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        隨機(jī)利率下延期m年的n年定期壽險精算模型

        2016-05-12 09:55:22劉兆鵬
        宿州學(xué)院學(xué)報 2016年4期
        關(guān)鍵詞:布朗運(yùn)動連續(xù)型高斯分布

        李 浩,蘇 婷,劉兆鵬,李 杰

        隨機(jī)利率下延期m年的n年定期壽險精算模型

        李 浩,蘇 婷,劉兆鵬,李 杰

        宿州學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,安徽宿州,234000

        采用反射布朗運(yùn)動和擬高斯分布聯(lián)合刻畫利率隨機(jī)性,并結(jié)合Makeham死亡力假定,研究了連續(xù)型延期m年的n年定期壽險的均衡凈保費(fèi)與責(zé)任準(zhǔn)備金,得到了相應(yīng)的解析式。結(jié)果表明:此方法可以為保險公司在壽險產(chǎn)品的價格厘定與風(fēng)險管理方面提供理論參考。

        隨機(jī)利率;延期壽險;均衡凈保費(fèi);擬高斯分布

        近年來,保險精算研究領(lǐng)域的重點(diǎn)與熱點(diǎn)問題當(dāng)屬利率的隨機(jī)性。由于利率具有隨機(jī)性,因而選取合理的隨機(jī)利率已成為當(dāng)前研究壽險的主要方法與手段。對于延期壽險而言,最具代表性的險種是延期m年的n年定期壽險,它符合養(yǎng)老保險的基本假設(shè)要求。此類險種在保險市場上占有較高的份額,常見于職工的退休養(yǎng)老保險等。

        壽險的躉交純保費(fèi)在厘定過程中,受死亡率與利率等因素影響,且具有較強(qiáng)的隨機(jī)性,因?yàn)樗鼈兌际请S著時間變化而變化的。對于退休養(yǎng)老保險中的被保險人,年齡一般處于60歲及以上,相比較其他普通壽險,其死亡率波動性要輕微,所以本文對死亡率的隨機(jī)性選取了Makeham死亡力假定,重點(diǎn)則是對利率的隨機(jī)性進(jìn)行刻畫。

        通過出售大量的保單,可以分散由于死亡率產(chǎn)生的風(fēng)險,但對于利率的隨機(jī)性風(fēng)險卻是無效的。從這方面看,利率比死亡率更顯重要。在刻畫利率隨機(jī)性方面,國內(nèi)外學(xué)者所作的主要研究工作有:1990年,F(xiàn)rees研究了可逆M A(1)利率下生存年金精算現(xiàn)值[1];1992年,Buhlmann研究了利息力獨(dú)立同分布的生存年金一、二階矩[2];1997年,Habeman利用自回歸AR(2)模型計算生存年金[3];2008年,郭春增采用反射布朗運(yùn)動和Gamma分布聯(lián)合建立了半連續(xù)壽險精算模型[4];2009年,高井貴研究了變參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)Wiener過程下的半連續(xù)壽險精算模型[5];2010年,孫榮采用自回歸方法下的Vasicek利率模型研究了養(yǎng)老金計劃多重衰減模型[6];2010年,信恒占利用反射布朗運(yùn)動和Poisson分布聯(lián)合建立了連續(xù)型增額壽險精算模型[7];2012年,郭欣利用服從正態(tài)分布、布朗運(yùn)動的利息力分析了完全離散型壽險精算模型[8]等。總之,對利率的隨機(jī)性建模有兩種方法:一是對利息力建模;二是對利息力累積函數(shù)建模。從另一角度來看,建模的方法可劃分為單重隨機(jī)性與雙重隨機(jī)性,即刻畫利率的隨機(jī)過程的數(shù)量與種類不同。

        本文在前人工作的基礎(chǔ)上,對利息力累積函數(shù)采用反射布朗運(yùn)動和擬高斯分布聯(lián)合建立了連續(xù)時間情形下的利率模型,在此基礎(chǔ)上討論延期m年的n年定期壽險的均衡凈保費(fèi)與責(zé)任準(zhǔn)備金的計算,并在Makeham死亡力假定下得到其解析表達(dá)式。

        1 模型建立

        現(xiàn)考慮年齡為X歲的投保人為被保險人投保了一份延期m年的n年的定期壽險,即保險人只對被保險人在(m,m+n)歲之間發(fā)生的保險責(zé)任范圍內(nèi)的死亡事故給予死亡賠付的險種。當(dāng)前,此類險種在保險市場上占有較高的份額,常見于職工的退休養(yǎng)老保險。用(x)表示年齡為X的人,T(x)表示(x)的剩余壽命,則T(x)的概率密度函數(shù)為fT(x),有fT(t)=tpx·μx+t,S(x)為(x)的生存函數(shù),即表示在未來年仍生存的概率。其中,精算符號tpx表示為(x)在未來t年內(nèi)生存的概率,μx+t表示為(x)在x+t年處的死亡力。

        假設(shè)利息力累計函數(shù)δt滿足:

        其中,δ為無風(fēng)險利率,β與γ為調(diào)節(jié)參數(shù),w(t) 為在原點(diǎn)反射布朗運(yùn)動,G(t)為服從G-(μ,θ)的擬高斯分布,并且δ、w(t) 及G(t)相互獨(dú)立。則貼現(xiàn)函數(shù)V(t)可表示為:

