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多总体死亡率差异风险度量——以ILS债券为例

发布时间:2020-12-05 04:28
  在回顾多总体动态死亡率预测模型研究成果的基础上,简要评述了已有模型的适应情况和假设条件,并依此构建了死亡率差异风险的度量模型.此后,并以ILS债券为例,利用HMD数据库中英国和美国人口死亡率数据,使用构建的死亡率差异风险度量模型,测量了ILS债券中的死亡率差异风险.定量分析结果显示:ILS为投资者设定了较高的安全阀值,保障了ILS的成功发行. 

【文章来源】:数学的实践与认识. 2020年03期 第10-18页 北大核心

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

多总体死亡率差异风险度量——以ILS债券为例


图3英国和隹爾ttV折线图??2010??

扇形,英国,美国,男性


??滞后阶数??1??2??3??4??5??BIC??-28.22??-38.53??-45.4??-39.66??-32.56??^,1??^,2??-0.0182??-0.0459??0.8532??-0.2561??-0.0738??0.4250??0.0905??0.1495??0.0803??0.2765??0.1495??0.1650??-0.1028??0.2834??(15)??由式(15)可以得到和?,2预测值,文中给出了预测扇形图,参见图4.图4显示:英??国和美国人口死亡率改善轨迹具有很强的相似性,同时又有明显的差异,两国的死亡率改善??速率并不一致,波动性也不一致,由此也显示出死亡率差异风险研究的必要性.??Fanchart?for?variable?USA??Fanchart?for?variable?UK??图4美国t?h)和英国(下)吩“估计及顶测扇形图??3.4风险评价??基f上文数据和模型,下文对ILS中由死f:率差异风险引发的资产损失风险进行定量度??量.首先计算75^86岁英格兰、威尔士男性和涵?65岁美国男性死f:率改善系数beta.历史??数据显示,最近1.0年标的人群的死_亡率改善差异为1.*34曝.建模结果显示:在样本K伺内,??美国人口的死t率改善速率低f英国人口死f:率改善速率,其中英国T?均每年的kappa变动??为-0.6215a?.面平均每年的kappa变动为-0顧94,整体变动关系为:=0.7392吩,时.??标的人群中55 ̄舫岁美国男性平均死f:.率改善系数beta为0.0304t75?85岁英格兰、威??尔士男性死f?I事死:f:


本文编号:2898874

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