Decomposition of risk based on the Martingale Representation Theorem for annuity and insurance portfolios
Notice bibliographique
Résumé
Numerous methods have been proposed throughout the literature for decomposing liabilities into risk factors. Such analysis is of great importance because it allows for explaining the impact of each source of risk in relation to the total risk, and thus it allows actuaries to have a certain degree of control over uncertainties. In an insurance context, such sources usually consist of the mortality risk, represented in this paper by the systematic and by the unsystematic mortality risk, and of the investment risk. The objective of this thesis is to consider the Martingale Representation Theorem (MRT) introduced by Schilling et al., (2015) for such risk decomposition, because this method allows for a detailed analysis of the influence of each source of risk. The proposed dynamic models used in this thesis are the Lee-Carter model for the mortality rates and, the arbitrage-free Nelson-Siegel (AFNS) models for the interest rates. These models are necessary in providing accuracy by improving the overall predictive performance. Once, the risk decomposition has been achieved, quantifying the relative importance of each risk factor under different risk measurements is then proceeded. The numerical results are based on annuities and insurances portfolios. It is found that for extended coverage periods, investment risk represents most of the risk while for shorter terms, the unsystematic mortality risk takes larger importance. It is also found that the systematic mortality risk is almost negligible.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».