寿险随机精算模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖宇谷，张景肖 著

图书标签:

• 寿险
• 随机精算
• 精算模型
• 风险管理
• 金融工程
• 保险精算
• 随机过程
• 数理金融
• 精算科学
• 模型构建

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302434276

版次：1

商品编码：11967564

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：157

字数：182000

编辑推荐

　　产品研发和监管的快速发展使得保险精算人员需要适度更新理论知识，快速掌握国际精算领域的新成果，但这些新知识散见于不同的文献和书籍中，与传统寿险精算缺少衔接，也与寿险实务缺少关联。本书的主要目的是搭建一个桥梁，让稍微具备一点寿险精算基础的学生或研究人员能快速地了解这一领域当前的主要理论模型，了解这些理论模型与国内实务的对应关系，使之能更好地理解和研发新产品，应对当前寿险风险管理的迫切需求。
　　本书的主要对象是保险精算领域的研究生，主要目的是讲解现代寿险精算中的一些理论模型，让读者了解现代寿险精算的发展。本书的大部分内容是基于作者在中国人民大学统计学院2006年至2014年给风险管理与精算方向的研究生开设的《寿险随机精算模型》课程。

内容简介

　　国内寿险业发展迅速，产品的复杂程度和保险监管要求也在快速变化，保险精算人员需要适度更新理论知识。本书的主要目的是搭建一个桥梁，让稍微具备一点寿险精算基础的学生或研究人员能快速地了解这一领域当前的主要理论模型，了解现代寿险精算的发展，了解这些理论模型与国内实务的对应关系。本书的主要对象是保险精算领域的研究生和对相关内容感兴趣的研究人员。本书的主要内容包括5个部分：寿险数学基础，寿险现金流的随机过程模型，布朗运动、随机微积分与期权定价，含期权特征的寿险合约定价，风险度量与管理。

作者简介

　　肖宇谷，副教授，中国人民大学统计学院风险管理与精算教研室主任。中科院数学与系统科学研究院博士。主要研究领域：量化风险管理、随机精算模型。在《ScandinavianActuarialJournal》《QuantitativeFinance》《应用数学学报》《保险研究》等国内外期刊发表论文二十余篇。

　　张景肖，理学博士。先后毕业于南开大学、中国人民大学、中国科学院数学与系统科学研究院。现任中国人民大学统计学院教授、博士生导师，教育部重点研究基地——应用统计科学研究中心研究员，2006年美国佐治亚大学、密歇根大学访问学者，2013－2014年香港科技大学访问学者，2012年教育部新世纪优秀人才支持计划入选者。主持和参与了多项国家自然科学基金项目，在国内外学术期刊发表论文数十篇。

内页插图

目录

第1章寿险数学基础
1.1单生命生存模型/
1.1.1生存分布/
1.1.2x岁个体的生存分布/
1.1.3生存分布的一些精算表示法/
1.2传统人寿保险的精算现值/
1.3传统人寿保险的净保费与净准备金/
1.3.1传统人寿保险的净保费/
1.3.2传统人寿保险的净准备金/
小结/
第2章寿险现金流的随机过程模型
2.1一般框架/
2.1.1支付量函数与现金流/
2.1.2现金流的价值评估/
2.2寿险现金流的随机过程模型/
2.2.1计数过程与个体生命过程/
2.2.2寿险合约的随机过程模型/
2.3寿险中的马尔可夫链/
2.3.1连续时间马尔可夫链/
2.3.2转移概率和Kolmogorov微分方程/
2.4多状态合约现金流的价值评估/
2.5数值计算/
小结/
第3章布朗运动、随机微积分与期权定价
3.1布朗运动、几何布朗运动与高斯过程/
3.1.1布朗运动的定义/
3.1.2几何布朗运动/
3.2随机微积分/
3.2.1连续非随机函数对布朗运动的积分/
3.2.2伊藤积分与伊藤公式/
3.3期权定价/
3.3.1无套利原理与平价公式/
3.3.2期权定价的二叉树方法——Δ对冲方法/
3.3.3期权定价的二叉树方法——复制方法/
3.3.4多期情况下的欧式期权和美式期权的倒向定价方法/
3.3.5欧式期权定价的Black�睸choles公式/
3.3.6连续时间模型下的风险中性定价公式和数值解法/
小结/
第4章含期权特征的寿险合约定价
4.1投连险和变额年金的定价/
4.1.1投连险和变额年金简介/
4.1.2投连险和变额年金的风险中性定价方法/
4.1.3投连险和变额年金准备金计算/
4.1.4投连险和变额年金的风险对冲简介/
4.2分红险的定价/
4.2.1分红险定价简介/
4.2.2基于风险中性价格的分红险定价/
4.3分红险的收益分布/
4.3.1分红保险合同账户设置及分红假设/
4.3.2模拟分析/
小结/
第5章风险度量与管理
5.1单期风险度量/
5.1.1单期风险度量的定义/
5.1.2VaR和CTE的模拟数值计算/
5.1.3CTE的优化算法/
5.2两种多期风险度量在长期合约风险资本评估中的差异研究/
5.2.1一个长期合约风险资本评估中的问题/
5.2.2ACTE和MCTE在风险资本评估中的差异分析/
5.2.3实证分析/
5.3基于CTE衍生的多期多面风险度量下的投资组合研究/
5.3.1问题介绍/
5.3.2多面风险度量与投资组合优化模型/
5.3.3基于Stationary Bootstrap方法的情景生成/
5.3.4基于K�睲eans聚类分析的多阶段情景树生成/
5.3.5实证分析/
5.3.6结论/
小结/
附录1数学期望、矩母函数/
A1.1数学期望/
A1.2矩母函数/
附录2尾部条件期望与限额期望值/
参考文献/
名词索引/

