發(fā)布時間：2020-06-29 21:13

【摘要】：在我國,隨著人口死亡率的不斷降低、人口預期壽命的不斷提升以及我國人口的出生率不斷呈下降趨勢,我國逐漸面臨嚴重的老齡化問題。根據社科院的相關報告指出,由于人口預期壽命的不斷延長,我國的基本養(yǎng)老金收支缺口長期存在且呈不斷擴大的趨勢。此種情況下,商業(yè)養(yǎng)老保險作為養(yǎng)老金支付體系中的重要組成部分發(fā)揮著越來越重要的作用。同時由于保險公司不同于由政府支付、財政補貼的社會養(yǎng)老保險,商業(yè)養(yǎng)老保險的支付者保險公司自負盈虧的特性,使得長壽風險對保險公司的沖擊更為明顯。因此長壽風險成為我國保險公司以及養(yǎng)老金機構目前面臨的一項巨大的挑戰(zhàn),探究如何對長壽風險進行有效的管理已經成為一項越來越迫切的任務。本文主要是通過對目前有關長壽風險相關理論的梳理對長壽風險管理方法中的自然對沖策略的最優(yōu)比例問題進行研究。目前國內國外的相關研究雖然比較多,但是國內的相關研究大多是對國外相關模型的理論借鑒與應用,對于對沖策略產品組合最優(yōu)比例確定的問題上研究較少。另外由于各個國家人口的死亡率經驗數據也不盡相同,而目前對相關方面模型的研究大多數僅局限于對國外相關模型的介紹。所以本文力求在我國最新死亡率數據的基礎上,考慮到男女性別的差異以及利率、模型的差異對自然對沖策略產生的影響進行分析,尋求在不同影響因素不同條件下對長壽風險進行對沖的產品組合的最優(yōu)比例,進而為保險公司在實際進行自然對沖策略的組合比例的選擇上提供相應的決策支持。首先本文對長壽風險產生的背景以及保險公司必須重視長壽風險的管理的原因進行了系統的分析,并通過對目前存在的幾種長壽風險管理方法的介紹,將長壽風險自然對沖策略的優(yōu)點以及意義進行了分析與介紹。指出本文對長壽風險自然對沖策略研究的意義重大;其次,本文對目前有關長壽風險的相關理論研究進行了系統性、條理性的介紹與分析。在長壽風險的度量方面,本文通過對目前存在的死亡率模型的介紹分析與比對,選擇出適合我國人口死亡率特征的最優(yōu)模型以及分別適合我國與女性人口的最優(yōu)模型。同時在模型的參數估計方面引入貝葉斯馬爾科夫過程蒙特卡洛模擬方法(簡稱MCMC)與傳統的二階段法分別對選擇的最優(yōu)死亡率模型進行參數估計。在長壽風險的度量方法上,分別介紹以及利用資本要求和損益差的方法進行了計算。鑒于我國與國外相關數據樣本有所區(qū)別,國外的相關理論模型并不能直接套用,本文在數據的選擇與處理上采取了一定的處理手段。在未來死亡率的預測方面,本文有別于目前大多數不區(qū)分性別的做法,分別對男性與女性的死亡率進行了預測處理。在長壽風險的自然對沖研究方面,首先構建了資產收益率模型,并根據最新觀測統計數據生成未來利率情景;其次本文構建了長壽風險的自然對沖策略模型。最后,利用已生成的死亡率情景、利率情景以及構建的自然對沖模型通過對模型實例應用,分利率、性別以及選用模型的探究在不同情形下對長壽風險進行對沖的產品組合的最優(yōu)比例,并對產品組合最優(yōu)比例的影響因素進行了分析。在本文的最后,針對前文的相關研究結論指出對于我國男性與女性以及總人口樣本數據對應的最優(yōu)模型是不相同的。而選擇使用模型、利率以及樣本數據的不同,對于最終產品組合最優(yōu)比例結果的影響是明顯的。因此,保險公司在采用自然對沖策略對長壽風險進行管控的操作過程中,必須重視最優(yōu)模型的選擇。在對產品的設計過程中,要針對男性人口與女性人口樣本數據的不同,做出相應的設計細節(jié),并且對于利率的選擇上,要考慮到投資因素以及隨機利率因素的影響。此外,在日后的數據統計工作中,要根據實際能力盡可能的將數據統計做到詳細與完善,重視數據的保管工作,逐漸改善我國往前數據缺失的缺陷。最后,根據對目前經濟社會發(fā)展趨勢的分析,指出在我國目前來說自然對沖策略具有良好的發(fā)展前景。
【學位授予單位】：山東財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F224;F842.3

【參考文獻】

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1 曾燕;曾慶鄒;康志林;;基于價格調整的長壽風險自然對沖策略[J];中國管理科學;2015年12期

2 趙明;王曉軍;;保險公司長壽風險度量[J];統計研究;2015年12期

3 段白鴿;;動態(tài)死亡率建模與長壽風險量化研究評述[J];保險研究;2015年04期

4 魏華林;宋平凡;;隨機利率下的長壽風險自然對沖研究[J];保險研究;2014年03期

5 金博軼;;隨機利率條件下保險公司長壽風險自然對沖策略研究[J];保險研究;2013年05期

6 田夢;鄧穎璐;;我國隨機死亡率的長壽風險建模和衍生品定價[J];保險研究;2013年01期

7 金博軼;;動態(tài)死亡率建模與年金產品長壽風險的度量——基于有限數據條件下的貝葉斯方法[J];數量經濟技術經濟研究;2012年12期

8 王曉軍;任文東;;有限數據下Lee-Carter模型在人口死亡率預測中的應用[J];統計研究;2012年06期

9 艾蔚;;基于Lee-Cater模型的養(yǎng)老保險個人賬戶缺口研究[J];保險研究;2012年02期

10 祝偉;陳秉正;;動態(tài)死亡率下個人年金的長壽風險分析[J];保險研究;2012年02期

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1 王力平;基于長壽風險的金融產品創(chuàng)新研究[D];天津財經大學;2015年

2 潘婉彬;利率建模與模型估計[D];中國科學技術大學;2006年

相關碩士學位論文 前7條

1 高娟;壽險公司長壽風險自然對沖策略研究[D];廣東財經大學;2016年

2 何雨陽;我國長壽風險管理研究[D];浙江大學;2016年

3 高原;國內人口預期壽命研究—運用Lee-Carter模型和CBD模型[D];山東大學;2015年

4 陳威;壽險公司長壽風險測度及其自然對沖策略研究[D];湖南大學;2014年

5 駱澎濤;長壽風險的測度、影響及其管理[D];西南財經大學;2014年

6 張超欣;基于Lee-Carter模型的男性人口長壽風險分析[D];廣東財經大學;2013年

7 尹莎;運用Lee-Carter方法預測中國人口死亡率[D];湖南大學;2005年

本文編號：2734364