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[期刊] 保险研究
[作者]
李玉龙 Michael Sherris Andres M.Villegas Jonathan Ziveyi
死亡率建模与预测是精算科学的重要基础，而仿射死亡率模型作为一种经典的连续时间随机模型被大量地应用于评估系统性死亡率的发展，其中模型构建的一种常用方法是卡尔曼滤波算法。本文针对传统卡尔曼滤波算法在建模过程中自动忽略近期非完整队列数据的情况，借鉴机器学习和贝叶斯算法中迭代学习的理念，对传统算法进行了拓展，从而将近期非完整队列数据应用于模型拟合与预测中。通过量化分析对比证明了基于拓展算法的模型在预测方面，尤其是长期预测中，有两方面的优势：更好地捕捉了系统性死亡率风险的变动，避免了对长期长寿风险的低估；在预测精度方面有了较大的提升，特别是在长期预测时优势更为明显。
[期刊] 保险研究
[作者]
樊毅 张宁 张万月
生活方式的改变、医学的进步和遗传学的新发现都会使人的预期寿命变得不确定。本文针对中国人口死亡率历史数据(089岁男性数据),利用贝叶斯信息准则和嵌套模型的似然比检验等方法,比较了8种目前流行的随机死亡率模型的拟合效果;同时,检验了这8种随机死亡率模型预测结果的生物合理性和稳定性,并比较了它们的预测效果。结果表明,由Lee-Carter模型拓展而来的Age-Period-Cohort模型最适合于拟合和预测中国的人口死亡率,这为我国寿险企业和养老金机构的死亡率风险管理提供了科学依据。
[期刊] 保险研究
[作者]
张宁
作为长寿风险研究领域的基础,死亡率预测近些年获得快速发展,诸多模型的提出使得历史数据的信息得以最大程度的挖掘,但也带来了模型不确定问题。本文对现有的死亡率预测模型进行了分析和整理,提出其中的模型不确定性问题,并针对死亡率预测的模型不确定问题,引入了贝叶斯模型平均方法。该方法以贝叶斯后验概率为权重,综合考虑"一揽子"预测模型的预测能力,并根据它们预测吻合程度进行加权,最终给出死亡率预测结果,结论表明,不但在理论上表现出超过单一模型的优势,也在实践中超过了任何一个单一模型。本文还给出了基于该模型的死亡率预测结果和预期寿命。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王梦珂 唐爽
人口死亡率研究对评估养老保险运营风险和对冲长寿风险有重要意义。中国人口死亡率数据较少且质量存在问题，仅使用我国死亡率数据建模不易得到好的预测结果。近年来考虑经济因素的多总体随机死亡率模型得到发展，这使利用其他国家死亡率和经济数据帮助研究我国问题成为可能，文章通过放松假设对相关模型进行改进并加以应用。结果表明，提出的模型具有更好的建模效果，经济增长可以解释人口死亡率改善的事实。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高怡宁
文章在经典Lee-Carter模型的基础上,将各个时间、年龄组内的死亡率差异考虑入模型的构建中,提出死亡人口服从负二项分布的Lee-Carter模型改进形式,并运用中国1993～2009年分年龄分性别的死亡率对模型进行了量化分析。分析表明,改进后的模型优于经典泊松分布假设下的模型。模型残差图显示中国人口死亡现象没有队列效应。最后,本文运用改进后模型预测出未来6年内中国分性别分年龄的死亡率。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
张志强 杨帆
文章将多变点检测方法应用于人口死亡率预测,并对年龄别死亡率的偏差进行主成分提取,利用变点检测法分别估计了主要主成分得分随时间变化的最优变点个数及位置,据此对主成分得分进行分段线性回归拟合,从最后一段回归模型外推主成分得分的预测值,得到死亡率预测值;同时利用发达国家1951~2010年连续60年死亡率数据,对改进的PC模型与经典Lee-Carter进行比较研究,结果表明,改进的PC模型在死亡率预测的精度和稳定性方面均优于经典Lee-Carter模型,多变点检测方法提高了死亡率模型的预测精度。研究结果显示,基于奇异值分解的经典Lee-Carter模型中的时间因子和基于特征值分解的经典PC模型中的第一主成分得分反映出了几乎一致的死亡率变化趋势;经典PC模型中的第二主成分主要综合了队列效应对死亡率的影响。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
张志强 杨帆
文章将多变点检测方法应用于人口死亡率预测,并对年龄别死亡率的偏差进行主成分提取,利用变点检测法分别估计了主要主成分得分随时间变化的最优变点个数及位置,据此对主成分得分进行分段线性回归拟合,从最后一段回归模型外推主成分得分的预测值,得到死亡率预测值;同时利用发达国家19512010年连续60年死亡率数据,对改进的PC模型与经典Lee-Carter进行比较研究,结果表明,改进的PC模型在死亡率预测的精度和稳定性方面均优于经典Lee-Carter模型,多变点检测方法提高了死亡率模型的预测精度。研究结果显示,基于
[期刊] 统计研究
[作者]
