Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we will introduce a consistent pricing method for Equity-Linked products and Equity-Indexed Annuities in particular. Due to their unique design, these products involve mortality and financial risks, and hence have to be valuated in an "incomplete market" framework. The no-arbitrage argument of Harrison and Pliska (1981) leads to the derivation of martingale probability measures for the valuation of these products. By assuming the separation of the insurance and annuity markets, we derive an age-dependent, mortality risk-adjusted martingale probability measure for term life insurance and pure endowment insurance. This method is similar to that of Jarrow and Turnbull (1995) and Ho and Lee (1986) in the sense that we derive martingale probability measures using the price information of standard insurance and annuity products exogenously. We then extend these martingale structures to include the financial market information. As a result, we are able to valuate an Equity-Linked product by pricing its death benefits and survival benefits separately. We also provide an alternative approach by considering the endowment insurance market and derive an associated age-dependent, mortality risk-adjusted martingale probability measure. In this case, an Equity-Linked product is valuated in a unified manner. Recursive pricing algorithms for equity-linked contracts that include surrender options are also introduced. The additional structure used to describe the dependence relationship defining the martingale measures are obtained using copulas. Numerical examples on EIAs are provided to illustrate the implementation of these methods. The aforementioned framework is developed under deterministic interest rates as well as under stochastic interest rates. The latter approach leads to martingale probabilities that evolve with the stochastic interest rates. Similar to Black, Derman and Toy, we assume that the volatilities for standard insurance and annuity prices are given exogenously. We then derive martingale probability measures allowing to value equity-linked products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».