        證:由于G(t)為服從G-(μ,θ)的擬高斯分布,則G(t)的密度函數(shù)為:

        2 躉繳凈保費(fèi)的計算

        由Arrow所提出的風(fēng)險轉(zhuǎn)移應(yīng)遵循公平原則,是指保險人收取的凈保費(fèi)應(yīng)該恰好等于未來給付的保險賠付金,即所謂的凈均衡原理。根據(jù)此原理,保險業(yè)經(jīng)營中一般采用躉繳的形式。

        本文討論的是連續(xù)型的壽險精算模型,要求死亡保險金在被保險人死亡當(dāng)時給付賠付金。以表示延期m年的n定期壽險死亡即刻躉繳凈保費(fèi),則有:

        假設(shè)當(dāng)死亡力服從Makeham形式時,有:

        其中,B>0,A辰-B,c>1,x辰0。生存函數(shù)為:

        將(4)(5)式代入(3),可得:

        3 均衡純保費(fèi)的計算

        以Y表示每年給付額為1的連續(xù)型延期m年的n定期生存年金,則其精算現(xiàn)值用m表示,則:則連續(xù)型延期m年的n定期壽險的均衡純保費(fèi)以表示,有:

        4 風(fēng)險分析

        由于方差可以合理測度均衡純保費(fèi),因此基于擬高斯分布情形,給出延期m年的n定期壽險的均衡純保費(fèi),可以有效度量其存在的風(fēng)險。為此,首先計算均衡純保費(fèi)的二階矩,有:于是均衡純保費(fèi)的方差為:

        5 結(jié)論

        養(yǎng)老保險是近年來社會關(guān)注的重要民生問題,隨著我國人口老年化問題越發(fā)( )嚴(yán)重,保險公司在厘定養(yǎng)老保險費(fèi)時,需要考慮利率與死亡率的隨機(jī)性。本文以反射布朗運(yùn)動和擬高斯分布聯(lián)合建立利率模型,在Makeham死亡力假定下,得到連續(xù)型延期m年的n年的定期壽險的均衡凈保費(fèi)與責(zé)任準(zhǔn)備金的解析表達(dá)式,并給出均衡純保費(fèi)的方差,對保險公司在壽險產(chǎn)品的價格厘定與風(fēng)險管理方面具有一定的參考價值。

        [1]Frees E W.Stochastic Life contingencies with solvency considerations[J].Transaction of Societies of Actuaries,1990,42 (1):91-148

        [2]Bühlmann H.Stochastic discounting[J].Insurance:Mathematics and Economics,1992,11(2):113-127

        [3]Haberman S.Stochastic investment returns and contribution rate risk in a defined benefit pension scheme[J].Insurance: Mathematics and Economics,1997,19(2):127-139

        [4]郭春增,王秀瑜.隨機(jī)利率下的壽險精算模型[J].統(tǒng)計與決策,2008(9):53-55

        [5]高井貴,趙明清,趙曉燕.變參數(shù)隨機(jī)利率下的半連續(xù)壽險精算模型[J].統(tǒng)計與決策,2009(8):12-14

        [6]孫榮.基于隨機(jī)利率的養(yǎng)老金計劃多重衰減模型與精算[J].統(tǒng)計與決策,2010(22):16-17

        [7]信恒占.隨機(jī)利率下的連續(xù)型增額壽險精算研究[J].統(tǒng)計與決策,2010(7):28-32

        [8]郭欣.隨機(jī)利率下的完全離散型壽險精算模型[J].統(tǒng)計與決策,2013(6):77-79

        [9]尚勤,秦學(xué)志.隨機(jī)死亡率和利率下退休年金的長壽風(fēng)險分析[J].系統(tǒng)工程,2009,27(11):56-61

        [10]張穎,黃順林.基于隨機(jī)死亡率與利率模型下的生存年金組合風(fēng)險分析[J].系統(tǒng)工程,2010,28(9):15-19

        [11]Olivieri A.Uncertainty in mortality projections:an actuarial perspective[J].Insurance:Mathematics and Economics,2001,29(2):231-245

        [12]Lee R D,Carter L R.Modeling and forecasting U.S.mortality[J].Journal ofthe American Statistical Association,1992,87:659-671

        [13]東明.隨機(jī)利率下的聯(lián)合壽險精算模型[J].系統(tǒng)工程,2006,24(4):68-72

        (責(zé)任編輯:汪材印)

        A

        1673-2006(2016)04-0106-03

        10.3969/j.issn.1673-2006.2016.04.027

        2016-01-18

        宿州學(xué)院教學(xué)研究項(xiàng)目“應(yīng)用型本科高校枟壽險精算學(xué)枠的教學(xué)實(shí)踐與探索”(szxyjyxm201321);宿州學(xué)院產(chǎn)學(xué)研合作培育項(xiàng)目“基于概率與統(tǒng)計方法的礦區(qū)突水水源判別研究及其應(yīng)用”(2014cxy04);宿州學(xué)院優(yōu)秀青年人才基金項(xiàng)目“隨機(jī)模型在金融衍生品定性中的應(yīng)用”(2014yyb24);宿州學(xué)院校級創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目“模型及其兩基金分離定理的應(yīng)用研究”(AH201410379022)。

        李浩(1981-),安徽全椒人,碩士,助教,主要研究方向:金融數(shù)學(xué)。

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