基于貝葉斯MCMC算法的壽險(xiǎn)精算研究

　　本項(xiàng)目采用的貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷技術(shù)在擬合未來(lái)?yè)p失或資產(chǎn)收益的分布時(shí)，使用貝葉斯MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法形成一個(gè)來(lái)自預(yù)測(cè)分布的隨機(jī)樣本，這種隨機(jī)性就從方法論上將參數(shù)的不確定性問(wèn)題納入考慮范疇。而基于模型邊緣似然的貝葉斯因子為模型是否是產(chǎn)生觀察數(shù)據(jù)的真正隨機(jī)機(jī)制，提供了簡(jiǎn)潔直觀的判斷標(biāo)準(zhǔn)，可實(shí)時(shí)預(yù)警所設(shè)模型的適用性和優(yōu)劣性。這些技術(shù)方法再結(jié)合最大熵風(fēng)險(xiǎn)中性轉(zhuǎn)換模型，基于王變換再抽樣的風(fēng)險(xiǎn)中性模擬技術(shù)，和基于收斂抽樣樣本的數(shù)值模擬技術(shù)，為防范參數(shù)和模型不確定性風(fēng)險(xiǎn)提供關(guān)鍵的技術(shù)手段，能大幅提高產(chǎn)品定價(jià)和資本要求風(fēng)險(xiǎn)度量的精度，對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的新型壽險(xiǎn)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和風(fēng)險(xiǎn)管理都將具有非常重要的意義。

暫缺《基于貝葉斯MCMC算法的壽險(xiǎn)精算研究》作者簡(jiǎn)介