Impact of Outliers in Mortality Rates on the Valuation of Life Annuities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle