Changes of Relation in Multi-Population Mortality Dependence: An Application of Threshold VECM
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Notice bibliographique
Résumé
Standardized longevity risk transfers often involve modeling mortality rates of multiple populations. Some researchers have found that mortality indexes of selected countries are cointegrated, meaning that a linear relationship exists between the indexes. Vector error correction model (VECM) was used to incorporate this relation, thereby forcing the mortality rates of multiple populations to revert to a long-run equilibrium. However, the long-run equilibrium may change over time. It is crucial to incorporate these changes such that mortality dependence is adequately modeled. In this paper, we develop a framework to examine the presence of equilibrium changes and to incorporate these changes into the mortality model. In particular, we focus on equilibrium changes caused by threshold effect, the phenomenon that mortality indexes alternate between different VECMs depending on the value of a threshold variable. Our framework comprises two steps. In the first step, a statistical test is performed to examine the presence of threshold effect in the VECM for multiple mortality indexes. In the second step, threshold vector error correction model (TVECM) is fitted to the mortality indexes and model adequacy is evaluated. We illustrate this framework with the mortality data of England and Wales (EW) and Canadian populations. We further apply the TVECM to forecast future mortalities and price an illustrative longevity bond with multivariate Wang transform. Our numerical results show that TVECM predicted much faster mortality improvement for EW and Canada than single-regime VECM and thus the incorporation of threshold effect significant increases longevity bond price.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle