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2022-05-07
英文标题:
《Fast Numerical Method for Pricing of Variable Annuities with Guaranteed
  Minimum Withdrawal Benefit under Optimal Withdrawal Strategy》
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作者:
Xiaolin Luo and Pavel Shevchenko
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  A variable annuity contract with Guaranteed Minimum Withdrawal Benefit (GMWB) promises to return the entire initial investment through cash withdrawals during the policy life plus the remaining account balance at maturity, regardless of the portfolio performance. Under the optimal withdrawal strategy of a policyholder, the pricing of variable annuities with GMWB becomes an optimal stochastic control problem. So far in the literature these contracts have only been evaluated by solving partial differential equations (PDE) using the finite difference method. The well-known Least-Squares or similar Monte Carlo methods cannot be applied to pricing these contracts because the paths of the underlying wealth process are affected by optimal cash withdrawals (control variables) and thus cannot be simulated forward in time. In this paper we present a very efficient new algorithm for pricing these contracts in the case when transition density of the underlying asset between withdrawal dates or its moments are known. This algorithm relies on computing the expected contract value through a high order Gauss-Hermite quadrature applied on a cubic spline interpolation. Numerical results from the new algorithm for a series of GMWB contract are then presented, in comparison with results using the finite difference method solving corresponding PDE. The comparison demonstrates that the new algorithm produces results in very close agreement with those of the finite difference method, but at the same time it is significantly faster; virtually instant results on a standard desktop PC.
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中文摘要:
具有最低取款保障福利(GMWB)的可变年金合同承诺,无论投资组合表现如何,在保单有效期内通过现金取款以及到期时的剩余账户余额来返还全部初始投资。在投保人的最优退出策略下,带有GMWB的可变年金定价成为一个最优随机控制问题。到目前为止,文献中仅通过使用有限差分法求解偏微分方程(PDE)来评估这些契约。众所周知的最小二乘法或类似的蒙特卡罗方法无法应用于这些合同的定价,因为潜在财富过程的路径受最优现金提取(控制变量)的影响,因此无法及时模拟。在本文中,我们提出了一个非常有效的新算法,用于在标的资产在提款日期或其时刻之间的转移密度已知的情况下对这些合同进行定价。该算法依赖于通过应用于三次样条插值的高阶Gauss-Hermite求积来计算期望的合同价值。然后给出了一系列GMWB合同的新算法的数值结果,并与用有限差分法求解相应偏微分方程的结果进行了比较。比较表明,新算法产生的结果与有限差分法非常接近,但同时速度显著加快;在标准台式PC上几乎可以即时获得结果。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Pricing of Securities        证券定价
分类描述:Valuation and hedging of financial securities, their derivatives, and structured products
金融证券及其衍生产品和结构化产品的估值和套期保值
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2022-5-7 02:44:22
