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[量化金融] 关于年金购买的自由边界 [推广有奖]

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:02
从推论3.5可知,wxxi在C中是连续的。此外,对于任何(t,x)∈ C∩ {t<t}我们可以把(3.25)中的极限取为(t,x)→ (t,x)带(t,x)∈ C并使用w(t,x)=wx(t,x)=wt(t,x)=0来获得limc3(t,x)→(t,x)σxwxx(t,x)=σxwxx(t,x)=-e-Rtr(u)duH(t,x)(4.29),证明了我们的索赔。如第5节所述,对于最佳边界的数值评估,重要的是在t→ T这将在下一个命题中进行分析。为了将来使用,我们引入了函数(回忆gasin引理4.6)u(t):=1+γ(t)g(t),t∈ [0,T]。(4.30)提案4.10。回想一下γ(T):=limt→Tγ(T)存在,但可能是有限的(假设4.3)。如果u∈ L(0,T)那么b(·)有极限↑Tb(t)=γ(t)。(4.31)证明。让我们首先考虑假设4.3中的情况(i)。这里我们回顾符号xδ=bδ(t),τδ=τ*(t,xδ)用于定理4.8的证明。从(4.8)和(3.12)中的上界,我们得到(回忆一下wx>0)bδ(t)≥ -CxδeEτδ+Eτδwx(t,xδ)≥ -C(1+xδ)eEτδwx(t,xδ),其中在上一个不等式中,我们使用了deeτδ≥ Eτδ,由(4.13)得出。采用(4.15)和让δ→ 0我们发现B(t)≥ -Cc g(t)(1+b(t))≥ -Cg(t)(1+γ(t)),对于a.e.t∈ [0,T),(4.32)其中,我们还使用了b由γ(见(4.2))和C=C/C从上方界定。回顾u(·)并设置^b(T)=b(T)+CRtu(s)ds,映射T→^b(t)正在增加。因此,limt↑T^b(T)存在,并且由于uis可积且在[0,T]上为正,那么limitlimt↑Tb(t)也存在。20 T.DE ANGELIS和G.Stabile注意到b(T)≤ γ(t)适用于所有t∈ [0,T),因此b(T-) ≤ γ(T)。回想一下,由于假设4.3,γ(T)>0。对于(4.31)的证明,我们遵循[3]的方法。通过矛盾论证,我们假设b(T-) < γ(T)。然后我们可以选择a,b,这样b(T-) < a<b<γ(T)和T<T,使得(a,b)×[T,T) C

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能者818 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:05
此处使用v而不是w(见(3.5))并参考(3.28)是很方便的。Let^1∈ C∞(a,b)带Д≥ 0和定义FД(s):=Rbavt(s,y)Д(y)dy.现在,由L表示*算子L的伴随,我们有lims↑TFД(s)=lims↑TZba[-H(s,y)- Lv(s,y)+r(s)v(s,y)]Д(y)dy=lims↑TZba[-H(s,y)Д(y)+v(s,y)(-L*+ r(s))Д(y)]dy=Zba[-由于v(T,y)=0且y的H(T,y)<0,H(T,y)Д(y)]dy>0∈ (a、b)。从上面我们还推断,FД(·)在T之前是连续的,因此存在δ>0,使得FД(s)>0,对于∈ [T- δ、 T],且0<ZTT-δFД(s)ds=ZbaД(y)[v(T,y)- v(T- δ、 y)]dy=-ZbaИ(y)v(T- δ、 y)dy<0自v(T)起- δ、 y)>0,y∈ (a、b)。因此产生了矛盾。现在考虑假设4.3的情况(ii)。自b(t)起≥ γ(t)适用于所有t∈ [0,T],如果γ(T)=+∞. 对于γ(T)<+∞ 相反,我们回顾(4.8)并注意到(3.12)意味着bδ(t)≤ Cbδ(t)eEτδ+Eτδ| wx(t,bδ(t))|!,t型∈ [0,T)。(4.33)如果我们现在回想(4.18)和(4.26),我们会发现δ(T)≤ t的cbδ(t)g(t)∈ [0,T)(4.34)对于合适的c>0。