Impact of Outliers in Mortality Rates on the Valuation of Life Annuities
Notice bibliographique
Résumé
Annuity pricing is essential to insurance companies for their financial liabilities. Therefore, one of the purposes of companies is to adjust the annuity prices using a forecasting model that fits their historical data best. However, historical data may have outliers influencing the model. Extraordinary events such as a weak health system, an outbreak of war, and pandemics like Spanish flu or, more recently, Covid-19may cause outliers resulting in misevaluation of mortality rates. These outliers should be taken into account to preserve the life insurance industry’s financial strength and liability. In this study, we aim to find if there is an impact of mortality outliers in annuity pricing. We analyze the annuity price fluctuations among different countries using two models: Lee-Carter model and Outlier-Adjusted Lee-Carter model. Since the effect of possible outliers in the mortality data may vary according to race, geographic location, economic welfare, and demographic structures, we choose five countries for comparison. Russia and Bulgaria as emerging countries, Canada, Japan, and United Kingdom, as developed countries with high longevity risk, are considered. Moreover, we show the annuity pricing on a simulated diverse portfolio created for the prices of four types of life annuities for a more comprehensive assessment. The results of this study prove the use of outlier-adjusted models for specific countries.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».