A Study on Generating Scenarios of Future Mortality Rates Using Stochastic Mortality Models

생명보험 또는 연금에 대한 부채 및 내재된 위험을 평가하는 과정에서 미래 사망률에 대한 결정론적 가정을 적용하는 것보다 다양한 시나리오를 기반으로 한 확률론적 접근 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 적절한 범위의 현실적인 사망률 시나리오를 도출할 수 있는 모형의 선택이 필요하다. 기존에 제안된 다양한 사망확률 모형에 포함된 시계열 모형으로 주로 전통적인 시계열 모형인 ARIMA 모형이 활용되었는데, ARIMA 모형 외에도 최근에 소개된 다양한 시계열 모형을 적용하여 모형 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 본 연구에서는 국내의 사망률 자료에 대하여 사망확률 모형에 포함된 시계열 모형으로 Facebook Prophet 모형과 베이지안 구조 시계열 모형을 적용하여 ARIMA 모형을 적용하였을 때와 미래 사망률 추정과 시나리오 생성 결과를 비교해 보았다. 모형의 확장을 통해 보다 다양한 모형들의 특성을 비교 분석하고 최적의 모형을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.

Authors

Publication Details

Journal
Korean Insurance Journal
Published
2024-10-31
DOI
https://doi.org/10.17342/kij.2024.140.5
Primary Topic
Insurance, Mortality, Demography, Risk Management
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
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article

A Study on Generating Scenarios of Future Mortality Rates Using Stochastic Mortality Models

Kisung Yang, Piljae Oh, Hyuk-Sung Kwon
Korean Insurance Journal
Insurance, Mortality, Demography, Risk Management
article

A Study on Generating Scenarios of Future Mortality Rates Using Stochastic Mortality Models

Kisung Yang, Piljae Oh, Hyuk-Sung Kwon
article en

Abstract

생명보험 또는 연금에 대한 부채 및 내재된 위험을 평가하는 과정에서 미래 사망률에 대한 결정론적 가정을 적용하는 것보다 다양한 시나리오를 기반으로 한 확률론적 접근 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 적절한 범위의 현실적인 사망률 시나리오를 도출할 수 있는 모형의 선택이 필요하다. 기존에 제안된 다양한 사망확률 모형에 포함된 시계열 모형으로 주로 전통적인 시계열 모형인 ARIMA 모형이 활용되었는데, ARIMA 모형 외에도 최근에 소개된 다양한 시계열 모형을 적용하여 모형 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 본 연구에서는 국내의 사망률 자료에 대하여 사망확률 모형에 포함된 시계열 모형으로 Facebook Prophet 모형과 베이지안 구조 시계열 모형을 적용하여 ARIMA 모형을 적용하였을 때와 미래 사망률 추정과 시나리오 생성 결과를 비교해 보았다. 모형의 확장을 통해 보다 다양한 모형들의 특성을 비교 분석하고 최적의 모형을 도출할 수 있을 것으로 기대한다.

Korean Insurance JournalVol. 140
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Insurance, Mortality, Demography, Risk Management
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