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题名/责任者:

基于贝叶斯MCMC算法的寿险精算研究/胡仕强著

出版发行项:

北京:经济科学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5218-5651-4/CNY68.00

载体形态项:

253页:图;24cm

个人责任者:

胡仕强 著

学科主题:

人寿保险-保险精算-研究

中图法分类号:

F840.622

一般附注:

国家社科基金后期资助项目

责任者附注:

胡仕强, 经济学博士, 中国准精算师, 浙江财经大学金融学院教授, 金融学和保险学专业研究生导师。研究领域为保险精算, 固定收益证券与衍生品定价。先后主持并完成国家社科基金, 教育部人文社科基金和浙江省社科基金等基金项目多项, 出版专著2部, 在《系统工程理论与实践》《系统科学与数学》《财经研究》和《保险研究》等核心期刊发表论文近20篇。

书目附注:

有书目 (第204-214页)

提要文摘附注:

本书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 (MarkovChainMonteCarlo) 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。

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