前言/序言

寿险随机精算模型：风险、定价与管理的前沿探索 在现代保险业蓬勃发展的浪潮中，寿险作为保障个人及家庭未来财务安全的重要基石，其定价与风险管理的核心技术——精算模型，正面临着前所未有的挑战与机遇。本书《寿险随机精算模型》正是应运而生，旨在为精算师、风险管理者、保险公司决策者以及对保险科学有深入兴趣的读者，提供一套系统、前沿且实用的随机精算模型理论与应用框架。本书并非对现有精算理论的简单复述，而是聚焦于“随机性”这一保险业务中最本质的驱动因素，深度剖析其在寿险产品设计、定价、准备金计提、风险分散及资本规划等关键环节中的复杂影响，并提出一系列创新的建模方法与分析工具。 我们深知，保险的核心在于对未来不确定性的量化与管理。人寿保险的标的——人的生存或死亡，本身就充满了不可预测性。然而，传统的精算模型在处理这种内在的随机性时，往往会采用简化假设，例如固定的死亡率表、静态的投资回报率等。这些简化虽然在一定程度上提高了模型的易处理性，却可能忽略了真实世界中更为复杂的风险动态，导致定价偏差、准备金不足，甚至影响公司的偿付能力。 《寿险随机精算模型》正是致力于打破这些局限。本书的出发点是承认并充分拥抱“随机性”。我们将从基础的概率论和数理统计出发，循序渐进地引入寿险精算中的核心随机变量，如生存时间、死亡事件、利息率变动、甚至宏观经济环境的波动。本书并非仅仅停留于理论概念的罗列，而是将这些随机变量置于复杂的统计模型框架之下，通过构建严谨的数学模型，来精确地描述和量化它们的行为。 模型构建的深度与广度： 本书的精髓在于其对随机精算模型的深度探索。我们首先会详细介绍死亡率模型的随机性。这包括但不限于： 个体死亡率的异质性与动态变化： 传统的死亡率表通常是基于大样本统计的平均值，忽略了个体健康状况、生活方式、遗传因素等导致的差异。本书将探讨如何利用计量经济学和统计学的方法，构建更精细的个体化死亡率模型，并分析这些模型如何随时间推移而动态调整。 传染病与群体性风险的建模： 尤其是在全球化背景下，传染病的大流行可能对寿险业务造成前所未有的冲击。本书将引入传染病动力学模型与精算模型的结合，探讨如何量化此类群体性事件的风险，并设计相应的风险缓释方案。 长寿风险的建模： 随着医疗技术的进步，人类寿命普遍延长，这给年金产品和长期养老保障带来了巨大的不确定性。本书将深入研究长寿风险的随机性，包括预期寿命的变动趋势、长寿的概率分布，以及如何将其纳入精算模型进行科学测算。 其次，本书将重点阐释利息率与投资回报的随机性。保险公司的大部分负债都发生在未来，其现值高度依赖于贴现率，也就是利率。利率的波动直接影响着负债的计量和投资收益。 随机利率模型： 我们将介绍多种随机利率模型，如Vasicek模型、CIR模型、Hull-White模型等，并探讨它们在寿险资产负债管理中的应用。这些模型能够更真实地刻画利率的随机游走和均值回归特性。 投资组合的随机性： 保险公司需要将保费进行投资以覆盖未来的赔付。投资组合的收益受到多种资产价格波动、宏观经济因素、以及市场风险的影响。本书将结合投资组合理论，探讨如何构建随机的投资回报模型，并量化投资组合的风险。 资产负债匹配的动态优化： 在随机利率和随机投资回报的环境下，如何实现资产与负债的有效匹配，是寿险公司面临的核心挑战。本书将介绍动态资产配置策略，利用随机控制理论等方法，优化投资组合以应对利率和回报的波动。 再者，本书还会深入研究其他重要随机因素的建模： 退保与复效的随机性： 保单持有人的退保行为受到多种因素影响，如利率变化、个人财务状况、市场情绪等。本书将探讨如何构建随机的退保模型，并将其纳入精算计算。 保证的随机性： 许多寿险产品包含各种保证，如保证最低收益、保证续保等。