基于机器学习死亡率模型的长寿债券定价研究

发布时间：2024-04-20 13:24

　　从医疗角度看,医疗技术的发展长期上会导致死亡率的改善以及预期寿命的延长;从经济角度看,人均预期寿命也与人均收入水平具有正相关关系;而现实中的死亡率数据也初步证明了这一趋势。但是预期寿命增长的同时,也给寿险公司、养老机构以及各国政府带来了长寿风险。并且长寿风险作为系统性风险,是不能通过大数法则进行分散的,因此,怎样有效地规避长寿风险成为各界的共同难题。而近年来,长寿债券作为规避长寿风险的手段之一,引起各界的关注。长寿债券在国外已经有着许多发行案例,而死亡率作为长寿债券定价的重要数据,其的测量与预测对国家政策、养老基金和保险公司都是至关重要的。与此同时,机器学习作为近年的研究热点,在众多研究领域中都有发挥其作用。但由于人口学家们往往对分析特定假设感兴趣,而机器学习算法则是通过数据驱动的,因此这些算法的决策往往无法被合理解释,导致机器学习鲜有涉及到死亡率预测的研究领域。在本文中,我们认为机器学习算法可以作为传统随机死亡率模型的补充,而不是替代。我们基于LC模型、RH模型和APC模型的框架与机器学习进行结合,对中国分性别的死亡率进行预测。结果显示,与传统的随机死亡率模型相比,结合了机器学习算法...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．?１?１９７０年至２０１８年各国出生时平均预期寿命??

碩士学位论文??ＭＡＳ１?Ｉ＾Ｒ?Ｓ?ｉｉｉｈ＇ＳｈＳ???????１．绪论??１．１选题背景与研究意义??随着社会和医疗技术的发展，各年龄段的死亡率逐年得到持续改善的同时，高??寿年龄段的人数也随着逐年增长，例如我国于２０００年达到老龄化社会的标准，６５??岁以上人口占比达到了....

图１．２技术路线图??６??

ｉｆ碩士学位论文??ＭＡＳＴｌｉＫ?ＳＴｌｉｈＳｉＳ?????第四章，运用基于机器学习的随机死亡率模型及王氏转换方法对长寿债券进行??定价研宄。应用上一章得到的死亡率模型，对中国死亡率数据进行预测，并通过不??完全定价方法一一王氏转换应用于长寿债券的定价中，使长寿债券的定价更为合....

图２．?１各年龄段的人口总数??

项士学位论文??ＭＡＳＩＥＲ＇Ｓ?ＩＨＬＳｉＳ??结构开始成为长方形甚至倒三角形。从图２．１中我们可以看出，人口总数自第二次??“婴儿潮”后呈指数上升，随后于计划生育幵始变为平缓增长；６５岁及以上人口一??直持续爬升，与此同时０－１４岁的青少年人口在经历了婴儿潮的增加后持续缓慢减....

图２．?２?６５及以上岁占总人［丨的比例??１１??

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本文编号：3959473