2017 Fiscal Year Research-status Report
モデル不確実性を考慮したベイジアン・プライシング法の構築とその長寿リスクへの応用
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16K03751
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
小暮 厚之 慶應義塾大学, 総合政策学部(藤沢), 教授 (80178251)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | モデル統合 / 確率的死亡率モデル / ベイズアプローチ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，モデル不確実性を考慮した死亡率予測モデルの理論の構築とその長寿リスク分析への応用である．本年度は，昨年に引き続き，確率的死亡率モデルの統合に関する以下の２点について考察した．
（１）ベイジアン状態空間モデルによる統一的モデリング
死亡率は低下する傾向を示すだけでなくその不確実性も高めている．このような死亡率の特徴の顕在化とともに，Lee-Carterモデル，Cairns-Blake-Dowdモデル，Age-Period-Cohortモデルなど様々な確率的死亡率モデルが提案されている．それらを統一的に扱うため共通な枠組みとし，死亡率を記述する観測方程式と時間変動パラメータを記述する状態方程式からなるベイジアン状態空間モデルを採用した．
（２）ベイジアンモデル平均
モデル不確実性に対する従来のアプローチは，代替的なモデルから「最適な」モデルを選択するというものであった．このような「モデル選択法」に対して，本研究では，代替的なモデルを統合するアプローチを取る．特に，統合を実現する手法として，ベイズ法によるモデル平均を採用した．この手法では，各モデルの事前確率が同一であると仮定し，周辺尤度を加重とした各モデルの予測分布の平均を求める．しかし，モデルの事前分布が非正則な場合は，周辺尤度の計算が技術的に困難となるという問題が生じる．そこで，各モデルの周辺尤度を情報量基準(BIC)を用いて近似するアプローチを考察した．このような考察を含む発表を日本統計学会及び日本アクチュアリー会で報告した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
統合モデルによる死亡率予測に関する一定の考察を行い学会等で発表を行ったが，論文にまとめるまでには至っていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
モデル統合による死亡率予測を完成し，最大エントロピー法を用いてベイズ予測分布のリスク中立化を行い，長寿リスクを評価する．
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| Causes of Carryover |
計画が遅れたため，計算環境の整備及び旅費
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Research Products
(3 results)
