Spatial natural hedging: a general framework with application to the mortality of U.S. states
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that coupling life and death benefits within an insurance portfolio may be a beneficial longevity risk reduction technique, especially when policies are underwritten in the same geographical region. However, though desirable, the lack of available capacity of life insurance instruments in terms of underlying cohorts or duration of products underwritten within a given region can substantially constrain the use of natural hedging strategies for life insurance companies. That is why the primary objective of this paper is to investigate the implementation and effectiveness of natural hedging strategies when considering the geographical or spatial dimension. Starting from a well-known multi-population mortality model, we evaluate the relevance of natural hedging strategies and their susceptibility to basis risk resulting from age, period, and spatial effects. Our novel theoretical findings provide direct insights into specific and often complex positions necessary for optimal real-world hedging. In a practical numerical application predicated on U.S. mortality data, we demonstrate the situation of a U.S.-based insurance company capable of selling policies across different states. Though often unable to curtail product sales, an insurance company using our analytical tool can effectively, through marketing strategies, stimulate or destimulate sales to approach an optimal hedging position of an overall portfolio.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».