因为u∈ L(0,T)和γ∈ C((0,T)),则1/g(T)可在[0,T]上积分。适用于(4.34)的Gronwall\'slemma保证bδ(t)≤ bδ(t)eRttcg(s)dsfor t∈ [0,T]带T∈ (0,T)任意选择。定理4.8表明,b在(0,T)的任何紧致子集上有界,因此取极限为δ→ 回顾(4.7),我们发现b确实在[0,T]上有界。这个事实和(4.34)反过来意味着b(t)≤ c/g(t)a.e.对于合适的c>0,仅取决于t。因此,我们可以定义^b(t):=b(t)- cRt1/g(s)ds和映射t 7→^b(t)不增加,因此^b(t-) := 限制→T^b(T)存在。因为1/g(t)是可积的且在[0,t]上是正的,那么b(t):=limt→Tb(t)也存在,它是有限的,b(t-) ≥ γ(T)。为了证明(4.31),我们假设b(T-) > γ(T)。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:08
然后,根据与上述案例(i)证明中使用的类似论点,我们得出了所需的矛盾。备注4.11。通常地图s 7→ e-Rt+sr(u)duH(t+s,x)不是单调的。因此,确定年金购买21b(·)的自由边界是否单调变得极为困难(如果可能的话)。关于非单调边界的数值证据,请参见第5.4.1节。自由边界和值函数的特征。在下一个定理中,我们将找到唯一表征自由边界和值函数的非线性积分方程。在这里,我们注意到,由于(3.1)和(3.5),W的所有正则性性质明显转移到(2.7)的V。我们特别注意到V∈ C([0,T)×R+)和Vxx∈ L∞loc([0,T)×R+),VxX的唯一不连续性发生在C、 值得注意的是,推论3.5和上文研究的w的剩余性质意味着V实际上几乎在全方位意义上求解(2.8)(更精确地说,在所有点(t,x)/∈ C) 。定理4.12。对于所有(t,x)∈ [0,T]×R+,值函数(2.7)具有以下表示v(T,x)=Ee-RT公司-tr(t+u)挖掘(t,XxT-t) +ZT-te公司-Rsr(t+u)duβ(t+s)Xxs- H(t+s,Xxs)1{(t+s,Xxs)∈S}ds公司.(4.35)撤回(4.30)并假设u∈ L(0,T)。在假设4.3的情况(i)(分别在情况(ii))中,最优边界b是以下非线性积分方程的唯一连续解,小于(分别大于)γ:∈ [0,T]G(T,b(T))=Ee-RT公司-tr(t+u)挖掘(t,Xb(t)t-t) +ZT-te公司-Rsr(t+u)duβ(t+s)Xb(t)s-H(t+s,Xb(t)s)1{(t+s,Xb(t)s)∈S}ds公司,(4.36)带b(T-) = γ(T)(参见(4.31))。证据这里我们只展示如何获得(4.35)。然后在(4.35)中插入x=b(t),并使用V(t,b(t))=G(t,b(t)),我们得到(4.36)。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:12
唯一性证明在现代最优停止文献中是标准的,可以追溯到[14](更多示例请参见[15])。然而,我们在附录中为感兴趣的读者提供了完整的论据。允许V(n)n≥0是一个带V(n)的序列∈ C∞([0,T)×R+),以便(见[8,第7.2节])V(n),V(n)x,V(n)t→ (V、Vx、Vt)(4.37)为n↑ ∞, 在任意紧集上一致,且Limn→∞(V(n)xx- Vxx)(t,x)=0表示所有(t,x)/∈ C、 (4.38)Let(Km)m≥0be是收敛到[0,T]×R+且定义τm=inf{s>0的紧集的递增序列:(T+s,Xxs)/∈ Km}∧ (T- t) 。然后,It^o演算的一个应用给出了sv(n)(t,x)=Ee-Rτmr(t+u)duV(n)(t+τm,Xxτm)-Zτme-Rsr(t+u)duV(n)t+LV(n)- r(t+s)V(n)(t+s,Xxs)ds.(4.39)我们想让n↑ ∞ 当注意到(t+s,Xs)在s的压缩中时,使用(4.37)和(4.38)≤ τm,其定律对于[0,T]×R+上的lebesgue测度是绝对连续的。