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基于贝叶斯MCMC方法的年金长寿风险度量研究

Using Bayesian MCMC Algorithm for the Measurement of Longevity Risk in Annuity Policy

作     者:胡仕强 Hu Shiqiang

作者机构:浙江财经大学金融学院浙江杭州310018 

出 版 物:《金融理论与实践》 (Financial Theory and Practice)

年 卷 期:2023年第4期

页      面:109-118页

学科分类:12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1204[管理学-公共管理] 020204[经济学-金融学(含∶保险学)] 120404[管理学-社会保障] 

基  金:教育部规划基金“生存年金中长寿风险分摊的运行机理 传导路径与影响效应研究”(20YJA790025)的阶段性成果 

主  题:长寿风险度量 Lee-Carter模型 CIR模型 贝叶斯MCMC算法 

摘      要:长寿风险的准确度量是年金长寿风险管理的基础和前提,具有一定的学术和实际意义。通过利用贝叶斯MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛模拟)算法统筹死亡率预测的Lee-Carter模型和利率预测的CIR模型,将长寿风险的度量转化成长寿期权的定价问题,考查了年金中长寿风险的变动规律和影响因素。MCMC抽样和数值模拟的结果表明,年金中的长寿风险与预测年份和年金持有人年龄成正向关系,其在年金中所占的比重随着年金持有人年龄的增加而增加,60岁的终身生存年金中长寿风险的占比高达10.11%;同时长寿风险与利率成反向关系,当前的低利率环境将会给年金发行人造成更高的长寿风险压力。

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