-
题名我国有限人口数据下长寿衍生产品定价的贝叶斯方法
被引量：3
- 1
-
-
作者
胡仕强
陈荣达
-
机构
浙江财经大学金融学院
-
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2018年第4期497-510,共14页
-
基金
国家自然科学基金重点项目(71631005)
国家自然科学基金(71471161)
浙江省一流学科A类浙江财经大学统计学项目(Z0111116008/020)资助课题
-
文摘
鉴于我国人口死亡率数据匮乏对长寿风险定价的不利影响,文章采用贝叶斯MCMC方法来进行长寿衍生产品的定价.来自实际人口数据的研究结果表明,贝叶斯方法通过Gibbs抽样和MCMC模拟,更好地考虑了样本不足和样本质量问题,在死亡率建模的模型BIC值,残差方差值和预测稳健性上全面优越于传统方法,能有效提高死亡率预测的精度;同时,贝叶斯一体化框架结合最大熵原理能大幅减少定价过程中数据和参数风险的产生,累积和传导,提高长寿衍生产品定价结果的有效性和可靠性.其方法的优越性对保障我国有限人口数据下长寿衍生产品的成功开发具有积极的理论意义和现实价值.
-
关键词
有限人口数据
贝叶斯MCMC方法
GIBBS抽样
长寿衍生品定价
-
Keywords
Limited data
Bayesian MCMC
gibbs sampling
longevity derivative pricing.
-
分类号
C924.2
[社会学—人口学]
F832.2
-
