李、韩；唐启和 通过分层预测对账分析死亡率债券指数。 （英语） Zbl 1427.91236号 阿斯廷公牛。 49，第3期，823-846（2019）. 摘要：近几十年来，与死亡和长寿相关的债券在资本市场上有了显著增长。因此，对这些债券的死亡率指数进行建模和预测，对于寿险公司的风险管理具有重要意义。在本文中，我们提出了一种分层协调方法来构建死亡率债券指数的概率预测。我们将这种方法应用于分析瑞士再保险公司的债券，这是市场上推出的第一种“长寿趋势债券”。我们在层次设置中表达了与债券主折合系数（PRF）相关的寿命差异指数。我们首先采用时间序列模型获得每个层次的预测，然后应用最小跟踪调和方法确保所有层次的预测一致。基于长寿发散指数的调和概率预测，我们估计了Kortis债券PRF的概率分布，并将我们的结果与标准普尔（Standard and Poor）的售前信息报告中的结果进行了比较。我们还通过比较调和预测与未调和预测以及自下而上方法和最优组合方法的调和预测，说明了该方法的强大性能。最后，我们对Kortis债券在2010-2016年风险期的利差进行了初步分析。 引用于4文件 MSC公司： 91克05 精算数学 62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 关键词：预测对账；概率预测；时间序列模型；死亡率；建模；Kortis债券 软件：预测；预测；俄罗斯；高温超导 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Li}和\textit{Q.Tang}，阿斯汀公牛。49，第3号，823--846（2019年；Zbl 1427.91236） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akaike，H.（1974）统计模型识别的新视角。IEEE关于自动控制的交易，19（6），716-723·Zbl 0314.62039号 [2] Athanasopoulos，G.、Ahmed，R.A.和Hyndman，R.J.（2009）澳大利亚国内旅游业的层次预测。国际预测杂志，25（1），146-166。 [3] Bauer，D.和Kramer，F.（2016）死亡灾难的风险。《商业与经济统计杂志》，34（3），391-405。 [4] Bauer，D.、Börger，M.和Russ，J.（2010）《长寿相关证券的定价》。保险：数学与经济学，46（1），139-149·兹比尔1231.91142 [5] Ben Taieb，S.、Taylor，J.W.和Hyndman，R.J.（2017）分层时间序列的一致概率预测。在机器学习国际会议上，第3348-3357页。 [6] Biagini，F.、Rheinländer，T.和Widenmann，J.（2013）用长寿债券对冲死亡索赔。阿斯廷公报：国际航空协会杂志，43（2），123-157·Zbl 1346.91104号 [7] Blake，D.、Cairns，A.、Coughlan，G.、Dowd，K.和MacMinn，R.（2013）《新生活市场》。《风险与保险杂志》，80（3），501-558。 [8] Borges，C.E.、Penya，Y.K.和Fernandez，I.（2013）《评估大型电力系统和智能电网的组合负荷预测》。IEEE工业信息学汇刊，9（3），1570-1577。 [9] Braun，A.（2016）猫债券的一级市场定价：新的经验证据。《风险与保险杂志》，83（4），811-847。 [10] Cairns，A.J.、Blake，D.、Dawson，P.和Dowd，K.（2005）《长寿债券风险定价》。生命与养老金，1（2），41-44。 [11] Cairns，A.J.、Blake，D.和Dowd，K.（2006）《死亡定价：死亡风险评估和证券化框架》。阿斯廷公报：国际航空协会杂志，36（1），79-120·Zbl 1162.91403号 [12] Capistrán，C.、Constandse，C.和Ramos-Francia，M.（2010）使用分类数据的多地区通货膨胀预测。经济建模，27（3），666-677。 [13] Chen，H.和Cox，S.H.（2009）用跳跃建模死亡率：死亡率证券化的应用。《风险与保险杂志》，76（3），727-751。 [14] Chen，H.、MacMinn，R.和Sun，T.（2015）《多人群死亡率模型：因子copula方法》。保险：数学与经济学，63135-146·Zbl 1348.91131号 [15] Chen，H.、MacMinn，R.D.和Sun，T.