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『簡體書』长寿风险的影响及其应对策略研究

書城自編碼: 2839935
分類: 簡體書→大陸圖書→醫學预防医学/卫生学
作者: 胡仕强
國際書號(ISBN): 9787308157445
出版社: 浙江大学出版社
出版日期: 2016-06-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 600/750000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 368

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长寿风险是指未来实际寿命高于预期寿命所造成的个人养老金储备和保险公司年金业务偿付能力不足的风险。长寿风险会深刻地改变人口的年龄结构,并由此对人类经济社会产生广泛而深远的影响。胡仕强著的《长寿风险的影响及其应对策略研究》详尽分析了长寿风险对政府养老金体制、商业养老保险以及个人生命周期消费储蓄行为造成的巨大冲击;深刻剖析了长寿风险的数理基础及其特点,并提出积极应对长寿风险的两大主要策略:一是要抓住伴随长寿风险而生的预防性储蓄动机。配以养老金制度的改革和引导,促进经济增长,并以此来抵消长寿风险的不利影响,这也是应对长寿风险的根本途径;二是利用长寿风险证券化思想和资本市场创新来转移和分散风险,并给出了基于中国人口死亡率预测数据的长寿衍生产品定价示例。本书适合保险、精算、社保及金融工程专业的研究生及高年级本科生阅读,同时对关注人口老年化问题的专家学者和实务界人士也有较好的参考价值。
關於作者:
胡仕强,男,安徽省含山县人。2012年毕业于上海财经大学金融学院,应用经济学博士,中国准精算师。现任教于浙江财经大学金融学院,主要从事保险精算的教学与研究。近年来专注于长寿风险相关研究,在《财经研究》和《保险研究》等期刊上发表了数篇相关论文。
目錄
第一章 导论 第一节 选题的意义 第二节 本书的研究目的、内容和方法 一、研究目的 二、研究内容 三、研究方法 四、本书的结构安排 第三节 本书的创新 一、研究内容方面 二、研究方法方面第二章 国内外文献综述 第一节 长寿风险概述 一、长寿风险的定义 二、长寿风险和个人行为 三、长寿风险与宏观经济及金融市场 第二节 国外文献综述 一、长寿风险与生命周期储蓄及退休决策类文献 二、长寿风险与宏观经济类文献 三、人口死亡率建模与预测及长寿风险证券化相关文献 四、长寿风险定价类文献 第三节 国内相关文献综述 第四节 现有文献的不足与改进第三章 长寿风险的数理基础及其对个人决策的影响 第一节 长寿风险的数理基础 第二节 长寿风险、投资组合与退休决策 一、引言 二、最优消费决策 三、投资组合决策 四、最优退休决策 五、结论与建议 第三节 本章小结第四章 长寿风险对养老金计划的影响分析 第一节 长寿风险对中国养老金体制的影响分析 一、引言 二、模型的建立 三、长寿风险冲击的比较静态学 四、数值模拟 五、结论 第二节 长寿风险与私立养老金 一、关于死亡率和预期寿命的不确定性 二、长寿风险对DB型私立养老金计划的影响 第三节 本章小结第五章 应对长寿风险的经济增长方案 第一节 长寿风险与储蓄 一、引言 二、简单的生命周期模型 三、长寿对个人决策的影响 四、长寿风险和总储蓄 五、养老金变量对储蓄的影响 六、结论与建议 第二节 长寿风险、养老金体制与资本积累 一、引言 二、模型建立 三、稳态均衡 四、数值模拟 五、结论 第三节 长寿风险与经济增长 一、引言 二、模型设定 三、增长路径与数值模拟 四、养老金体制对经济增长的影响 五、结论与建议 第四节 长寿风险、养老金改革与个人决策 一、引言 二、模型的设定与求解 三、数值模拟与结果分析 四、结论 第五节 本章小结第六章 人口死亡率的预测 第一节 人口死亡率模型概述 一、定义 二、人口死亡率模型 第二节 中国人口死亡率的估计与预测 一、原理及数据来源 二、参数估计结果及分析 三、中国人口死亡率的预测结果 第三节 基于贝叶斯MCMC方法的我国人口死亡率预测研究 一、引言 二、模型与方法 三、中国人口死亡率的建模与预测 四、贝叶斯方法与传统方法的比较 五、结论 本章小结第七章 应对长寿风险的资本市场方案 第一节 长寿风险证券化研究概述 一、生存债券 二、生存互换 三、死亡率远期 四、死亡率期货 五、生存期权 第二节 长寿风险定价研究 一、等效用定价 二、王变换定价方法 三、用CAPM和CCAPM定价 四、即时夏普比定价 五、风险中性定价 第三节 基于中国人口死亡率数据的长寿债券定价 第四节 我国有限人口数据下长寿风险定价的贝叶斯方法 一、引言 二、死亡率建模与预测 三、长寿衍生产品定价 四、基于中国数据的应用 五、结论 本章小结第八章 结论与展望 第一节 本书主要结论 一、长寿风险对微观个体决策的影响 二、长寿风险对养老金计划的影响 三、以预防性财富积累动机促经济增长应对长寿风险 四、长寿债券的定价方法 第二节 不足与展望 一、研究长寿风险对宏观经济变量间关系的系统文献严重缺乏 二、历史数据缺失参考文献索引

 

 

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