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Enregistrement W2571411811 · doi:10.1080/10920277.2016.1245623

Efficient Greek Calculation of Variable Annuity Portfolios for Dynamic Hedging: A Two-Level Metamodeling Approach

2017· article· en· W2571411811 sur OpenAlexaff
Guojun Gan, Xiaodong Lin

Notice bibliographique

RevueNorth American Actuarial Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberian dollarVariable (mathematics)PortfolioAnnuityMetamodelingEconometricsComputer scienceReplicating portfolioEconomicsPortfolio optimizationMathematicsFinancePensionLife annuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The financial risk associated with the guarantees embedded in variable annuities cannot be addressed adequately by traditional actuarial techniques. Dynamical hedging is used in practice to mitigate the financial risk arising from variable annuities. However, a major challenge of dynamical hedging is to calculate the dollar Deltas of a portfolio of variable annuities within a short time interval so that rebalancing can be done on a timely basis. In this article, we propose a two-level metamodeling approach to efficiently estimating the partial dollar Deltas of a portfolio of variable annuities under a multiasset framework. The first-level metamodel is used to estimate the partial dollar Deltas at some well-chosen market levels, and the second-level metamodel is used to estimate the partial dollar Deltas at the current market level based on the precalculated partial dollar Deltas. Our numerical results show that the proposed approach performs well in terms of accuracy and speed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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