（2017）死亡率依赖性和长寿债券定价：具有气体结构的动态因子copula死亡率模型。《风险与保险杂志》，84（S1），393-415。 [16] Chulia，H.、Guillen，M.和Uribe，J.M.（2016）使用广义动态因子模型和葡萄种群建模长寿风险。阿斯廷公报：国际航空协会杂志，46（1），165-190·兹比尔1390.91174 [17] Cowley，A.和Cummins，J.D.（2005）人寿保险资产和负债的证券化。《风险与保险杂志》，72（2），193-226。 [18] Cox，S.H.、Fairchild，J.R.和Pedersen，H.W.（2000）风险证券化的经济方面。阿斯廷公报：国际航空协会杂志，30（1），157-193。 [19] Cummins，J.D.和Trainar，P.（2009）证券化、保险和再保险。《风险与保险杂志》，76（3），463-492。 [20] Dangerfield，B.J.和Morris，J.S.（1992），自上而下或自下而上：聚合与非聚合外推。国际预测杂志，8（2），233-241。 [21] Deng，Y.、Brockett，P.L.和MacMinn，R.D.（2012）长寿/死亡风险建模和证券定价。《风险与保险杂志》，79（3），697-721。 [22] Engle，R.（2001）Garch 101:应用计量经济学中arch/Garch模型的使用。《经济展望杂志》，15（4），157-168。 [23] Gao，Q.和Hu，C.（2009）具有条件异方差的动态死亡率因子模型。保险：数学与经济学，45（3），410-423·Zbl 1231.91187号 [24] Ghalanos，A.（2019）橄榄球套餐简介。（版本1.4-1）。http://cran.rproject.org/web/packages/rugarch。 [25] Giacometi，R.、Bertocchi，M.、Rachev，S.T.和Fabozzi，F.J.（2012）。Lee-Carter模型和AR-ARCH模型预测死亡率的比较。保险：数学与经济学，50（1），85-93·Zbl 1235.91089号 [26] Hunt，A.和Blake，D.（2015）《长寿债券建模：分析瑞士-韩国债券》。保险：数学与经济学，63，12-29·Zbl 1348.91150号 [27] Hyndman，R.J.和Athanasopoulos，G.（2014）《预测：原则与实践》。https://otexts.com/fpp2/。 [28] Hyndman，R.J.和Khandakar，Y.（2008）《自动时间序列预测：R.统计软件杂志的预测包》，27（3），1-22。 [29] Hyndman，R.J.、Ahmed，R.A.、Athanasopoulos，G.和Shang，H.L.（2011）分层时间序列的最优组合预测。计算统计与数据分析，55（9），2579-2589·Zbl 1464.62095号 [30] Hyndman，R.J.、Athanasopoulos，G.等人（2014）在层次结构中优化调整预测。预见：国际应用预测杂志，35，42-48。 [31] Hyndman，R.J.、Lee，A.、Wang，E.、Wickramasuriya，S.和Wang，M.E.（2018年）包“hts”。 [32] Jeon，J.、Panagiotelis，A.和Petropoulos，F.（2019）《概率预测与风电和电力负荷应用的协调》，《欧洲运筹学杂志》，https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.05.020。 ·Zbl 07077309号 [33] Kahn，K.B.（1998）《重温自上而下与自下而上的预测》。《商业预测杂志》，17（2），14。 [34] Lane，M.和Beckwith，R.（2011）布拉格春天还是路易斯安那早晨？2010年第二季度至2011年第一季度四个季度的年度回顾。技术代表Lane Financial LLC。 [35] Lane，M.和Beckwith，R.（2012）《更多回报》；风险更大：2011年第二季度至2012年第一季度四个季度的年度审查。技术代表Lane Finacial有限责任公司。 [36] Lane，M.和Beckwith，R.（2013）未来的软市场！？2012年第二季度至2013年第一季度四个季度的年度审查。技术代表Lane Financial LLC。 [37] Lane，M.和Beckwith，R.（2014）《冬季草帽：2013年第2季度至2014年第1季度四个季度的年度回顾》。