×
陈华；理查德·麦克明；孙涛

多人口死亡率模型：一种因子copula方法。 （英语） Zbl 1348.91131号

保险。数学。经济。 63, 135-146 (2015).
总结：对多个人群的死亡率协同运动建模对死亡率/寿命风险管理具有重要意义。迄今为止，已经提出了几个两种群死亡率模型。它们通常基于这样的假设，即从长远来看，两个或更多相关人群的预测死亡率经验趋于一致。这一假设可以通过长期死亡率协整得到证明，因此适用于长寿风险建模。然而，它似乎过于强大，无法模拟短期死亡率依赖性。在本文中，我们提出了一个基于时间序列分析的两阶段方法和一个因子copula方法来建模多人口的死亡率相关性。在第一阶段，我们使用带有重尾创新的ARMA-GARCH过程过滤每个人群的死亡率动态。在第二阶段，我们使用一个广泛适用于高维数据且在模型规范方面非常灵活的单因素copula模型对剩余风险进行建模。然后，我们说明了如何使用我们的死亡率模型和最大熵方法进行死亡率风险定价和对冲。我们的模型产生的票面价差非常接近Vita III死亡率债券的实际价差。我们还提出了长寿趋势债券，并演示了如何使用该债券对冲年金和人寿业务账簿保险公司的剩余长寿风险。

引用于26文件

MSC公司：

91B30型 风险理论，保险（MSC2010）
62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
62M20型 随机过程推断和预测

