基于贝叶斯MCMC方法的年金长寿风险度量研究  

Using Bayesian MCMC Algorithm for the Measurement of Longevity Risk in Annuity Policy

作　　者：胡仕强 Hu Shiqiang

机构地区：[1]浙江财经大学金融学院,浙江杭州310018

出　　处：《金融理论与实践》2023年第4期109-118,共10页Financial Theory and Practice

基　　金：教育部规划基金“生存年金中长寿风险分摊的运行机理,传导路径与影响效应研究”(20YJA790025)的阶段性成果。

摘　　要：长寿风险的准确度量是年金长寿风险管理的基础和前提,具有一定的学术和实际意义。通过利用贝叶斯MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛模拟)算法统筹死亡率预测的Lee-Carter模型和利率预测的CIR模型,将长寿风险的度量转化成长寿期权的定价问题,考查了年金中长寿风险的变动规律和影响因素。MCMC抽样和数值模拟的结果表明,年金中的长寿风险与预测年份和年金持有人年龄成正向关系,其在年金中所占的比重随着年金持有人年龄的增加而增加,60岁的终身生存年金中长寿风险的占比高达10.11%;同时长寿风险与利率成反向关系,当前的低利率环境将会给年金发行人造成更高的长寿风险压力。

关 键 词：长寿风险度量 Lee-Carter模型 CIR模型 贝叶斯MCMC算法 

分 类 号：F840.69[经济管理—保险]