技术代表Lane Financial LLC。 [38] Lane，M.和Beckwith，R.（2015）沿着底部爬行还是从底部下来？2014年第二季度至2015年第一季度四个季度的年度审查。技术代表Lane Financial LLC。 [39] Lane，M.和Beckwith，R.（2016）追踪21个月的ILS贸易或报价数据？2015年第二季度至2016年第一季度四个季度的年度审查。技术代表Lane Financial LLC。 [40] Lane，M.和Beckwith，R.（2017）2016年第二季度至2017年第一季度四个季度的年度审查和评论。技术代表Lane Financial LLC。 [41] Lee，R.和Miller，T.（2001）评估Lee-carter方法预测死亡率的性能。人口学，38（4），537-549。 [42] Lin，T.，Wang，C.-W.和Tsai，C.C.-L.（2015）年龄特异性copula-ar-garch死亡率模型。保险：数学与经济学，61110-124·Zbl 1314.91143号 [43] Lin，Y.和Cox，S.H.（2008）巨灾死亡率风险证券化。保险：数学与经济学，42（2），628-637·Zbl 1152.91593号 [44] Lin，Y.，Liu，S.和Yu，J.（2013）使用相关死亡率指数对死亡率证券进行定价。《风险与保险杂志》，80（4），921-948。 [45] MacMinn，R.、Brockett，P.和Blake，D.（2006）《长寿风险与资本市场》。《风险与保险杂志》，73（4），551-557。 [46] Sarpong，S.A.（2013）建模和预测孕产妇死亡率；ARIMA模型的应用。国际应用科学与技术杂志，3（1），19-28。 [47] Schwarzkopf，A.B.、Tersine，R.J.和Morris，J.S.（1988）自上而下与自下而上的预测策略。《国际生产研究杂志》，26（11），1833-1843。 [48] Shang，H.L.和Haberman，S.（2017）分组多元和函数时间序列预测：年金定价的应用。保险：数学与经济学，75166-179·Zbl 1394.62146号 [49] Shang，H.L.和Hyndman，R.J.（2017）分组功能时间序列预测：对特定年龄死亡率的应用。计算与图形统计杂志，26（2），330-343。 [50] Shlifer，E.和Wolff，R.（1979）预测中的聚合和按比例分配。管理科学，25（6），594-603·Zbl 0428.62062号 [51] 标准普尔（2010）预售信息：Kortis资本有限公司技术代表标准普尔。 [52] Stone，R.、Champernowne，D.G.和Meade，J.E.（1942）《国民收入估算的精确度》。《经济研究评论》，9（2），111-125。 [53] Stupfler，G.和Yang，F.（2018）分析和预测猫债券溢价：财务损失溢价原则和极值建模。阿斯廷公报：国际航空协会杂志，48（1），375-411·Zbl 1390.62222号 [54] Syntetos，A.A.、Babai，Z.、Boylan，J.E.、Kolassa，S.和Nikolopoulos，K.（2016）《供应链预测：理论、实践、差距和未来》。欧洲运筹学杂志，252（1），1-26·Zbl 1346.90181号 [55] Van Erven，T.和Cuglari，J.（2015）《当代分层时间序列预测的博弈论最优协调》。《高维预测的建模和随机学习》，第297-317页。瑞士查姆：斯普林格。 [56] Wang，C.-W.，Huang，H.-C.和Liu，I.-C.（2013）非高斯创新死亡率建模及其在长寿掉期估值中的应用。《风险与保险杂志》，80（3），775-798。 [57] Weale，M.（1988）国民账户中价值、数量和价格的调节。英国皇家统计学会杂志。A辑（社会统计），151（1），211-221。 [58] Wickramasuriya，S.L.、Athanasopoulos，G.和Hyndman，R.J.（2018）通过轨迹最小化实现分层和分组时间序列的最优预测协调。《美国统计协会杂志》，114（526），804-819·Zbl 1420.62402号 [59] Zellner，A.和Tobias，J.（2000）关于聚合、分解和预测绩效的注释。《预测杂志》，19（5），457-465。 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。