MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114833782 · doi:10.1111/j.1539-6975.2012.01508.x

Managing Capital Market and Longevity Risks in a Defined Benefit Pension Plan

2013· article· en· W2114833782 sur OpenAlexaff
Samuel H. Cox, Yijia Lin, Ruilin Tian, Jifeng Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Risk & Insurance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLongevity riskDownside riskAsset allocationPensionHedgeAsset (computer security)LongevityActuarial sciencePlan (archaeology)BusinessRisk managementEconomicsCapital marketPension planFinancePortfolioComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article proposes a model for a defined benefit pension plan to minimize total funding variation while controlling expected total pension cost and funding downside risk throughout the life of a pension cohort. With this setup, we first investigate the plan's optimal contribution and asset allocation strategies, given the projection of stochastic asset returns and random mortality evolutions. To manage longevity risk, the plan can use either the ground‐up hedging strategy or the excess‐risk hedging strategy. Our numerical examples demonstrate that the plan transfers more unexpected longevity risk with the excess‐risk strategy due to its lower total hedge cost and more attractive structure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Risk & InsuranceMême sujetInsurance, Mortality, Demography, Risk ManagementTravaux en français237 207