这些保证在市场不利的情况下，会给保险公司带来额外的风险。本书将分析这些保证的随机性，并探讨如何量化其潜在损失。 宏观经济与社会因素的随机性： 通货膨胀、经济衰退、监管政策变动、甚至社会文化变迁，都可能对寿险业务产生深远影响。本书将介绍如何将这些宏观随机性纳入精算模型，以提高模型的稳健性。 定价与风险管理的创新方法： 基于上述对随机性的深入分析，《寿险随机精算模型》将重点介绍一系列前沿的定价与风险管理方法。 动态定价： 传统的寿险定价通常是基于静态假设的一次性计算。本书将探讨如何在随机环境下实现动态定价，根据市场变化和模型预测，适时调整产品价格或保费。 基于模拟的定价方法： 蒙特卡罗模拟是处理复杂随机模型的强大工具。本书将详细介绍如何利用蒙特卡罗模拟技术，对寿险产品的现金流进行模拟，从而得到更精确的定价结果和风险度量。 风险度量指标的深化： 除了传统的VaR（风险价值）等指标，本书还将介绍更全面的随机风险度量方法，如CVaR（条件风险价值）、ES（期望损失），以及针对寿险业务的特有风险指标，如偿付能力风险、资本充足率的随机性分析。 再保险策略的随机优化： 再保险是寿险公司分散风险的重要手段。本书将探讨如何利用随机精算模型，优化再保险合同的设计，实现风险与成本的最佳平衡。 资本模型与偿付能力管理： 在随机风险环境下，如何科学地确定保险公司的资本需求，并进行有效的资本管理，以满足监管要求并保障偿付能力，是本书的重要关注点。我们将介绍基于随机精算模型的资本模型，如内部模型法（Internal Model Approach）的应用。 实践导向与技术应用： 《寿险随机精算模型》的另一大亮点在于其强烈的实践导向。本书不仅会深入讲解模型背后的数学原理，更会侧重于如何将这些模型应用于实际的精算工作中。 案例分析： 书中将穿插大量的实际案例，涵盖不同类型的寿险产品（如终身寿险、定期寿险、年金产品、分红产品等），以及不同风险情景下的应用。这些案例将帮助读者更好地理解抽象的理论模型如何在实际业务中落地。 计算方法与工具介绍： 本书将介绍用于实现随机精算模型的常用计算方法，包括数值积分、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法、以及金融工程中的一些高级算法。同时，也会简要介绍相关的软件工具和编程语言（如R、Python、MATLAB等）在寿险随机精算模型中的应用。 与监管要求的对接： 书中将阐述如何将随机精算模型与当前的偿付能力监管框架（如Solvency II、C-ROSS等）相结合，以满足监管要求，并利用模型提升公司的风险管理水平。 本书的目标读者： 本书适合以下人群： 精算师： 尤其是有志于在寿险领域深耕，掌握前沿随机精算技术的精算师。 风险管理者： 负责寿险公司风险评估、计量和控制的专业人士。 保险公司高管与决策者： 需要理解随机精算模型如何影响公司战略、定价、投资和资本管理的决策者。 保险监管机构人员： 需要深入理解模型风险和保险公司偿付能力评估的监管人员。 学术界研究人员与学生： 对寿险精算、金融风险管理、概率统计等领域有深入研究兴趣的研究者和相关专业学生。 总而言之，《寿险随机精算模型》将是一部集理论深度、模型创新、方法前沿与实践应用为一体的著作。它将带领读者穿越纷繁复杂的随机世界，构建科学严谨的精算模型，从而更有效地识别、度量、定价和管理寿险业务中的各类风险，为保险公司的稳健发展和客户的长期利益保驾护航。本书的出版，必将为寿险精算领域的研究与实践注入新的活力，并成为该领域不可或缺的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

