基于贝叶斯MCMC算法的寿险精算研究

本项目采用的贝叶斯统计推断技术在拟合未来损失或资产收益的分布时，使用贝叶斯MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法形成一个测分布的随机样本，这种随机性就从方法论上将参数的不确定性问题纳入考虑范畴。而基于模型边缘似然的贝叶斯因子为模型是否是产生观察数据的真正随机机制，提供了简洁直观的判断标准，可实时预警所设模型的适用性和优劣性。这些技术方法再结合最大熵风险中性转换模型，基于王变换再抽样的风险中性模拟技术，和基于收敛抽样样本的数值模拟技术，为防范参数和模型不确定性风险提供关键的技术手段，能大幅提高产品定价和资本要求风险度量的精度，对结构复杂的新型寿险产品的开发和风险管理都将具有非常重要的意义。

本项目采用的贝叶斯统计推断技术在拟合未来损失或资产收益的分布时，使用贝叶斯MCMC（Markov Chain Monte Carlo）算法形成一个来自预测分布的随机样本，这种随机性就从方法论上将参数的不确定性问题纳入考虑范畴。而基于模型边缘似然的贝叶斯因子为模型是否是产生观察数据的真正随机机制，提供了简洁直观的判断标准，可实时预警所设模型的适用性和优劣性。这些技术方法再结合最大熵风险中性转换模型，基于王变换再抽样的风险中性模拟技术，和基于收敛抽样样本的数值模拟技术，为防范参数和模型不确定性风险提供关键的技术手段，能大幅提高产品定价和资本要求风险度量的精度，对结构复杂的新型寿险产品的开发和风险管理都将具有非常重要的意义。

算法基础篇

第一章贝叶斯MCMC算法基本原理与方法

第一节贝叶斯MCMC算法原理

第二节贝叶斯模型选择

第三节基于WinBUGS的死亡率预测模型基本处理方法

死亡率预测篇

第二章基于贝叶斯MCMC方法的我国人口死亡率预测研究

第一节引言

第二节死亡率预测模型的贝叶斯改进

第三节中国人口死亡率的建模与预测

第四节贝叶斯方法与传统方法的比较

第五节结论

第三章基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金风险评估

第一节引言

第二节双因子Lee-Carter模型的贝叶斯分析

第三节年金的风险度量与偿付能力资本评估

第四节结论

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