最小Cramér-VonMises距离估计扩展为模拟版本。模拟版本包括用样本分布替换模型分布函数,该样本分布使用从中提取的模拟样本构建。该方法不需要显式形式的模型密度函数,并且可以用于拟合许多有用的无限可整分分布或混合分布,而无需精算科学和金融中经常遇到的闭合形式密度函数。对于这些模型,似然估计难以实现,可以使用模拟的最小Cramér-VonMises(SMCVM)距离估计。建立了SCVM估计器的渐近性质。对于所考虑的具有两个以上参数的模型,新方法似乎比矩量法(MM)更为健壮和高效。该方法可以替代具有特殊功能的模拟Hellinger距离(SMHD)估计:它可以处理在原点处具有不连续