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金融学院第81期论文研讨班:基于贝叶斯分层模型的中国长寿风险度量研究

主要来源:      发布时间:2018-12-10

2018年12月5日,由金融学院举办的“第81期论文研讨班”在向东楼502教室举行。本期研讨班由金融学院保险系赵明老师作题为“基于贝叶斯分层模型的中国长寿风险度量研究”的学术报告,学院部分教授及副教授、部分青年教师、博士生、本硕博贯通班学生等多人参加。

赵明老师首先阐释了中国长寿风险研究的意义。长寿风险对于个体来说是年龄的延续,而对于社会来说则意味着养老金的支付压力增大。造成养老金缺口问题的原因主要有三个:(1)老人数量增多,由于社会经济发展,医疗水平进步,人后寿命俨然成为不可逆的趋势;(2)双轨制度,在养老金并轨前,由于机关事业单位人员不用缴养老保险,但退休后的养老金标准却远远高于企业退休人员;(3)倒金字塔趋势,我国现在人口年龄结构式纺锤体形状,人数最多的是40-65岁,二十年过后40-65岁人群变老,形成倒金字塔结构。

针对长寿风险问题,该研究基于寿险精算方法,对人口死亡率进行预测。赵明老师重点讲解了有关人口死亡率预测的经典的 “Lee-Carter模型”,然后进一步介绍了贝叶斯分层模型。贝叶斯分层模型(BHM)是Raftery、Chunn和Gerland等2013年提出预测人口死亡率的方法。贝叶斯分层模型是以预期寿命时间序列为研究对象,是一个带有非恒定漂移项带随机游走模型。在实证分析方面,这篇论文收集整理了1995-2006年《中国人口统计年鉴》及2007-2017年的《中国人口和就业统计年鉴》的相关数据,通过对贝叶斯分层模型得出的结果与Lee-Garter模型的结果进行比较发现:贝叶斯分层模型能弥补Lee-Garter模型低估未来人口死亡率低重大缺陷,对人口死亡率的预测显著高于Lee-Garter模型;随着年龄增长,二者的差距逐步变大,但是贝叶斯分层模型在估计女性死亡率方面效果欠佳。

最后的互动环节,赵明老师与学院师生就数据库选择等问题进行了深入交流,本次报告学术氛围浓郁,参会人员表示受益匪浅,这对未来的理论研究和论文撰写有很大的启发。