具有相依结构的保险风险模型下的风险评估
这是一篇关于保险风险,离散时风险模型,重尾分布,相依结构,破产概率,扭曲风险测度,保险偿付能力,蒙特卡洛模拟的论文, 主要内容为保险业作为有效分散社会风险的行业,在国民经济发展中发挥着重要的作用,评估其潜在的风险并作出有效的监管,已经成为当前日益重要的工作之一。注意到,现代保险公司通常将其保险盈余投资到日趋复杂的金融市场以谋求风险收益,从而承担了由金融市场多样性和金融资产收益不确定性带来的巨大风险。自20世纪80年代以来,极端(巨灾)事件层出不穷,重大风险形势严峻,极端事件造成的重大损失日趋严重,因为其引发的往往是重大理赔,理论研究和实证分析表明,其正是导致保险公司破产的主要原因之一。这类重大理赔额(或净损失)的分布呈现重尾(尖峰厚尾)的特点,重尾分布能很好地刻画此类数据。因此,重尾保险风险模型已经成为现代保险精算研究中的核心问题之一,其对保险公司具有重要的理论价值和现实意义。随着现代保险和金融市场的日益复杂,导致风险形成的因素互相交织,因而学者们将各种不同的相依结构引入到风险模型中。本文基于具有相依结构的保险风险模型,从三个不同的维度对保险风险量的渐近行为进行了系统研究:破产概率的渐近性、风险测度的渐近性、偿付能力的渐近性,对监管者评估保险公司风险、避免破产具有重大意义,论文的主要工作如下:(1)研究带主副理赔风险模型的破产概率。破产是公司首先要避开的危机,本文第二章考虑了带主副理赔的风险模型,其刻画了一次事故带来主副两类理赔,且副理赔的发生时刻在事故发生时刻后的一段随机时间。我们假设主副理赔向量是由一列独立同分布的随机对构成的,每对主副理赔之间服从某一确定的相依结构或者任意相依,在各种重尾理赔分布条件下建立破产概率的渐近表达式,为了检验理论结果的准确性,在本章最后部分我们利用粗蒙特卡罗方法进行了数值模拟。(2)研究重尾组合损失的尾扭曲风险测度。保险公司需要有一定的风险准备金来应对突发的亏损,因此,对风险的度量是一项极其重要的任务。相对于常见的在险价值量和条件尾期望等风险测度,扭曲风险测度是一类更为广泛的测度,并且它具有许多很好的性质,本文第三章研究了累积重尾损失随机折现额的尾扭曲风险测度,在损失变量之间具有多元正则变换,两两准渐近独立和任意相依结构的条件下,分别建立了其渐近估计,并研究分析了风险集中度的相应渐近行为。最后,我们介绍了具体的实例,通过数值模拟展示所获结果的精确性和准确性。(3)研究重尾组合损失下的保险偿付能力。偿付能力的评估是保险公司运营中最重要的预警手段,对该指标的持续监控有利于公司良好运作。我们考虑一个由重尾净损失和非负随机折现因子构成的投资组合损失模型,用二元Farlie-Gumbel-Morgenstern分布来刻画每对净损失与折现因子之间的相依关系,研究得到了投资组合损失尾概率的二阶渐近展开式,最后用蒙特卡罗模拟验证了渐近结果的准确性,同时充分说明了二阶渐近极大地改进了近似的精确度。
楚赢2021年第一期个人消费贷款资产证券化定价研究
这是一篇关于楚赢2021-Ⅰ个人消费贷款,资产证券化,蒙特卡洛模拟,期权调整利差模型的论文, 主要内容为近年来,消费金融领域融合了大数据、人工智能等技术,特别是“双循环”新发展格局提出后,在政策的支持下发展迅速。市场主体多元,互联网消费金融公司、电商平台以及银行等都在抢占市场,以期效益最大化。但囿于消费信贷金额小、期限短等特点以及严格政策法令,导致市场主体特别是互联网消费金融企业普遍面临着资金短缺、资产运作效率低等问题,资产证券化的出现有效地化解上述难题,鉴于我国在资产证券化的发展进程缓慢,相关的政策法规尚不明晰,为了推动消费金融市场资产证券化的发展,产品的定价显得至关重要。本文以持牌消费金融机构湖北消费金融股份有限公司发行的个人消费贷款ABS为例,区别于银行、电商平台,分析其产品发行的交易结构、融资动因以及风险因素等内容,聚焦于产品定价,通过对定价方法的优化探讨,为今后同类产品定价提供参考,并提出针对性的建议。本文选取楚赢2021年第一期个人消费贷款ABS为研究案例。研究内容如下:第一,通过大量的文献阅读,分析了国内外学者对于消费金融资产证券化效果分析、定价方面的研究,对比得出我国学者的研究侧重于理论研究,表明我国资产证券化市场发展尚不成熟。第二,通过案例分析得出消费金融资产具有金额小、期限短等特点,并对发行资产证券化的动因、交易结构和定价相关的风险因素进行着重分析。第三,对比了资产证券化产品常用的四种定价方法,综合考虑利率的期限结构,结合案例对违约率、早偿率进行设定;采用CIR模型对未来远期利率进行计算,借助于MATLAB进行利率路径的模拟,换算得出各期预期的即期利率;选取OAS值,作为产品风险溢价,利用期权调整利差法对产品进行定价。第四,定价结果与发行价格并无较大差距,略高于发行价格,但差距不大,说明了本文方法的选择、模型的设定以及参数的估计具有一定的现实意义。对定价影响较大的早偿风险和违约风险进行敏感性分析,得出随着违约率的升高将使得产品价格逐渐下跌并跌破面值,而早偿率的上升会使产品价格向面值收敛,并且协同效应会改善违约风险造成的现金流短缺。
改进的弹性网络惩罚与Bayesian Bootstrap残差自适应弹性网络回归
这是一篇关于自适应弹性网络,Bayesian Bootstrap,Oracle性质,蒙特卡洛模拟,抽样分布的论文, 主要内容为高维数据的特征选择与建模预测问题是学术研究与工程实践中的一个巨大挑战,以(自适应)弹性网络模型为代表的惩罚似然回归模型是解决此类问题的有力工具。理论与实践证明自适应弹性网络模型在特征选择、分组变量识别、系数估计等方面均有良好的表现。在一定的正则化条件下,回归系数的自适应弹性网络估计量被证明具有相合性和渐近正态性,但是如何基于有限样本近似自适应弹性网络估计量的抽样分布却鲜有人研究。本文旨在推广弹性网络模型以得到系数估计偏差更低的广义模型,同时利用Bayesian Bootstrap残差的方法构建自适应弹性网络估计量的Bootstrap分布,以此来近似其抽样分布,并基于此计算回归系数的置信区间。首先将弹性网络模型的L2正则化参数的范围适当推广得到广义模型,并建立广义模型有解的条件。广义模型可以改善Lasso估计量和普通弹性网络估计量的有偏性。理论上,广义模型被证明具有分组效应。通过模拟实验可以验证广义模型在系数估计、特征选择和预测精度方面都有更好的表现。其次通过对最小二乘残差进行Bayesian Bootstrap可以得到自适应弹性网络估计量的Bootstrap分布的蒙特卡洛模拟,以此来近似自适应弹性网络估计量的抽样分布。在理论上,基于Bayesian Bootstrap残差样本得到的回归系数的自适应弹性网络估计量被证明具有相合性和渐近正态性,由此证明了用其Bootstrap分布来近似其抽样分布的方法在Mallows Distance意义下是渐近有效的。通过模拟实验验证了残差Bayesian Bootstrap方法的优越性和有效性。
具有相依结构的保险风险模型下的风险评估
这是一篇关于保险风险,离散时风险模型,重尾分布,相依结构,破产概率,扭曲风险测度,保险偿付能力,蒙特卡洛模拟的论文, 主要内容为保险业作为有效分散社会风险的行业,在国民经济发展中发挥着重要的作用,评估其潜在的风险并作出有效的监管,已经成为当前日益重要的工作之一。注意到,现代保险公司通常将其保险盈余投资到日趋复杂的金融市场以谋求风险收益,从而承担了由金融市场多样性和金融资产收益不确定性带来的巨大风险。自20世纪80年代以来,极端(巨灾)事件层出不穷,重大风险形势严峻,极端事件造成的重大损失日趋严重,因为其引发的往往是重大理赔,理论研究和实证分析表明,其正是导致保险公司破产的主要原因之一。这类重大理赔额(或净损失)的分布呈现重尾(尖峰厚尾)的特点,重尾分布能很好地刻画此类数据。