The implied longevity curve: How long does the market think you are\n going to live?
Notice bibliographique
Résumé
We use life annuity prices to extract information about human longevity using\na framework that links the term structure of mortality and interest rates. We\ninvert the model and perform nonlinear least squares to obtain implied\nlongevity forecasts. Methodologically, we assume a Cox-Ingersoll-Ross (CIR)\nmodel for the underlying yield curve, and for mortality, a Gompertz-Makeham\n(GM) law that varies with the year of annuity purchase. Our main result is that\nover the last decade markets implied an improvement in longevity of of 6-7\nweeks per year for males and 1-3 weeks for females. In the year 2004 market\nprices implied a $40.1\\%$ probability of survival to the age 90 for a 75-year\nold male ($51.2\\%$ for a female) annuitant. By the year 2013 the implied\nsurvival probability had increased to $46.1\\%$ (and $53.1\\%$). The\ncorresponding implied life expectancy has increased (at the age of 75) from\n13.09 years for males (15.08 years for females) to 14.28 years (and 15.61\nyears.) Although these values are implied directly from markets, they are\nconsistent with demographic projections. Similar to implied volatility in\noption pricing, we believe that our implied survival probabilities (ISP) and\nimplied life expectancy (ILE) are relevant for the financial management of\nassets post-retirement and very important for the optimal timing and allocation\nto annuities; procrastinators are swimming against an uncertain but rather\nstrong longevity trend.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».