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[期刊] 保险研究  [作者] 张宁  
[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] 周丽莉  段明红  丁东洋  
奈特不确定性和风险下的决策框架差异明显,传统风险度量模型在处理不确定性问题上表现的并不令人满意。处理奈特不确定性的主要统计决策方法可分为新古典方法、参数修正方法和贝叶斯方法。在贝叶斯框架下,可以基于学习行为构造一个融合外部环境信息和内生主观预期的模型,将期望效用最高的行为视为最优决策。贝叶斯学习行为模型在实践中能够有效的区分风险和不确定性,对于解决不确定性环境下传统风险度量模型容易低估风险和忽略极端风险的问题具有积极意义。
[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] 统计与决策  [作者] 张圆  周兰兰  
小域估计(SAE)是小样本抽样调查中的重要议题,该问题下使用经典统计学方法的估计偏差较大。文章基于经验贝叶斯理论的基本思想构建分层贝叶斯模型,以我国肺结核疾病死亡率为例提出了一种小样本条件下有关健康比率数据的小域估计方法,应用MCMC算法对模型中的参数和超参数进行了后验推断。结果表明,与传统方法相比,分层贝叶斯模型同时考虑了不同地区间的同质性与异质性,并可根据样本数量大小对小域估计量进行合理调整,其估计结果更具稳健性。
[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] 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] 财经理论与实践  [作者] 朱慧明  郝立亚  管皓云  曾昭法  
针对我国通货膨胀水平与不确定性的时变性特征,分别建立了随机波动均值模型和非对称随机波动均值模型,在MCMC稳态模拟的框架下研究了我国通货膨胀水平与不确定性的动态关系。研究结果表明:我国通货膨胀不确定性中具有明显的持续性特征,并且通胀水平中虽然不存在与金融资产价格运动类似的杠杆效应,但是正向冲击增加了经济行为主体对未来不确定性的预期,由此将导致明显的"示范效应"和"追涨效应";特别是风险溢出系数的贝叶斯估计为正,反映了通胀不确定性对通胀水平的正向影响作用,说明我国目前的货币政策框架中含有相机抉择的成分因素。
[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] 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。
[期刊] 金融研究  [作者] 陈伟  牛霖琳  
模型和参数的不确定性以及信息的综合有效利用是影响宏观变量预测精度的主要因素。本文运用贝叶斯模型平均(BMA)方法建模并对样本外通胀进行预测,综合备选模型及变量的信息,以控制模型不确定性,并有效利用丰富的宏观数据信息。本文选取28个解释变量构建了含有2~(28)个单一线性模型的集合,实证上采用了马尔科夫链蒙特卡洛模型综合算法(MC~3)对备选模型进行抽签,抽签次数为1000万次。采用中国宏观数据的实证结果表明,通胀一阶滞后项与工业企业增加值增速作为预测因子几乎被选择在所有预测模型中;对于通胀的样本内拟合,贝叶斯模型平均(BMA)方法优于单一模型;对于样本外预测,在RMSE标准下,贝叶斯模型平均方...
[期刊] 统计与决策  [作者] 李晓明  
文章以IT项目为例进行研究,旨在探讨研发项目不确定性、协调策略以及项目绩效之间的关系,通过构造基于Petri网的关系模型,对Petri网模型进行分析,定量化地计算了研发项目的运行效率。
[期刊] 保险研究  [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。
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