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徐伟;陈月欢;康拉德·科尔曼;托马斯·科尔曼。

用于大型可变年金投资组合风险管理的矩匹配机器学习方法。 （英语） Zbl 1401.91525号

《经济学杂志》。戴恩。控制 87, 1-20 (2018).
摘要：近年来，具有嵌入式担保的可变年金在世界各地迅速流行起来。在过去几十年中，对增值税的估价进行了广泛的研究。然而，大多数研究都集中在单个合同上。由于计算的复杂性，这些方法既不能用于评估也不能用于管理大型可变年金投资组合的风险。本文提出了一种有效的矩匹配机器学习方法来解决这一问题。对于合同期限超过25年的大型可变年金投资组合，从计算年美元增量、VaRs和CVaRs的速度和复杂性来看，该方法被证明是一种很好的风险管理方法。我们的方法有两个阶段。首先，我们选择少量合同，并提出基于约翰逊曲线的矩匹配蒙特卡罗方法，而不是众所周知的嵌套模拟，以计算每个选定合同的年度美元增量、VaRs和CVaRs。然后，将这些计算结果用作众所周知的机器学习方法（如回归树、神经网络等）的训练集是预测的通过经过训练的机器学习方法。与其他现有方法相比[D.鲍尔等，阿斯汀·布尔。38，第2期，621-651页（2008年；Zbl 1274.91399号);G.甘、保险。数学。经济。53，第3期，795–801（2013年；Zbl 1290.91086号); 具有X.S.林同上，第62页，第138-150页（2015年；Zbl 1318.91112号)]，我们的方法非常有效和准确。最后，我们的测试结果支持我们的说法。

引用于9文件

MSC公司：

91G10型 投资组合理论
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

可变年金;约翰逊曲线;机器学习;美元三角洲;风险价值

引文：

Zbl 1274.91399号;Zbl 1290.91086号;Zbl 1318.91112号

软件：

AS 99标准;ADMAT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Xu}等人，J.Econ。戴恩。控制87，1-20（2018；Zbl 1401.91525）
全文： DOI程序

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