保险公司长寿风险的自然对冲策略研究

发布时间：2020-06-29 21:13

【摘要】：在我国,随着人口死亡率的不断降低、人口预期寿命的不断提升以及我国人口的出生率不断呈下降趋势,我国逐渐面临严重的老龄化问题。根据社科院的相关报告指出,由于人口预期寿命的不断延长,我国的基本养老金收支缺口长期存在且呈不断扩大的趋势。此种情况下,商业养老保险作为养老金支付体系中的重要组成部分发挥着越来越重要的作用。同时由于保险公司不同于由政府支付、财政补贴的社会养老保险,商业养老保险的支付者保险公司自负盈亏的特性,使得长寿风险对保险公司的冲击更为明显。因此长寿风险成为我国保险公司以及养老金机构目前面临的一项巨大的挑战,探究如何对长寿风险进行有效的管理已经成为一项越来越迫切的任务。本文主要是通过对目前有关长寿风险相关理论的梳理对长寿风险管理方法中的自然对冲策略的最优比例问题进行研究。目前国内国外的相关研究虽然比较多,但是国内的相关研究大多是对国外相关模型的理论借鉴与应用,对于对冲策略产品组合最优比例确定的问题上研究较少。另外由于各个国家人口的死亡率经验数据也不尽相同,而目前对相关方面模型的研究大多数仅局限于对国外相关模型的介绍。所以本文力求在我国最新死亡率数据的基础上,考虑到男女性别的差异以及利率、模型的差异对自然对冲策略产生的影响进行分析,寻求在不同影响因素不同条件下对长寿风险进行对冲的产品组合的最优比例,进而为保险公司在实际进行自然对冲策略的组合比例的选择上提供相应的决策支持。首先本文对长寿风险产生的背景以及保险公司必须重视长寿风险的管理的原因进行了系统的分析,并通过对目前存在的几种长寿风险管理方法的介绍,将长寿风险自然对冲策略的优点以及意义进行了分析与介绍。指出本文对长寿风险自然对冲策略研究的意义重大;其次,本文对目前有关长寿风险的相关理论研究进行了系统性、条理性的介绍与分析。在长寿风险的度量方面,本文通过对目前存在的死亡率模型的介绍分析与比对,选择出适合我国人口死亡率特征的最优模型以及分别适合我国与女性人口的最优模型。同时在模型的参数估计方面引入贝叶斯马尔科夫过程蒙特卡洛模拟方法(简称MCMC)与传统的二阶段法分别对选择的最优死亡率模型进行参数估计。在长寿风险的度量方法上,分别介绍以及利用资本要求和损益差的方法进行了计算。鉴于我国与国外相关数据样本有所区别,国外的相关理论模型并不能直接套用,本文在数据的选择与处理上采取了一定的处理手段。在未来死亡率的预测方面,本文有别于目前大多数不区分性别的做法,分别对男性与女性的死亡率进行了预测处理。在长寿风险的自然对冲研究方面,首先构建了资产收益率模型,并根据最新观测统计数据生成未来利率情景;其次本文构建了长寿风险的自然对冲策略模型。最后,利用已生成的死亡率情景、利率情景以及构建的自然对冲模型通过对模型实例应用,分利率、性别以及选用模型的探究在不同情形下对长寿风险进行对冲的产品组合的最优比例,并对产品组合最优比例的影响因素进行了分析。在本文的最后,针对前文的相关研究结论指出对于我国男性与女性以及总人口样本数据对应的最优模型是不相同的。而选择使用模型、利率以及样本数据的不同,对于最终产品组合最优比例结果的影响是明显的。因此,保险公司在采用自然对冲策略对长寿风险进行管控的操作过程中,必须重视最优模型的选择。在对产品的设计过程中,要针对男性人口与女性人口样本数据的不同,做出相应的设计细节,并且对于利率的选择上,要考虑到投资因素以及随机利率因素的影响。此外,在日后的数据统计工作中,要根据实际能力尽可能的将数据统计做到详细与完善,重视数据的保管工作,逐渐改善我国往前数据缺失的缺陷。最后,根据对目前经济社会发展趋势的分析,指出在我国目前来说自然对冲策略具有良好的发展前景。
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224;F842.3

【参考文献】