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Enregistrement W98088619

Efficient Hedging Methodology Applied to Equity-Linked Life Insurance

2005· article· en· W98088619 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife insuranceActuarial scienceEquity (law)Insurance policyImperfectBlack–Scholes modelProfit (economics)EconomicsBusinessAuto insurance risk selectionKey person insuranceMicroeconomicsFinancial economicsVolatility (finance)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we study efficient hedging and its applications to the pricing of equitylinked life insurance contracts. We devote our attention to the pure endowment contracts with a flexible guarantee. In our setting, these insurance instruments are based on two risky assets of the market controlled by the Black-Scholes model during the contract period. The first asset is responsible for the maximal size of future profit while the second provides a flexible guarantee for the insured.
\nThe insurance company is considered as a hedger of a maximum of two risky assets as a contingent claim in this market. The contract is exercised if the insured is still alive at the maturity time and cannot be perfectly hedged in view of a positive survival probability of a client. To provide an appropriate risk-management in connection of such a contract, the company should exploit some imperfect hedging forms. Here we propose the use of efficient hedging with a power loss function.
\nSpecifying developments in this area, we create the pricing methodology for the insurance contracts under consideration in terms of a generalized Margrabe’s formula.
\nThe results are illustrated by a numerical actuarial analysis with the indices Russell 2000
\nand Dow Jones Industrial Average.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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