关键词：

多人口死亡率模型；因子连接；最大熵原理；死亡率/寿命风险定价；死亡率/寿命风险对冲
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Chen}等人，《保险》。数学。经济。63135-146（2015年；兹bl 1348.91131）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Andersen，L.B.G。；Sidenius，J.，《高斯copula的扩展：随机恢复和随机因子加载》，《信贷风险杂志》，第1期，第29-70页（2004年）
[2] Bauer，D。；博格尔，M。；Russ，J.，《论长寿相关证券的定价》，《保险数学》。经济。，46, 1, 139-149 (2010) ·兹比尔1231.91142
[4] 盒子，G.E.P。；Jenkins，G.M.，《时间序列分析：预测与控制》（1976年），《霍尔登·戴·旧金山》·Zbl 0109.37303号
[5] 凯恩斯，A.J.G。；布莱克，D。；Dowd，K.，《具有参数不确定性的随机死亡率双因素模型：理论与校准》，J.Risk Insura。，73, 4, 687-718 (2006)
[6] 凯恩斯，A.J.G。；布莱克，D。；Dowd，K。；库夫兰，G.D。；Khalaf-Allah，M.，两个种群的贝叶斯随机死亡率模型，阿斯汀公牛。，41, 29-59 (2011)
[7] Carrier，J.F.，耦合生命的双变量生存模型，Scand。演员。J.，1，17-31（2000）·Zbl 0959.62094号
[8] Chai，C.M.H。；Siu，T.K。；Zhou，X.，随机死亡率的双指数GARCH模型，欧洲实际。J.，3，2，385-406（2013）
[9] 陈，H。；Cox，S.H.，《用跳跃建模死亡率：死亡率证券化的应用》，J.Risk Insura。，76, 3, 727-751 (2009)
[10] 陈，H。；考克斯，S.H。；Wang，S.S.，美国的房屋净值转换计划可持续吗？使用条件Esscher变换对抵押保险费和无追索权准备金定价的证据，保险数学。经济。，46, 2, 371-384 (2010) ·Zbl 1231.91154号
[11] 库夫兰，G.D。；埃默里，S。；Kolb，J.，HEAT（对冲有效性分析工具包）：根据IAS 39和FAS 133评估对冲有效性的一致框架，J.衍生账户。，1, 2, 221-272 (2004)
[12] Denuit，M。；Devolder，P。；Goderniaux，A.C.，《长寿风险证券化：在Lee-Carter框架下用Wang Transform定价幸存者债券》，J.risk Insura。，74, 1, 87-113 (2007)
[13] Denuit，M。；Dhane，J。；Le Bailly de Tilleghem，C。；Teghem，S.，《衡量被保险人寿命依赖性的影响》，Belg。演员。公牛。，1, 1, 18-39 (2001)
[14] Dowd，K。；布莱克，D。；凯恩斯，A.J.G。；Dawson，P.，幸存者掉期，J.风险保险。，73, 1, 1-17 (2006)
[15] Dowd，K。；凯恩斯，A.J.G。；布莱克，D。；库夫兰，G.D。；Khalaf-Allah，M.，《两个相关人群死亡率的重力模型》，《北美实况》。J.，第15页，第2334-356页（2011年）·Zbl 1228.91032号
[16] Embrechts，P。；Lindskog，F。；McNeil，A.，用连接函数建模依赖性及其在风险管理中的应用，（Rachev，S.，《金融重尾分布手册》（2003），Elsevier），329-384，第8章
[17] Frees，E.W。；Carrier，J.F。；Valdez，E.A.，《依赖性死亡率的年金评估》，风险保险杂志。，63, 2, 229-261 (1996)
[18] Frees，E.W。；Valdez，E.A.，《使用系词理解关系》，北美实用主义出版社。J.，2，1，1-25（1998）·Zbl 1081.62564号
[19] 高奇。；胡，C.，带条件异方差的动态死亡率因子模型，保险数学。经济。，45, 3, 410-423 (2009) ·Zbl 1231.91187号
[20] H.U.Gerber。；Shiu，E.S.W.，《埃塞尔变换的期权定价》，Trans。社会实际。，46, 99-191 (1994)
[21] 贾科梅蒂，R。；Bertocchi，M。；Rachev，S.T。；Fabozzi，F.J.，《Lee-Carter模型和AR-ARCH模型预测死亡率的比较》，《保险数学》。经济。，50, 1, 85-93 (2012) ·Zbl 1235.91089号
[22] 贾科梅蒂，R。；Ortobelli，S。；Bertocchi，M.I.，不同分布假设对预测意大利死亡率的影响，投资。管理。财务。因诺夫。，6, 186-193 (2009)
[23] Hansen，B.E.，自回归条件密度估计，国际。经济。修订版，35、3、705-730（1994年）·Zbl 0807.62090号
[24] 赫尔，J。；White，A.，《无蒙特卡罗模拟的CDO和第n个到默认CDS的估值》，J.Deriv.，12，2，8-23（2004）
[25] 贾纳，S.F。；Kryger，E.M.，《模拟小群体中的成人死亡率：SAINT模型》，阿斯汀公牛。，41, 377-418 (2011) ·Zbl 1239.91128号
[26] Joe，H.，（多元模型和依赖概念。多元模型和依存概念，统计学和概率专著，第73卷（1997），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦）·Zbl 0990.62517号
[27] Joe，H.，基于copula模型的两阶段估计方法的渐近效率，J.多元分析。，94, 401-419 (2005) ·Zbl 1066.62061号
[28] Kogure，A。；Kurachi，Y.，《基于风险中性预测分布的寿命风险定价的贝叶斯方法》，《保险数学》。经济。，46,1162-172（2010年）·Zbl 1231.91438号
[30] Laurent，P。；Gregory，J.K.，Basket default swaps，CDO and factor copulas，J.Risk，7，4，103-122（2005）
[31] 李·R·D。；Carter，L.R.，《美国死亡率建模与预测》，J.Amer。统计师。协会，87659-671（1992）·Zbl 1351.62186号
[32] 李·R·D。；Miller，T.，评估Lee-Carter方法预测死亡率的性能，人口统计学，38，4，537-549（2001）
[33] Li，D.X.，《违约相关性：copula函数方法》，J.Fixed Income，9，4，43-54（2000）
[34] Li，J.S.-H.，《参数引导定价长寿风险：最大熵方法》，《保险数学》。经济。，47, 2, 176-186 (2010) ·兹比尔1231.91441
[35] Li，J.S.-H。；Hardy，M.R.，《衡量长寿对冲中的基差风险》，《北美法案》。J.，15，2，177-200（2011）·Zbl 1228.91042号
[36] Li，J.S.-H。；哈代，M.R。；Tan，K.S.，《股权发行机制中非负股权担保的定价和对冲》，J.Risk Insura。，77, 2, 499-522 (2010)
[37] 李，N。；Lee，R.，《一组人群的一致死亡率预测：对经典Lee-Carter方法的扩展》，《人口学》，42575-594（2005）
[38] Li，J.S.-H。；Ng，A.C.-Y.，《与死亡相关证券的标准估价》，J.Risk Insura。，78, 4, 853-884 (2011)
[39] 林，Y。；Cox，S.H.，巨灾死亡率风险证券化，保险数学。经济。，42, 2, 628-637 (2008) ·Zbl 1152.91593号
[40] 林，Y。；刘，S。；Yu，J.，用相关死亡率指数定价死亡率证券，J.风险保险。，80, 4, 921-948 (2013)
[41] Nelsen，R.B.，《Copulas简介》（2006），Springer:Springer U.S.A·Zbl 1152.62030
[42] 哦，D.H。；Patton，A.J.，基于连接函数的多元模型的矩估计模拟方法，J.Amer。统计师。协会，108，502，689-700（2013）·Zbl 06195971号
[44] 巴顿，A.J.，《可能不同长度时间序列的多元模型估计》，J.Appl。经济。，2147-173（2006年）
[45] 伦肖，A.E。；Haberman，S.，《死亡率降低因素的Lee-Carter模型基于队列的扩展》，《保险数学》。经济。，38, 556-570 (2006) ·Zbl 1168.91418号
[46] Ritteli，M.，最小熵鞅测度与不完全市场中的估值问题，数学。金融，1039-52（2000）·Zbl 1013.60026号
[47] Shemyakin，A。；Youn，H.，联合最后幸存者分析的Copula模型，应用。斯托克。模型总线。印度，22，211-224（2006）·Zbl 1127.62091号
[48] Stutzer，M.，《衍生证券估值的简单非参数方法》，J.Finance，511633-1652（1996）
[50] 王成伟。；Huang，H.-C；Liu，I.-C.，非高斯创新死亡率模型及其在长寿掉期估值中的应用，J.Risk Insura。，80, 3, 775-798 (2013)
[51] Wylie，J.J。；张，Q。；Siu，T.K.，《预期差额和价值风险能否用于静态对冲期权》？，数量。《金融》，10575-583（2010）·Zbl 1194.91199号
[52] Yang，S.S。；Wang，C.-W.，《具有死亡率依赖性的多国长寿风险定价和证券化》，《保险数学》。经济。，52, 2, 157-169 (2013) ·Zbl 1284.91556号
[54] Youn，H。；Shemyakin，A.，联合最后幸存者保险的定价实践，Actuar。Res.Clearing House（2001），2001年1月
[55] 周，R。；Li，J.S.-H。；Tan，K.S.，《标准化死亡率证券化定价：具有暂时跳跃效应的两种群模型》，J.Risk Insuras。，80, 3, 733-774 (2013)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。