因此,重尾保险风险模型已经成为现代保险精算研究中的核心问题之一,其对保险公司具有重要的理论价值和现实意义。随着现代保险和金融市场的日益复杂,导致风险形成的因素互相交织,因而学者们将各种不同的相依结构引入到风险模型中。本文基于具有相依结构的保险风险模型,从三个不同的维度对保险风险量的渐近行为进行了系统研究:破产概率的渐近性、风险测度的渐近性、偿付能力的渐近性,对监管者评估保险公司风险、避免破产具有重大意义,论文的主要工作如下:(1)研究带主副理赔风险模型的破产概率。破产是公司首先要避开的危机,本文第二章考虑了带主副理赔的风险模型,其刻画了一次事故带来主副两类理赔,且副理赔的发生时刻在事故发生时刻后的一段随机时间。我们假设主副理赔向量是由一列独立同分布的随机对构成的,每对主副理赔之间服从某一确定的相依结构或者任意相依,在各种重尾理赔分布条件下建立破产概率的渐近表达式,为了检验理论结果的准确性,在本章最后部分我们利用粗蒙特卡罗方法进行了数值模拟。(2)研究重尾组合损失的尾扭曲风险测度。保险公司需要有一定的风险准备金来应对突发的亏损,因此,对风险的度量是一项极其重要的任务。相对于常见的在险价值量和条件尾期望等风险测度,扭曲风险测度是一类更为广泛的测度,并且它具有许多很好的性质,本文第三章研究了累积重尾损失随机折现额的尾扭曲风险测度,在损失变量之间具有多元正则变换,两两准渐近独立和任意相依结构的条件下,分别建立了其渐近估计,并研究分析了风险集中度的相应渐近行为。最后,我们介绍了具体的实例,通过数值模拟展示所获结果的精确性和准确性。(3)研究重尾组合损失下的保险偿付能力。偿付能力的评估是保险公司运营中最重要的预警手段,对该指标的持续监控有利于公司良好运作。我们考虑一个由重尾净损失和非负随机折现因子构成的投资组合损失模型,用二元Farlie-Gumbel-Morgenstern分布来刻画每对净损失与折现因子之间的相依关系,研究得到了投资组合损失尾概率的二阶渐近展开式,最后用蒙特卡罗模拟验证了渐近结果的准确性,同时充分说明了二阶渐近极大地改进了近似的精确度。
山东省马铃薯收入保险费率厘定研究
这是一篇关于收入保险,Copula函数,蒙特卡洛模拟的论文, 主要内容为马铃薯是事关我国脱贫战略的重要农作物,是实现我国农业长期稳定发展的重要一环。2015年,马铃薯被确认为继小麦、水稻、高粱之后的又一主粮食作物,其主粮化工作也被提上了相关议程,马铃薯相关的保险产品也受到各界人士越来越多的关注。山东省土壤肥沃、气候适宜,为马铃薯产业的发展提供了优良的先天条件;而随着农业现代化的不断推进,机械化、专业化的进一步发展也为马铃薯产业保驾护航;山东省价格指数发布平台对马铃薯价格进行详细的记录,为马铃薯产业的市场风险提供了风险预警。2018年,山东省开始推行实施马铃薯种植保险,为马铃薯产业的产量风险提供保障。随着农业管理专业化水平的不断提升,自然灾害对农作物造成的损失越来越少,相反的,由市场波动造成的农作物价格风险出现的频率越来越高。因此,只提供产量保障的种植保险已经无法满足农户日益增长的风险保障的需要,而收入保险的研究推广势在必行。本文首先分析了山东省推广实施马铃薯收入保险的可行性和必要性,将收集到的山东省2000年至2019年的马铃薯亩产和价格数据进行处理,进行稳定性检验,对不稳定的数据采用H-P滤波法进行去趋势的处理,将处理后的进行拟合,得到最合适的边缘分布,再通过Copula函数和蒙特卡洛模拟实现了对马铃薯收入保险费率的厘定。随后在计算出的费率的基础上,结合山东省的实际情况,以及保险行业的相关规定,设计出了山东省马铃薯收入保险的框架。最后,提出加强风险管理、提供财政补贴、完善风险分散、充分利用保险科技等建议来促进马铃薯收入保险的发展。
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