王晓军 任文东
Lee-Carter模型是当今世界上最流行的死亡率预测模型,传统的Lee-Carter模型在样本量很大时才能得到较好的效果,而中国的死亡率数据量较少,且部分年限的数据缺失,难以达到较好的预测效果。本文基于Li等(2004)提出的有限数据死亡率建模方法,同时考虑样本量不足的影响,采用韩猛等(2010)提出的"双随机过程"建模,构建了有限数据下中国人口死亡率的预测模型,并用于对未来死亡率变动趋势和人口寿命的预测,最后将预测结果与保险公司采用的死亡率改善因子以及社会养老保险个人账户中采用的计发月数进行对比分析,给出了相关结论和有关死亡率风险管理的建议。
[期刊] 统计研究
[作者]
王洁丹 朱建平 付荣
人口死亡率反映人口的死亡水平,是人口规模的重要影响因素,同时也是人寿保险精算的重要数据基础。从数据特征来看,死亡率作为年龄的函数,是一种典型的函数型数据。本文使用函数型数据方法分析中国人口数据,基于1994—2010年中国人口分年龄死亡数据,建立函数型死亡率预测模型,对未来分年龄死亡率进行预测,并通过生命表方法计算了未来平均预期寿命。同时通过对历史数据的预测,说明模型预测结果比较可信。
[期刊] 经济研究参考
[作者]
周华林 李玉芳 刘若萱
第七次全国人口普查数据显示了我国人口局势的潜在新变化，人口老龄化形势可能产生微妙变化。本文采用ACF(0)模型、多人口Lee-Carter交叉分类可信度模型和单人口Lee-Carter模型预测人口死亡率，结果显示ACF(0)模型预测女性死亡率误差较小，单人口Lee-Carter模型预测男性死亡率的稳健性较好。在死亡率预测的基础上，本文运用人口—发展—环境(PDE)分析模型进行预测，结果显示：2021～2100年我国人口老龄化加剧发展时期呈现三个阶段特征，即2032年将进入超老年社会，2057年人口老龄化程度达到最大化，我国面临较为严峻的人口老龄化问题。现阶段相对宽松的人口政策短期内不能扭转人口老龄化加剧发展的态势，长期内有一定的政策效应，但是人口老龄化在较长时期内呈加剧发展趋势，我国长寿风险敞口巨大，应充分统筹以加强长寿风险管理，防范老龄化程度超常发展给经济社会带来的隐患；未来我国男性人口老龄化风险增长程度高于女性，我国应制定差异化的长寿风险管理策略，加强男性人口老龄化风险管理；我国女性老龄化风险敞口依然较大，老龄化管理策略应向女性人口倾斜。
[期刊] 保险研究
[作者]
王晓军 路倩
高龄人口死亡率预测模型是人口预测、养老金成本和债务评估以及长寿风险度量与管理的基础。我国大陆地区高龄人口死亡数据量少、数据波动性大,如何选择适合我国高龄数据特点的死亡率预测模型,是重要的研究课题。本文在归纳总结死亡率预测模型研究进展的基础上,先采用数据较为充分的台湾地区高龄死亡数据,选用Lee-Carter、CBD、贝叶斯分层模型等八种死亡率模型,对模型的拟合效果、预测效果和稳健性做出比较。在此基础上,基于修正和平滑后的我国大陆人口死亡数据,采用CBD模型和贝叶斯分层模型建模和预测。结果显示:贝叶斯分层模型能捕捉我国大陆高龄死亡率数据的历史波动,预测区间能够涵盖全部死亡率的真实值,但预测区间过宽,生存曲线不收敛;相比之下,CBD模型对我国大陆地区高龄死亡率的拟合和预测较好,预测区间和生存曲线合理。在长寿风险度量中,建议采用CBD模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
王晓军 蔡正高
20世纪后半叶以来,世界范围内,人口死亡率整体上呈现下降趋势。而依据传统死亡模型对死亡率的预测往往高于实际水平,这给养老金财务安排和养老年金的成本核算带来了严重的不利影响。本文沿着死亡率模型的发展轨迹,回顾和总结了各类死亡率预测模型,对死亡率预测模型的最新进展做出评述,并对中国死亡率预测模型的选取给出了建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹园
我国人口老龄化已进入快速发展阶段,同时还伴随着高龄化的快速推进。文章采用Lee-Cater模型预测分年龄、性别死亡率,并通过加入数据存在或缺失权重的极大似然估计法处理有限数据问题,运用Coale-Kisker方法扩展高龄死亡率,提高死亡率预测精度。在此基础上,预测未来人口预期寿命以及老年抚养比。
关键词：
死亡率预测 人口预期寿命 老年抚养比
[期刊] 保险研究
[作者]
王力平 张元萍
随着近年来人口预期寿命的不断增长和金融市场的不断动荡,承诺未来固定给付的DB型养老年金面临的偿付风险和缴费风险越来越大,DC型养老金形式被越来越广泛地使用,它将金融市场风险转移给了投保人。本文在风险资产收益服从扩散过程和死亡率指数分布的假定下,以最大化养老金期末财富效用为目标,提供了统一考虑积累阶段和发放阶段的分析框架,运用随机最优控制理论,构建并求解DC型养老金最优投资比例满足的HJB方程,得出最优资产配置比例的显式解。结论显示,死亡率直接影响到发放阶段的最优资产配置比例,随着死亡强度的普遍减弱,发放阶段风险投资比例的增大幅度会相应减小。
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