带交易费用的最优年金保险购买及投资消费问题

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11701139
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0603.经济数学与金融数学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

By applying stochastic control theory, this project mainly focuses on the optimization problems in annuity insurance with transaction costs. Our research includes the following main topics: (1) the optimal decision problem when the annuitization takes place under an "anything anytime" annuity model with transaction costs; (2) the optimization problem in life insurance with transaction costs in investment; (3) the optimal annuity purchasing problem with transaction costs in investment. This research proposes a new impulse control problem, and intends to provide, from a different point of view, an explanation for the phenomenon of "annuity puzzle". The anticipated results from this proposed project will not only enrich the research in the area of life insurance, but also promote the development of the stochastic control theory. Moreover, the problem studied in this project is a hot topic concerned by the nation and government, and is also an interdisciplinary research between theoretical theories such as probability, stochastic process, stochastic calculus, and stochastic control, and practical fields such as finance and actuarial science. Hence, the anticipated significance of this research would be the theoretical contributions to the related fields and their practical applications.
本项目拟采用随机控制理论研究带交易费用的年金保险优化问题。主要研究内容包括: (1) 购买带交易费用的"随时购买模式"年金被保人的最优决策问题, (2) 当投资带交易费用时的人寿保险优化问题, (3) 当投资带交易费用时的年金最优购买问题。本项目提出了一个新的脉冲控制问题,希望从一个不同的角度解释"年金延迟现象"可能出现的原因。预期的研究成果将不仅丰富人寿保险领域的研究内容,同时也将促进随机控制理论的发展。本项目所研究的问题是当前国家和政府所关注的热门问题,也是概率论,随机过程,随机分析及随机控制等基础理论与金融,保险精算等应用领域的交叉研究。 因此, 这个研究的预期意义将是对相关领域的理论和它们的实际应用方面的贡献。

结项摘要

老龄化问题是当前国家和政府迫切需要解决的重要问题,购买人寿保险和年金保险是缓解老龄化现状的一个重要手段。本项目主要利用随机最优控制的方法研究人寿保险和年金保险模型中的优化问题。考虑带有交易费用模型下,最优人寿保险或年金保险的购买及投资消费问题; 寿险模型中生命破产概率最小化及相关优化问题。 同时,也研究了非寿险模型中的优化问题及扩散近似问题。研究成果不仅为投资者(或保险公司)购买人寿保险及年金保险(投资,再保险)提供帮助和建议,也促进了随机控制理论的发展。因此,具有一定理论价值和现实意义。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Minimizing the probability of ruin: optimal per-loss reinsurance
最大限度地降低破产概率:最佳每次损失再保险
  • DOI:
    10.1016/j.insmatheco.2018.07.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Insurance: Mathematics and Economics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liang Xiaoqing;Virginia R. Young
  • 通讯作者:
    Virginia R. Young
Minimizing the probability of ruin: two riskless assets with transaction costs and proportional reinsurance
最大限度地降低破产概率:具有交易成本和比例再保险的两种无风险资产
  • DOI:
    10.1016/j.spl.2018.05.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Statistics & Probability Letters
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Liang Xiaoqing;Virginia R. Young
  • 通讯作者:
    Virginia R. Young
MINIMIZING THE PROBABILITY OF LIFETIME RUIN: TWO RISKLESS ASSETS WITH TRANSACTION COSTS
最大限度地降低终生破产的可能性:两种具有交易成本的无风险资产
  • DOI:
    10.1017/asb.2019.23
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    ASTIN Bulletin
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liang Xiaoqing;Virginia R. Young
  • 通讯作者:
    Virginia R. Young
Annuitization and asset allocation under exponential utility
指数效用下的年金化与资产配置
  • DOI:
    10.1016/j.insmatheco.2018.01.005
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
    Insurance: Mathematics and Economics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liang Xiaoqing;Virginia R. Young
  • 通讯作者:
    Virginia R. Young
基于协整关系的老年人口死亡率预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国老年学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张建;王子怡;张亚娟
  • 通讯作者:
    张亚娟

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其他文献

均值回归模型下最优人寿保险的购买和投资消费问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国科学:数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁晓青;郭军义
  • 通讯作者:
    郭军义

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

梁晓青的其他基金

隐马氏链环境下寿险随机控制和年金谜团问题研究
  • 批准号:
    12371468
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    44.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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