發(fā)布時(shí)間：2022-01-03 06:27

　　本文在風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度理論的框架下對(duì)經(jīng)典的長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)衍生品——EIB/BNP型長(zhǎng)壽債券進(jìn)行了定價(jià)。文章首先使用Cairns-Blake-Dowd兩因子模型,模擬預(yù)測(cè)了我國(guó)高齡人口未來(lái)的死亡率路徑,然后通過(guò)引入三種相對(duì)熵,即Kullback-Leibler相對(duì)熵、Tsallis相對(duì)熵以及Rényi相對(duì)熵,并依據(jù)最小相對(duì)熵準(zhǔn)則確定最優(yōu)風(fēng)險(xiǎn)中性測(cè)度,進(jìn)而完成對(duì)長(zhǎng)壽債券的定價(jià)。在定價(jià)的過(guò)程中,本文融入已在我國(guó)市場(chǎng)發(fā)行的不同期限金融債的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)信息,使定價(jià)結(jié)果更合理地反映我國(guó)金融市場(chǎng)規(guī)律。從計(jì)算方法上看,不同相對(duì)熵模型的定價(jià)保證了計(jì)算結(jié)果的穩(wěn)健性和可信性;本文還發(fā)現(xiàn)對(duì)沖女性長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)所需的溢價(jià)整體上要高于對(duì)沖男性長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)所需的溢價(jià),表明女性長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)面臨的不確定性程度更大。本文還分別比較了僅融合單一市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格以及考慮多個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格作為先驗(yàn)信息時(shí)定價(jià)結(jié)果的差異,發(fā)現(xiàn)定價(jià)的結(jié)果對(duì)市場(chǎng)信息依賴(lài)程度較高。這也表明了相對(duì)熵方法的可塑性較強(qiáng),隨著市場(chǎng)完全度的提高和我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展,該方法的定價(jià)結(jié)果將更趨于合理。文章最后一部分是總結(jié)和啟示。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)管理科學(xué). 2019,27(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 EIB/BNP長(zhǎng)壽債券簡(jiǎn)介
3 CBD兩因子模型
4 最小相對(duì)熵方法
5 實(shí)證模擬
6 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于雙因素Wang轉(zhuǎn)換方法的長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)債券定價(jià)研究[J]. 樊毅,張寧,王耀中.  財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2017(04)
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[5]基于投資者視角的長(zhǎng)壽債券設(shè)計(jì)——來(lái)自EIB/BNP的案例分析[J]. 尚勤.  管理案例研究與評(píng)論. 2014(05)
[6]同出生年死亡率相關(guān)性效應(yīng)下的長(zhǎng)壽債券定價(jià)研究[J]. 鄭瑋,柴柯辰,錢(qián)林義.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2014(01)
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[8]基于金融衍生工具視角的長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)管理[J]. 艾蔚.  保險(xiǎn)研究. 2011(03)
[9]死亡強(qiáng)度服從Ornstein-Uhlenbeck跳過(guò)程的長(zhǎng)壽債券定價(jià)模型[J]. 尚勤,秦學(xué)志,周穎穎.  系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2008(03)

博士論文
[1]基于隨機(jī)動(dòng)態(tài)死亡率模型的長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)債券定價(jià)研究[D]. 樊毅.湖南大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3565753