后者尤其意味着P(t+s,Xxs)∈ C= 022 T.DE ANGELIS和G.STABILEfor all s∈ [0,T- t) 并允许使用(4.38)。回想一下,V、Vx、vt和vxx是局部有界的。然后,从支配收敛和(4.39)得到v(t,x)=limn→∞V(n)(t,x)=Ee-Rτmr(t+u)duV(t+τm,Xxτm)-Zτ我-Rsr(t+u)du(Vt+LV- r(t+s)V(t+s,Xxs)ds.因此,使用(2.8)(或等效推论3.5)我们还可以发现V(t,x)=Ee-Rτmr(t+u)duV(t+τm,Xxτm)+Zτme-Rsr(t+u)duβ(t+s)Xxs{(t+s,Xxs)∈C} ds+Zτme-Rsr(t+u)duβ(t+s)Xxs- H(t+s,Xxs){(t+s,Xxs)∈S} ds公司.最后我们拿m↑ ∞, 使用τm↑ (T- t) V(t,x)=G(t,x),应用优势收敛得到(4.35)。5、数值搜索我们将前几节中获得的结果应用于一些实际感兴趣的情况。为简单起见,在整个部分中,我们取ρ=bρ。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:15
建立死亡率模型的标准选择是所谓的Gompertz-Makeham定律,它对应于u(t)=A+BCt,(5.1),其中A、B和C是实值,并由人口统计数据估计。为了简单起见,这里我们假设A=0.00055845,B=0.000025670,C=1.1011,如[9]所示。时间以年为单位,我们考虑两种不同的情况:(a):f(t)≡ f>0(见(2.6)),uS(·)=u(·);(b) :uO(·)=u(·)和uS(·)=(1+?u)uO(·)和?u∈ (-1, +∞)在第一种情况下,货币价值函数(2.6)是恒定的。如果个人认为自己比人群中的平均健康,那么uS(·)<uO(·),因此f>1。相反,对于对健康持悲观态度的个人,uS(·)>uO(·),因此f<1。需要注意的是,(3.3)中的函数g是单调递增(递减)的,如果f是一个小于(大于)1的常数。第二种情况,使用所谓的比例风险率转换,由Wang在《精算学》中介绍([20],另见[13])。如果u<0(分别为u>0),个人认为自己比平均水平更健康(分别为不健康)。极限情况→ -1,在实践中并不相关,因为它对应的是预期寿命有限的个人。类似地,情况为u→ +∞ 在实践中也是无关紧要的,因为它对应的是一个相信自己即将死亡的人。上述情景(a)和(b)之间的一个重要区别是,在后者中,金钱的价值随时间而变化。特别是,如果u<0(分别u>0),则f(t)>1(分别f(t)<1),对于所有∈ [0,T]。我们注意到,在所有的数值实验中,(3.3)的函数`(·)在[0,T]上是正的,因此(4.2)中γ的符号只取决于K和g的符号。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:18
为了方便读者,我们还回顾了要计算的标准数值算法(4.36)(在定理4.12的假设下)。我们采用等距分区0=t<t<这些图是比利时监管机构Arr^et\'e Vie 2003在年金购买的自由边界上使用的图230-0.010.020 1020 30时间图1。方案(a)。函数g的行为…<田纳西州-1<tn=T,h=ti+1- ti。从b(T)=γ(T)开始,对于i=1,2。nwe solveG(ti,b(ti))=e-R(n-i) hr(ti+u)duEhG(T,Xb(ti)(n-i) h)i+hn-iXk=1Y(ti,b(ti),ti+kh,b(ti+kh)),其中(t,b(t),t+s,b(t+s)):=e-Rsr(t+u)duβ(t+s)EXb(t)s- EhH(t+s,Xb(t)s)1{Xb(t)s≤b(t+s)}i.请注意,上述公式适用于St=[0,b(t)]。处理St=[b(t)+∞)我们必须以明显的方式更改最后一个表达式中的指示符变量。除非另有规定,否则在下文中,我们取T=30、η=50、θ=4.5%、α=3.5%、σ=10%和bρ=ρ=4%(我们取bρ=ρ只是为了简单起见)。