Assessing the Impact of Geopolitical Risk on Longevity Bond Pricing: Insights from Bayesian Multivariate Regression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the multivariate pricing of coupon longevity bonds (CLBs) using the Fama–French–Lee–Carter (FF–LC) five-vector model in the framework of Bayesian integrated nested Laplace approximation (INLA) in the presence of geopolitical risk (GPR). The variance-covariance and correlation matrices are utilized to capture the interdependence between factors. We prove the generalization of multivariate Bayesian INLA with the basic probability assignment which is utilized as a posterior uncertainty belief associated with the GPR uncertainty category (a rich representation of GPR uncertainty) that is an element of the frame of discernment in the CLB posterior estimation. INLA Bayesian principal component analysis (INLA-BPCA) is applied to the model prediction parameters generating a multivariate normally distributed posterior. The deviance information criterion (DIC) assesses optimal factor selection. The results show that the BPCA posterior gains a feature that allows for a balance between the goodness-of-fit and complexity in hierarchical model selection by incorporating the retained principal components (or the effective number of parameters) from the DIC formula. Furthermore, it is also evident in our results, that the DIC outperforms the Bayesian information criterion (BIC), and Watanabe–Akaike information criterion (WAIC). The DIC is more suitable for Bayesian-based parametric models with high complexity. Lastly, the INLA-BPCA-DIC is applied to select the best longevity factors that yield a low longevity price of risk for insurers and practitioners, to attenuate the risks associated with investing in CLBs in the presence of geopolitical uncertainty shocks.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».