【技术】精算分析的一个小问题交流

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目前由于在做风险分类分析时的技术还不是很成熟，现在对以下问题的处理上遇到了一些麻烦，缺乏理论支持

为了表述起来简单，我把问题抽象为如下的描述：

对于整年数据，我们有
类别       赔付率
A               高   
B               中
C               低

现在整年业务已经知道A、B、C的排序是高、中、低
那么对于月度数据，我们假设每个月A、B、C的赔付情况都是高、中、低，这样一来我们关于A/B/C的风险分类的结论就更加确定。
但如果每个月A、B、C的赔付情况一会是高、中、低，一会是低、中、高，那么数据的分类就不可靠。

现在的问题是，这样分析的理论基础是什么？怎么去评估这项分析？想请教该如何入手？

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关键词：小问题 风险分类 理论基础 月度数据 赔付率 技术 交流

我现在的做法是分析过程方差均值（EPV)和假设均值方差（VHM）
显然EPV越小说明分类的同质性越高，分类效果越好
VHM越大说明分类的异质性越高，分类效果越好

但是我现在只能做到这么初级的水平，真正进行规范的统计分析还做不到，希望坛子里的达人们指点迷津啊