随机利率与死亡率下的寿险准备金计算：人工智能与机器学习视角

"该文档主要研究了在人工智能和机器学习的背景下，如何在随机利率和随机死亡率条件下计算寿险准备金。" 文章深入探讨了寿险准备金计算的重要性和复杂性，指出准备金的准确计算对于保险公司的偿付能力和健康发展至关重要。在传统的计算方法中，准备金通常基于固定的利率和确定的死亡率。然而，现实环境中，利率和死亡率的变动具有不确定性，这要求更精确的计算方法来适应市场的波动。 第二章介绍了寿险准备金的相关理论，包括利息理论、生存模型、均衡纯保费的计算以及准备金的概念。利息理论解释了资金的时间价值，生存模型则关注被保险人的生存概率，而均衡纯保费的计算则涉及到如何确定公正的保费水平以覆盖未来的赔付。 第三章详细阐述了随机利率和随机死亡率模型。随机利率模型描述了利率的动态变化过程，通常通过自回归方程进行建模，以反映经济环境的不确定性。随机死亡率模型则考虑了被保险人的个体差异，如健康状况和生活习惯，使得死亡率的预测更加灵活和真实。 第四章介绍了准备金的具体计算方法，包括保单组合的描述、未来损失变量的分析、以及不同表达式的推导。这些方法旨在更精确地估计保险公司可能面临的未来赔付。 第五章提供了实例计算，展示了如何应用上述理论和模型计算一组保单的准备金，并对比了考虑和不考虑保费缴纳年限及费用情况下的结果，突显了考虑随机因素的重要性。 该研究对保险行业的精算实践具有重要意义，它提供了一种更为科学和实际的寿险准备金计算方法，有助于保险公司更好地管理风险，确保偿付能力和业务的稳定发展。同时，这也体现了人工智能和机器学习在解决复杂精算问题中的潜力和应用价值。