Op t im al Drawing Strategy下具有保证最小取款额度的变量年率定价的快速数值方法Xiaolin Loo1,*以及Pavel V.Shevchenkoraft,该版本于2014年10月24日由澳大利亚联邦科学与工业研究组织出版;电子邮件:小林。Luo@csiro.auThe澳大利亚联邦科学和工业研究组织;电子邮件:帕维尔。Shevchenko@csiro.au*相应的作者摘要一份具有最低取款收益保证的可变年金合同(GMWB)承诺在保单有效期内通过现金取款以及到期时的剩余账户余额来返还全部初始投资,无论投资组合表现如何。在投保人的最优退出策略下,带有GMWB的可变年金定价成为一个最优随机控制问题。到目前为止,文献中仅通过使用有限差分法求解偏微分方程(PDE)对这些合同进行了评估。众所周知的最小二乘法或类似的蒙特卡罗方法不能应用于这些合同的定价,因为潜在财富过程区域的路径受最优现金提取(控制变量)的影响,因此无法及时模拟。在本文中,我们提出了一个非常有效的新算法,用于在已知提取日期或其时刻之间的under-lyingasset的转移密度的情况下对这些合同进行定价。该算法通过在三次样条插值上应用高阶高斯-厄米求积来计算期望合同价值。然后给出了一系列GMWB合同的新算法的数值结果,并与使用有限差分法求解相应偏微分方程的结果进行了比较。
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2022-5-7 02:44:25
比较表明,新算法产生的结果与有限差分法的结果非常接近,但同时速度明显加快;在一台标准台式电脑上几乎可以得到稳定的结果。关键词:可变年金、最优随机控制、保证最低提取效益、高斯-厄米求积、三次样条。1简介世界人口正在迅速老龄化。根据联合国(2013年)最近公布的世界人口数据,2012年,60岁或60岁以上的人口约为8亿,但预计到2050年,这一数字将增至20亿。老年人口(80岁或以上)占老年人口(60岁以上)的14%,预计到2050年将增长到20%。百岁老人(100岁或以上)的数量增长得更快。预计将增长10倍,从2012年的约343万增至2050年的320万。目前,老年人支持率(65岁或以上人口中15至64岁的人数)为8比1,但到2050年将降至4比1。因此,在未来几十年里,所有发达国家与年龄相关的支出预计都会大幅增加。越来越多的发达国家政府意识到他们无法支付足够的公共养老金,并正在金融市场上寻找创新,以提供一些急需的解决方案。可变年金是一种有助于应对所谓长寿风险带来的挑战的产品。在本文中,我们考虑了一个可变年金合同,该合同具有最低保证提款收益(GMWB),承诺在保单有效期内通过现金提款以及到期时的剩余账户余额来回报整个初始投资,而不管投资组合表现如何。
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2022-5-7 02:44:28
因此,即使保单持有人的账户在到期前降至零,GMWB功能仍将继续提供担保现金流。GMWB允许投保人在低于或按合同利率的情况下提取资金,不收取罚金,在高于合同利率的情况下收取一定罚金。如果投保人的行为是被动的,并且每个提款日的提款金额是在合同开始时预先确定的,那么投保人的行为称为“静态”。在这种情况下,可以模拟账户的路径,并使用标准蒙特卡罗模拟方法对GMWB进行定价。另一方面,如果投保人在每个退保日期以最佳方式决定退保金额,则投保人的行为称为“动态”。理性的GMWB保单持有人总是会选择最优的提款策略,以最大化持有GMWB产生的现金流的现值。在投保人的最优取款策略下,带有GMWB的变量期权的定价成为一个非最优随机控制问题。这一问题无法通过基于模拟的方法解决,如著名的最小二乘蒙特卡罗方法(L Ongstaff and Schwartz,2001),因为基础财富过程的路径会被从后向解决方案中找到的最佳现金提取所改变,基础财富过程在一段时间内无法被模拟。在过去的十年里,许多论文都考虑了具有GMWB特征的可变年金。米列夫斯基和索尔兹伯里(2006)开发了多种GMWB产品定价方法。在他们的静态方法中,GMWB产品被分解为Q uanto Asian看跌期权加上通用术语“特定年金”。
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2022-5-7 02:44:31
在他们的动态方法中,他们假设投保人可以在最佳时间终止(放弃)合同,这导致了一个类似于pricingan美式看跌期权的最优停止问题。Bauer等人(2008年)提出了具有多个基准的可变年金的估值。在他们的动态方法中,策略不仅包括是否投降的决定,还包括在每个付款日的大量可能的取款金额。他们开发了一种多维离散化方法,将Black-Scholes偏微分方程转化为一维热方程,并通过网格上的线性插值的简单分段求和获得准解析解。不幸的是,Bauer et al.(2008)中考虑的数值公式有四个维度,根据o Optima l po licyholder策略计算GMWB合同的哪怕一个价格都非常昂贵;他们在论文中提到,在配备2.80 GHz和1 GB RAM的英特尔奔腾IV上,CPU占用了超过15个小时,但没有显示动态测试的结果。Dai et a l.(2008)开发了一种高效的有限差分算法,使用惩罚近似来解决动态(最优)退出策略下连续退出模型的奇异随机控制问题。他们还开发了一种有限差分算法,用于更真实的离散取款公式。结果表明,离散模型的GMWB值收敛于连续模型的GMWB值。Chen a and Forsyth(2 008)提出了在最优投保人行为下用GMWB定价可变年金的脉冲随机控制公式,并发展了一个单一的数值格式,用于求解连续提款模型的Hamilton-Jacobi-Bellman变量不等式以及离散提款合同的定价。
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2022-5-7 02:44:35
在Bacinello等人(2011年)中,静态估值通过普通蒙特卡罗方法进行,而混合估值则通过最小二乘蒙特卡罗方法进行,其中投保人是“半活跃”的,并且可以在GMWB合同有效期内的任何时间决定放弃合同。在提取日期或其时刻之间的潜在财富过程的转移密度以封闭形式已知的情况下,通常可以更方便、更有效地利用直接积分方法来计算反向时间步过程中所需的期权价格预期。本文提出了一种基于三次样条插值的Gauss-Hermite积分求积的方法,该方法依赖于在取款日期之间的向后时间步长中计算预期期权值。为了方便起见,下面我们将这种新算法称为GHQC(三次样条上的高斯-厄米特求积)。我们采用Luo和Shevchenko(2014)提出的方法对美式期权进行定价,并将其推广到解决GMWB可变年金定价的最优随机控制问题。这允许在标准台式PC上获得典型GMWB年金价格的虚拟即时结果。在本文中,我们考虑在静态和动态(最优)投保人行为下使用GMWB对可变年金进行定价。在这里,我们对“动态”的定义类似于Bauer等人(2008)、Dai等人(2008)、Chen和Forsyth(2008)所使用的定义,即理性的投保人可以决定在每个离散付款日提取的最佳金额,以最大化通过GMWB持有可变年金产生的现金流的预期贴现价值。
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