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Enregistrement W4403662228 · doi:10.48550/arxiv.2409.08914

Contract Structure and Risk Aversion in Longevity Risk Transfers

2024· preprint· en· W4403662228 sur OpenAlexfundno aff
David Landriault, Bin Li, Hong Li, Yuanyuan Zhang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLongevityRisk aversion (psychology)Longevity riskActuarial scienceEconomicsBusinessFinancial economicsExpected utility hypothesisMedicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces an economic framework to assess optimal longevity risk transfers between institutions, focusing on the interactions between a buyer exposed to long-term longevity risk and a seller offering longevity protection. While most longevity risk transfers have occurred in the reinsurance sector, where global reinsurers provide long-term protections, the capital market for longevity risk transfer has struggled to gain traction, resulting in only a few short-term instruments. We investigate how differences in risk aversion between the two parties affect the equilibrium structure of longevity risk transfer contracts, contrasting `static' contracts that offer long-term protection with `dynamic' contracts that provide short-term, variable coverage. Our analysis shows that static contracts are preferred by more risk-averse buyers, while dynamic contracts are favored by more risk-averse sellers who are reluctant to commit to long-term agreements. When incorporating information asymmetry through ambiguity, we find that ambiguity can cause more risk-averse sellers to stop offering long-term contracts. With the assumption that global reinsurers, acting as sellers in the reinsurance sector and buyers in the capital market, are generally less risk-averse than other participants, our findings provide theoretical explanations for current market dynamics and suggest that short-term instruments offer valuable initial steps toward developing an efficient and active capital market for longevity risk transfer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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