我手头的这本《寿险随机精算模型》真是一本让人拍案叫绝的杰作。它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一部精妙的艺术品，将抽象的数学概念转化为对现实世界保险业务深刻的洞察。我特别喜欢作者在阐述每个模型时所采用的逻辑顺序，总是从最基础的假设出发，层层递进，直至构建出完整而强大的预测体系。书中的图表设计也非常出色，清晰直观地展示了模型的变化趋势和敏感性分析结果，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我一直在思考如何更准确地评估长期寿险合同的潜在风险，而这本书恰恰提供了非常实用的工具和方法。书中对于“现金流折现模型”的讲解，我反复研读了几遍，作者如何巧妙地将贴现率的选择、收益率的预测以及死亡率的波动性纳入考量，让我看到了精算学在金融工程领域的强大应用。它不仅仅是理论的堆砌，更是对现实问题的一种解决方案。我还在琢磨书里关于“风险准备金”的计算方法，这直接关系到保险公司的 solvency（偿付能力），也是我对这本书最期待的部分之一。可以说，这本书满足了我对于复杂金融模型深度理解的渴望，让我对风险管理有了更全面的认识，也让我看到精算学在现代金融体系中的重要地位。

评分☆☆☆☆☆

当我开始阅读《寿险随机精算模型》时，我就知道我遇到了一本与众不同的书。它不是那种浮于表面的介绍性读物，而是真正潜入到寿险精算模型的核心，将那些复杂的数学原理剖析得淋漓尽致。我尤其欣赏作者在讲解“精算假设”部分时的细致程度。书中对死亡率、发病率、退保率以及费用率等关键假设的探讨，不仅列举了传统的计算方法，还深入分析了这些假设在不同经济环境和人口结构下的敏感性。我一直对“生命周期理论”在寿险产品设计中的应用感到好奇，而这本书则提供了非常清晰的解答，它如何利用这些理论来构建具有长期稳定性的产品。更让我惊叹的是，书中关于“再保险模型”的介绍，它如何帮助保险公司分散风险，以及如何选择最合适的再保险方案。这对于理解大型保险公司的风险管理策略至关重要。这本书的价值在于，它不仅仅提供了计算方法，更重要的是教会了读者如何去思考，如何去构建一个能够适应未来变化的精算模型。它让我看到了精算学作为一门严谨的科学，如何在复杂多变的金融环境中发挥其独特的作用。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《寿险随机精算模型》这本书，至今仍是激动万分。它带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的革新。这本书的独特之处在于，它并没有局限于传统的精算计算，而是深入探讨了在不确定性环境下，如何构建更为稳健和具有前瞻性的模型。作者对“随机过程”的引入，让我意识到寿险业务并非简单的概率累加，而是充满了动态的、不可预测的因素。书中对“泊松过程”和“布朗运动”等经典随机过程的讲解，虽然在数学上颇具挑战，但作者通过清晰的数学推导和形象的比喻，让我逐渐掌握了它们在寿险模型中的应用。我一直在思考，如何才能更准确地预测未来的人口死亡率变化，以及宏观经济波动对保险公司收益的影响。这本书在这方面提供了非常有价值的视角。特别是关于“利率风险”和“汇率风险”对寿险负债的影响分析，让我对保险公司的风险敞口有了更深刻的理解。作者并没有止步于此，还在探讨如何通过“风险对冲”等手段来降低这些不确定性带来的冲击。这本书极大地开阔了我的视野，让我意识到精算模型不仅仅是工具，更是一种对未来不确定性的智慧应对。

评分☆☆☆☆☆

《寿险随机精算模型》这本书，绝对是我近期阅读体验中最具颠覆性的一本。它完全刷新了我对寿险精算模型的认知。我原本以为精算模型就是一些固定的公式和计算，但这本书让我看到了它的动态性和极强的适应性。作者在探讨“新业务价值”的计算时，引入了“风险调整后的自由现金流”的概念，这让我一下子明白了，原来精算模型并不仅仅是核算成本，更是评估产品盈利潜力的有力工具。我之前一直对“寿险产品的定价策略”感到困惑，这本书则通过对不同险种的案例分析，让我看到了其背后精妙的定价逻辑。例如，对于终身寿险和定期寿险，它们在风险暴露和现金流模式上的差异，如何体现在其精算模型的设计上。让我印象深刻的是，作者还讨论了“经验数据”在精算模型中的作用，以及如何处理数据不足或存在偏差的情况。这本书的严谨性体现在它对每一个细节的打磨，从模型构建到参数选择，都力求做到最好。它让我意识到，一个好的精算模型，不仅需要扎实的数学功底，更需要对保险业务的深刻理解和对未来趋势的敏锐洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《寿险随机精算模型》，我最近正在读。刚翻开这本书，我就被它严谨的学术风格和深入的数学推导深深吸引了。作者在开篇就为读者构建了一个宏大的理论框架，将概率论、统计学以及金融数学等多个学科的精髓融会贯通，用于解释寿险产品背后复杂的风险定价机制。书中关于精算模型基础的部分，从最基本的生命表构建，到精细的现金流预测，每一步都讲解得细致入微，生怕读者漏掉任何一个关键的细节。我尤其欣赏的是作者在讲解过程中，不仅给出了严谨的数学公式，还配以通俗易懂的文字说明，并且适时地引入了大量的实际案例，这使得即便我不是专业的精算师，也能逐步理解那些看似高深的理论。例如，在关于“精算模型中的随机性”这一章节，作者详细阐述了未来收益和支出的不确定性是如何被量化的，以及如何通过蒙特卡洛模拟等方法来评估风险。这对我理解保险产品的定价原理，以及保险公司如何管理和抵御潜在的风险，有了质的飞跃。尽管我还没有读到后面更复杂的模型，但仅就前面的内容而言，这本书已经为我打开了一扇通往精算世界的大门，让我对这个看似神秘的领域产生了浓厚的兴趣，并且对未来我能从书中获得更多宝贵知识充满了期待。