帕累托分布是以意大利经济学家维弗雷多·帕雷托命名的。是从大量真实世界的现象中发现的幂定律分布。这个分布在经济学以外，也被称为布拉德福分布。
主要应用了广义极值分布(GEV),以及广义的帕累托分布(GPD),运用POT模型来对极值问题进行讨论。从我们的分析结果来看,要想在较高的置信水平下消除极值现象仍需要较高的风险准备水平。
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实际上是统计学中幂律（Power Laws）分布和帕累托分布（Pareto distributions）特征的一个书面语化表白。更多对于“长尾理论”的深度解读，可以参阅克里斯·安德森所著《长尾实践》一书。
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缺点是，我们必须假设索赔额服从帕累托分布并且随机权具有上界。
The drawbacks are that we have to assume that the claims follow a Pareto distribution and that the random weights have finite upper endpoints.
本文讨论了第二种模型，分析了广义帕累托分布的性质并阐述了模型的应用。
There are mainly two types of commonly used model: BMM model and GPD model.
在广义帕累托分布模型中，门限值过小，极限定理不成立，得到的估计是有偏的；
In GPD model, a too low threshold will get biased estimates because the limit theorem does not apply.
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