基于贝叶斯MCMC算法的寿险精算研究

本项目采用的贝叶斯统 计推断技术在拟合未来损失 或资产收益的分布时，使用 贝叶斯MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法形 成一个来自预测分布的随机 样本，这种随机性就从方法 论上将参数的不确定性问题 纳入考虑范畴。而基于模型 边缘似然的贝叶斯因子为模 型是否是产生观察数据的真 正随机机制，提供了简洁直 观的判断标准，可实时预警 所设模型的适用性和优劣性 。这些技术方法再结合最大 熵风险中性转换模型，基于 王变换再抽样的风险中性模 拟技术，和基于收敛抽样样 本的数值模拟技术，为防范 参数和模型不确定性风险提 供关键的技术手段，能大幅 提高产品定价和资本要求风 险度量的精度，对结构复杂 的新型寿险产品的开发和风 险管理都将具有非常重要的 意义。

胡仕强，男，安徽省含山县人。2012年毕业于上海财经大学金融学院，应用经济学博士，中国准精算师。现任教于浙江财经大学金融学院，主要从事保险精算的教学与研究。近年来专注于长寿风险相关研究，在《财经研究》和《保险研究》等期刊上发表了数篇相关论文。

算法基础篇 第一章 贝叶斯MCMC算法基本原理与方法 第一节 贝叶斯MCMC算法原理 第二节 贝叶斯模型选择 第三节 基于WinBUGS的死亡率预测模型基本处理方法 死亡率预测篇 第二章 基于贝叶斯MCMC方法的我国人口死亡率预测研究 第一节 引言 第二节 死亡率预测模型的贝叶斯改进 第三节 中国人口死亡率的建模与预测 第四节 贝叶斯方法与传统方法的比较 第五节 结论 第三章 基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金风险评估 第一节 引言 第二节 双因子Lee-Carter模型的贝叶斯分析 第三节 年金的风险度量与偿付能力资本评估 第四节 结论 第四章 死亡率模型选择与年金风险评估 第一节 引言 第二节 基于贝叶斯MCMC方法的死亡率预测 第三节 模型比较与数据选择 第四节 年金产品的风险度量与偿付能力评估 第五节 结论 产品定价篇 第五章 我国有限人口数据下长寿衍生产品定价的贝叶斯方法 第一节 引言 第二节 死亡率建模与预测 第三节 长寿衍生产品定价 第四节 基于中国数据的应用 第五节 结论 第六章 随机利率与死亡率情形下长寿衍生品定价的贝叶斯方法 第一节 引言 第二节 死亡率与利率的贝叶斯建模 第三节 年金中长寿风险度量理论分析 第四节 基于中国数据的实证研究 第五节 结论 第七章 基于贝叶斯MCMC算法的美式长寿期权定价研究 第一节 引言 第二节 LSM美式长寿期权定价 第三节 美式长寿期权的贝叶斯建模 第四节 定价结果与分析 第五节 结论 风险管理篇 第八章 基于死亡率免疫理论的自然对冲有效性评估 第一节 引言 第二节 死亡率免疫理论 第三节 死亡率久期计算 第四节 数值模拟与对冲有效性评估 第五节 结论与展望 第九章 自然对冲、年金价格及其偿付能力评估