A lattice-based approach for life insurance pricing in a stochastic correlation framework
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new implementation approach in insurance product valuation to capture the stochastic correlation between financial and demographic factors. This is important to accommodate the prevailing situation where the interest rate and mortality intensity move jointly and randomly. A stochastic correlation model is considered where it follows a diffusion process that may assume the form of a bounded Jacobi process or of a transformed modified Ornstein–Uhlenbeck process. Our contributions strengthen the general modelling set up of dependent financial and actuarial risks. We put forward a discrete-time pricing model that supports the valuation of a relatively wide class of insurance products. Specifically, the pricing of contracts, with an embedded surrender option for which no explicit formulae are available, is facilitated with ease. We customise the construction of lattice discretisations that admit a large set of risk processes having appropriate specifications. In particular, the interest rate, mortality and correlation dynamics are discretised via three different binomial lattices that are then assembled to create a trivariate lattice structured with eight branches for each node. Numerical experiments involving some stylised insurance contracts are conducted. Such experiments confirm the accuracy and efficiency of our proposed approach with respect to two benchmarks: the Monte-Carlo simulation method, and the method and results by Devolder et al. (2024). • The model is useful to evaluate insurance products under stochastic correlation. • The interest rate process and the mortality intensity process are correlated. • The correlation dynamics is described by a stochastic process. • Recombining binomial lattices discretizes the three processes. • The three lattices are combined in a trivariate lattice having eight branches.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».