居住密度作为解释变量。另外，在巨灾保险中，巨灾风险是人们更为关注的一个问题，在分位数回归拟合中，主要考虑了对地震死亡人数高分位数（90%~99%）的拟合情况。

报告结束后，在场师生对报告中提到的模型参数设置及数据的获取等问题与李云仙副教授进行了热切的讨论🥴。