方案(a)。在图1中,(3.3)中的函数g是针对常数Tf的不同值计算的。如【9】中所述,可以合理预期f的值接近1。注意,如果f足够高(f=1.2),则g始终保持为负值,即使θ>ρ。我们观察到,g变化缓慢,在大多数情况下,它不会改变符号,如假设4.3所要求。然而,如果f改变了它的符号(最多一次,因为g是单调的),我们仍然可以应用我们的方法,如第6节中更详细的描述。图2显示了检查图1中考虑的两个案例的最佳年金区域和边界,其中g在[0,T]上为负值(f=1.2)或正值(f=0.8)。我们注意到,在前一种情况下,如果K≤ 0那么立即年金对所有人都是最优的(t,x)∈ [0,T]×R+(见备注4.1)。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:21
相反,如果执行认购费K>0,则当基金价值超过边界b(·)(图2左图)时,个人将立即年金。另一方面,在f=0.8的情况下,如果K≥ 0如果从未购买年金(备注4.1)。相反,在固定税收系数K<0的情况下,一旦基金价值低于边界b(·)(图2中的右图),就会购买年金。场景(b)。24 T.DE ANGELIS和G.Stabiletime153060120180时间1530648000图2。方案(a)。f=1.2,K=2(左图)和f=0.8,K=-2(右图)。在图3中,我们查看场景(b),在θ<ρ(左图)和θ>ρ(右图)的情况下,绘制函数g,以获得常数|u的不同值。我们注意到,在零的右邻域中,g具有相同的θ符号- ρ. 对于大多数参数选择,g要么不更改符号,要么只更改一次。但是请注意,更改insign发生在t≈ 22年,因此假设4.3非常合理。1x10-30-1-2-30 10 2030时间1020 30时间x10-3420图3。场景(b)。θ<ρ(左图)和θ>ρ(右图)函数g的行为。最佳年金化区域及其边界如图4所示。值得注意的是,我们在左图中观察到一个非单调的最优边界。在g<0的情况下,b的积分方程的精确数值解需要对区间[0,T]进行细分,这会导致计算时间过长。我们认为这是由于T附近b的陡峭梯度及其缺乏单调性。为了简化我们的分析(仅用于说明目的),我们认为投资者的时间期限比情景(a)中的更短,即T=9年。在年金购买的自由边界上250 3 6time768288940 3 6Time06080100图4。场景(b)。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:24
“u=-0.05,K=2,θ<ρ(左图),对于u=0.05,K=-2,θ>ρ(右图)。039time650607080wealthFigure 5。场景(b)。θ>ρ和K=-2、在图5中,我们还研究了年金化边界对|u>0的敏感性。回想一下,随着“u”的增加,个人认为自己比普通人群越来越不健康。结果,我们观察到边界b(·)向下推进,连续区域扩展。这一点从直觉上很清楚,因为年金对(主观)预期寿命较短的个人来说在财务上吸引力较小。如备注4.4所述,我们的主要技术假设(假设4.3)得到了Gompertz-Makeham死亡率定律数值实验的支持。后者广泛应用于精算行业,因此从建模的角度来看,它是一种自然选择。我们还注意到,假设4.3允许g(T)=0。这个条件主要是数学上的兴趣。事实上,它使我们的结果的扩展能够覆盖g在[0,T]上是单调的并且它只改变一次符号的例子。图1和图3中观察到了后一个示例(尽管符号的变化仅发生在26个T.DE ANGELIS和G.Stabile相当长的时间范围内,例如T>20年)。另一方面,在我们所有的数值实验中,函数`(·)(见(3.3))似乎都是正的。在这里,我们解释了我们的结果如何涵盖g(·)改变其符号一次的情况的扩展。我们将分别考虑K<0和K>0的情况。从现在起,我们假设g是单调的,并且存在t∈ (0,T)使得g(T)=0。我们还认为,`(t)>0表示t∈ [0,T]并从(4.1)和(4.2)中调用R和γ。情况K<0.1。(g(·)减少)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:27
