Notice bibliographique
Résumé
Mortality Tables and Rates It is time to get a bit more technical. In this chapter I will cover most of what you need to know about mortality rates and tables in order to appreciate the valuation and pricing of mortality-contingent claims. At various points I will be using basic calculus to express the underlying mathematics. But please don't be discouraged if the material appears somewhat esoteric or theoretical. My main objective is to arrive at a collection of formulas that can be used independently of whether you understand every step of how they were derived. To begin with, the basis of all pension and insurance valuation is the mortality table. A mortality table—perhaps better referred to as a vector or collection of numbers—maps or translates an age group x into a probability of death, q x , during the next year. For example, q 35 is the probability of dying before your 36th birthday, assuming you are alive on your 35th birthday. By definition, 0 ≤ q x ≤ 1 and q N = 1 for some large enough N ≈ 110. Table 3.1 displays a portion of one of the hundreds of different mortality tables. This one is called the RP2000 (where “RP” denotes retirement pension) healthy annuitant mortality table, which is available from the Society of Actuaries, 〈www.soa.org〉. This portion of the table displays conditional death rates from age x = 50 to age x = 105 only in increments of 5 years; the complete table is provided in Chapter 14 of this book.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».