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职工基本养老保险最优单位缴费率——基于贝叶斯mcmc方法和OLG模型

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职工基本养老保险最优单位缴费率——基于贝叶斯MCMC方法和OLG模型

作者：杜苏徽浙江财经大学

学位级别：硕士

在经济快速发展的今天,我国正在逐步迈入老年化社会,养老问题日趋严重。我国的养老体系是由城乡居民养老保险制度和城镇职工基本养老保险制度共同组成。城镇职工的养老保险包括个人账户和统筹账户,个人账户是个人按照上一年度平均工资... 详细信息

在经济快速发展的今天,我国正在逐步迈入老年化社会,养老问题日趋严重。我国的养老体系是由城乡居民养老保险制度和城镇职工基本养老保险制度共同组成。城镇职工的养老保险包括个人账户和统筹账户,个人账户是个人按照上一年度平均工资的8%缴纳,统筹账户是公司按照工资总额的16%缴纳,可见企业缴费承担起了我国养老的主要责任。合理的职工基本养老保险单位缴费率对企业的发展,国家经济的发展,以及养老基金的动态平衡非常重要。近些年有非常多的学者研究最优缴费率的区间,研究最优缴费率对社会福利、个人工资、储蓄消费的影响。这些学者都很好地利用了现有的OLG模型来测算出最优缴费率,但是他们在研究中忽略了老年期的生存概率,或者是简单地通过预期寿命来测算生存概率,这些都不能精准地预测真实的生存概率。本文主要利用基于贝叶斯方法的Lee-Carter模型和两期生存不确定的OLG模型从以下几个方面来探索职工基本养老最优单位缴费率区间。(1)利用近20年来每个年龄死亡率的数据,通过WINBUGS软件和贝叶斯mcmc方法动态地预测未来死亡率,以此得到动态的老年期的生存概率;(2)借鉴两期生存不确定的部分积累制养老金OLG模型,引入社会福利函数,结合动态的生存概率求得职工基本养老保险最优单位缴费率区间。(3)在分性别的情况下,分别求得未来十年男性和女性对应的职工基本养老保险最优单位缴费率。(4)通过资本收入份额的不同,把我国分为东部、中部、西部三个部分,在不同情景下进行数值模拟得出不同情景下的职工基本养老保险最优缴费率。通过数据模拟得出:未来十年,当生存概率提高并且人口增长率下降时,职工基本养老保险最优单位缴费率是不断降低的,职工基本养老保险最优单位缴费率的区间为(14.20%,16.65%);在未来十年当男性生存概率提高且人口增长率降低时,职工基本养老保险最优单位缴费率是不断提高的,职工基本养老保险最优单位缴费率的区间为(22.44%,41.21%);未来十年当女性生存概率提高且人口增长率降低时,职工基本养老保险最优单位缴费率是不断降低的,女性职工基本养老保险最优单位缴费率的区间为(10.49%,15.70%);在东部场景下,职工基本养老保险最优单位缴费率在未来十年是逐年降低的,职工基本养老保险最优单位缴费率区间为(10.67%,13.32%);在中部地区场景下,未来十年职工基本养老保险最优单位缴费率是逐年减少的,职工基本养老保险最优单位缴费率为(10.75%,13.51%);在西部地区场景下,未来职工基本养老保险最优单位缴费率也是逐年减少的,最优企业缴费区间为(10.78%,13.70%)。得出的数据对我国未来十年是否对进一步降低职工基本养老最优单位缴费率具有知指导意义,对我国未来养老金的动态平衡,制定合理的养老保险缴费制度至关重要。

关键词： OLG模型最优单位缴费率死亡率贝叶斯mcmc方法

带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

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应用概率统计 2024年第2期40卷 264-276页

作者：郝红霞胡红倩韩忠成林金官南京审计大学统计与数据科学学院南京211815

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯mcmc方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯mcmc方法在所提模型的参数估计方... 详细信息

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯mcmc方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯mcmc方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

关键词：半参数随机波动率模型线性样条时变杠杆效应贝叶斯mcmc方法

基于贝叶斯mcmc方法的高斯烟羽模型不确定性分析

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核技术 2020年第4期43卷 51-57页

作者：崔威杰曹博陈义学华北电力大学核科学与工程学院北京102206 华北电力大学非能动核能安全技术北京市重点实验室北京102206

适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chai... 详细信息

适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,mcmc)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯mcmc方法进行了不确定性分析。通过分析mcmc样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。

关键词：高斯烟羽模型不确定性分析贝叶斯mcmc方法置信区间

基于贝叶斯mcmc方法的我国人口死亡率预测

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保险研究 2015年第10期 70-83页

作者：胡仕强浙江财经大学金融学院浙江杭州312000

鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参... 详细信息

鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参数估计和未来死亡率的预测值。对研究结果的比较分析表明,贝叶斯方法不仅有效减少了数据质量问题的不利影响,提高了参数估计的稳健性,而且有效克服了参数估计和预测分开进行的弊端,在BIC值和残差项方差等模型选择标准上明显优于传统方法。

关键词：死亡率预测贝叶斯mcmc方法 WinBUGS编程

基于贝叶斯mcmc方法的我国人口死亡率预测

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基于有限人口数据的死亡率预测与年金偿付能力评估

统计与精算 2016年第1期 70-83页

作者：胡仕强

鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题，本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过WinBUGS编程，文章在一体化框架下一次性给出模型的... 详细信息

鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题，本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过WinBUGS编程，文章在一体化框架下一次性给出模型的参数估计和未来死亡率的预测值。对研究结果的比较分析表明，贝叶斯方法不仅有效减少了数据质量问题的不利影响，提高了参数估计的稳健性，而且有效克服了参数估计和预测分开进行的弊端，在BIC值和残差项方差等模型选择标准上明显优于传统方法。

关键词：死亡率预测贝叶斯mcmc方法 WinBUGS编程　　mortality projection Bayesian mcmc approach WinBUGS programming

来源：人大复印报刊资料评论

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数理统计与管理 2022年第3期41卷 381-393页

作者：胡仕强鲍亚楠浙江财经大学金融学院浙江杭州310016

鉴于我国人口普查数据稀缺,抽样调查数据质量不高给人口死亡率预测带来的不利影响,本文在贝叶斯mcmc研究框架下利用贝叶斯因子和离差信息准则进行死亡率预测的模型选择和拟合效果的评估,并进一步比较了不同模型和数据组合下年金的定价... 详细信息

鉴于我国人口普查数据稀缺,抽样调查数据质量不高给人口死亡率预测带来的不利影响,本文在贝叶斯mcmc研究框架下利用贝叶斯因子和离差信息准则进行死亡率预测的模型选择和拟合效果的评估,并进一步比较了不同模型和数据组合下年金的定价、统计特征、风险度量和偿付能力资本要求。结果表明Lee Carter有限数据模型和三年高质量普查数据的组合能有效降低模型离差,提高死亡率预测的精度,并且能更好抓住年金价格分布的尖峰厚尾特征,结合TVaR风险度量能有效缓解Solvency II中基于VaR的方法缺陷,更准确地评估年金产品中的长寿风险。

关键词：死亡率预测有限数据贝叶斯mcmc方法 TVaR风险度量

我国有限人口数据下长寿衍生产品定价的贝叶斯方法

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系统科学与数学 2018年第4期38卷 497-510页

作者：胡仕强陈荣达浙江财经大学金融学院

鉴于我国人口死亡率数据匮乏对长寿风险定价的不利影响,文章采用贝叶斯mcmc方法来进行长寿衍生产品的定价.来自实际人口数据的研究结果表明,贝叶斯方法通过Gibbs抽样和mcmc模拟,更好地考虑了样本不足和样本质量问题,在死亡率建模的模型... 详细信息

鉴于我国人口死亡率数据匮乏对长寿风险定价的不利影响,文章采用贝叶斯mcmc方法来进行长寿衍生产品的定价.来自实际人口数据的研究结果表明,贝叶斯方法通过Gibbs抽样和mcmc模拟,更好地考虑了样本不足和样本质量问题,在死亡率建模的模型BIC值,残差方差值和预测稳健性上全面优越于传统方法,能有效提高死亡率预测的精度;同时,贝叶斯一体化框架结合最大熵原理能大幅减少定价过程中数据和参数风险的产生,累积和传导,提高长寿衍生产品定价结果的有效性和可靠性.其方法的优越性对保障我国有限人口数据下长寿衍生产品的成功开发具有积极的理论意义和现实价值.

关键词：有限人口数据贝叶斯mcmc方法 Gibbs抽样长寿衍生品定价

基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金产品风险评估

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系统工程理论与实践 2018年第9期38卷 2202-2211页

作者：胡仕强陈荣达浙江财经大学金融学院

本文针对传统单因子Lee-Carter模型中死亡率的改善呈常数速率的明显弊端,利用贝叶斯mcmc方法和中国实际人口死亡率数据,考察对比了双因子Lee-Carter模型的预测效果.检验结果表明双因子模型的拟合优度和离差信息准则DIC明显优于单因子模... 详细信息

本文针对传统单因子Lee-Carter模型中死亡率的改善呈常数速率的明显弊端,利用贝叶斯mcmc方法和中国实际人口死亡率数据,考察对比了双因子Lee-Carter模型的预测效果.检验结果表明双因子模型的拟合优度和离差信息准则DIC明显优于单因子模型,较好地抓住了死亡率随时间演进的波动性.文章还进一步比较了基于两种模型预测结果的年金的定价、统计特征、风险度量和资本要求.结果表明双因子模型下,年金价格核密度图的尖峰厚尾现象较为突出,宜考虑TVaR风险度量来弥补SolvencyⅡ中基于VaR的资本额度计算方法的不足,以因应年金产品中死亡率超预期改善的长寿风险.

关键词：双因子Lee-Carter模型贝叶斯mcmc方法 TVaR风险度量

基于贝叶斯马尔科夫链Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型

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嘉兴学院学报 2012年第6期24卷 48-53页

作者：熊炳忠嘉兴学院数理与信息工程学院浙江嘉兴314000

提出了采用基于贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型.利用中国权证市场的实际数据,对比经典二叉树模型、三叉树模型、BS模型以及权证定价.结果表明,尽管它们都低估了市场价格,但该文方法的定价与市场价格偏差最小,... 详细信息

提出了采用基于贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型.利用中国权证市场的实际数据,对比经典二叉树模型、三叉树模型、BS模型以及权证定价.结果表明,尽管它们都低估了市场价格,但该文方法的定价与市场价格偏差最小,特别是在较大时间步下,基于贝叶斯mcmc方法的三叉树期权定价偏差小于经典的BS模型定价.

关键词：三叉树期权定价模型贝叶斯mcmc方法波动率