在此设置中,t的γ(t)>0∈ [0,t)和γ(t)↑ +∞作为t↑ t、 此外,R位于曲线γ的上方,对于t∈ 我们有R=因此S∩ {t≥ t} =[t,t]×R+(见备注4.1)。这意味着这是我们的优化问题(2.7)的有效时间范围,因为在以后任何时间立即停止都是最佳的。从数学角度来看,这意味着我们可以用T代替T来等效研究(2.7)。在有效时间范围内,假设4.3的第(i)部分成立,我们可以重复第3和4.2节中进行的分析。(g(·)增加)。在此设置中,我们有R= 对于t∈ [0,t],而在区间(t,t)中,我们有γ(·)>0和γ(t)↑ +∞ 作为t↓ tand R位于曲线γ上方。因此,我们可以在我们假设4.3成立的有限时间范围(t,t)上研究问题(2.7)。这将给我们t的St=[0,b(t)]∈ (t,t)和前面部分的所有结果都成立。此外,我们可以证明St=[0,b(t)]也适用于t∈ [0,t](含b(t)可能的定义)。为此,我们回忆起w(t,·)对于每个t是凸的∈ [0,T](命题3.4)和w(T,0+)=0(见引理4.7)。后两个属性意味着St=[0,b(t)]fort∈ [0,t]如权利要求和wx(t,·)≥ 0表示所有t∈ [0,t]。总之,对于所有t,St=[0,b(t)]∈ [0,T]第4节中的大多数分析都会转到该设置。然而,应该注意的是,定理4.8中使用的方法只允许在[t,t]中建立b的Lipschitz连续性。对[0,t]中边界的完整研究需要新的方法,我们将其留给未来的工作。情况K>0.1。(g(·)减少)。此处R∩{t≤ t} =[0,t]×R+,因此C∩{t≤ t} =[0,t]×R+,无论基金价值的动态如何,最好将年金购买至少推迟到t。在(t,t)上,我们发现γ(·)>0与γ(t)↑ +∞作为t↓ tand R位于曲线γ下方。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-1 04:51:30
从数学角度来看,这意味着我们只需要在有限的时间范围(t,t)上研究问题(2.7),假设4.3成立。(g(·)增加)。此处R∩{t≥ t} =[t,t]×R+,因此C∩{t≥ t} =[t,t]×R+,对于t≥ 无论基金价值的动态如何,tit都是将年金购买推迟到到期日T的最佳选择。相反,在[0,t]上,我们发现γ(·)>0与γ(t)↑ +∞作为t↑ tand R位于曲线γ下方。这个案例更具挑战性,我们无法用迄今为止开发的方法来涵盖它。我们将其留作将来的研究,但我们希望通过观察来突出一个关键问题。关于年金购买的自由边界∈ (3.24)中的鞅性质允许我们将问题(3.4)重写为如下v(t,x)=sup0≤τ≤t型-tE公司Zτe-Rsr(t+u)duH(t+s,Xxs)ds(6.1)+e-Rt公司-tr(t+u)duv(t,Xxt-t) 1{τ=t-t},式中,可明确计算v(t,x)。事实上,从(3.3)我们得到v(t,x)=EZT公司-te公司-Rsr(t+u)duK`(t+s)+g(t+s)Xxsds公司=ZT公司-te公司-Rsr(t+u)duK`(t+s)+x g(t+s)e(θ)-α) sds。因此,很明显,v(t,x)=c+cx,c和c正常数取决于t。由于R的几何结构,我们预计停止区域位于t的曲线γ的上方∈ 然而,如果我们现在在命题3.4中计算vxas,则得出Vx(t,x)=eEZτ*e-Rsr(t+u)挖(t+s)e(θ-α) sds+e-Rτ*r(t+u)du+(θ-α) (t-t) c{τ*=t型-t}.由于[0,t]上的g(·)<0,而c>0,因此vx在[0,t)×R+上的负值不再明显。这将是一个有效的条件,可以保证所有t∈ 注意到H(t,x)和v(t,x)在x中是线性的,v(t,x)/xas x的渐近行为→ ∞ v(t,·)的凸性(见命题3.4)表明,对于固定的t∈ [0,t),我们应该让St=[b(t),b(t)],其中b(t)可能是有限的。

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