保险精算应用与扩展信用风险$^+$的估计
摘要：一种引入加性随机死亡模型，允许联合建模和预测受制于死亡原因的模型。可自由选择死亡趋势的参数族。由于模型设定变得高维，使用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)进行参数估计。然后，将我们提出的模型与扩展版本的信用风险模型CreditRisk+进行连接。这通过一种高效稳定的Panjer递归算法实现了精确的风险聚合，并在信用、寿险和年金投资组合中提供了众多应用，以推导出损益分布。此外，该模型允许对于损益分布的风险度量和对模型参数的敏感度的精确计算（无蒙特卡洛模拟误差），例如风险价值和预期亏损。展示了许多示例，包括应用于Solvency II下的部分内部模型，使用奥地利和澳大利亚的数据。
作者：Jonas Hirz, Uwe Schmock, Pavel V. Shevchenko
论文ID：1505.04757
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2017-05-02