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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王子佳
研究生(外文):WANG, ZIH-JIA
論文名稱:通貨膨脹風險、死亡風險與自然避險策略之研究:以台灣保險公司為例
論文名稱(外文):Research on Inflation Risk, Mortality Risk, and Natural Hedging:Evidence from Insurance Companies in Taiwan.
指導教授:陳芬英陳芬英引用關係
指導教授(外文):CHEN, FEN-YING
口試委員:林翠蓉呂美慧
口試日期:2022-07-27
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:財務金融學研究所(含碩專班)
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:45
中文關鍵詞:通膨風險死亡風險自然避險ARCH模型GARCH模型
外文關鍵詞:Inflation RiskMortality RiskNatural HedgingAutoregressive Conditional Heteroskedasticity ModelGeneralized Autoregressive Condition Heteroskedasticity Model
相關次數:
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  本文以本國保險公司與外商保險公司的年金保險和人壽保險為研究對象,將死亡率與消費者物價指數作為自變數,利用線性迴歸模型、ARCH模型和GARCH模型來估計在考慮死亡風險、考慮通貨膨脹風險以及同時考慮死亡風險與通貨膨脹風險時對壽險和年金險保費收入的影響,並找出自然避險之商品組合與該商品組合自然避險比例。
  實證結果顯示在線性迴歸模型中,考慮通膨風險時可達自然避險之商品組合有六種;在考慮死亡風險下,具有自然避險的商品組合有四種;同時考慮通膨風險與死亡風險時,具有自然避險的商品組合有二種。在ARCH模型中,考慮通膨風險下,具有自然避險的商品組合有三種;考慮死亡風險時,具自然避險的商品組合有五種;在同時考慮通膨風險與死亡風險之下,具有自然避險的商品組合有一種。在GARCH模型之下,只考慮通膨風險時,具有自然避險的商品組合有兩種;考慮死亡風險之下,具有自然避險的商品組合有三種;在同時考慮通膨風險與死亡風險之下,具有自然避險的商品組合有一種。
GARCH模型中壽險平均自然避險比例在純具通膨風險以及具死亡風險之下都是三種模型中最高的,而到同時具通膨風險與死亡風險情況下,壽險平均自然避險比例轉變為三者中最低;在線性迴歸模型中,純具通膨風險的壽險平均自然避險比例中數三者最小,而到同時具通膨風險與死亡風險情況下,壽險平均自然避險比例轉為三者中最高,其中推測是因為在自變數增加的情況下,受自變數增加的影響,模型對依變數的預測能力也產生改變。

This paper takes the annuity insurance and life insurance of domestic insurance companies and global insurance companies as the research objects, takes mortality and Consumer Price Index as independent variables, and uses Linear Regression Model, ARCH model and GARCH model to estimate Mortality Risk and Inflation Risk. To find what’s the effect on Life Insurance Premium Income and Annuity Insurance Premium Income when Inflation Risk and Mortality Risk are considered, then calculate natural hedging ratio of the commodity portfolio.
The empirical results show that in Linear Regression Model, when Inflation Risk is considered, there are six kinds of commodity portfolios that can achieve natural hedging. When Mortality Risk is considered, there are four kinds of commodity portfolios can achieve natural hedging. When Inflation Risk and Mortality Risk are considered, there are two kinds of commodity portfolios can achieve natural hedging. In the ARCH Model, when considering Inflation Risk, there are three kinds of commodity portfolios can achieve natural hedging. When considering Mortality Risk, there are five kinds of commodity portfolios with natural hedging. When considering both Inflation Risk and Mortality Risk, there are one kind of commodity portfolios can achieve natural hedging. In the GARCH model, when Inflation Risk is considered, there are two kinds of commodity portfolios can achieve natural hedging. When considering Mortality Risk, there are three kinds of commodity portfolios can achieve natural hedging. When both Inflation Risk and Mortality Risk are considered at the same time, there is a combination of commodities with natural hedging.
In the GARCH Model, the average natural hedging ratio of life insurance is the highest among the three models under Inflation Risk and Mortality Risk. When both Inflation Risk and Mortality Risk are included, the average natural hedging ratio of life insurance changes to the lowest among the three models. In the Linear Regression Model, the average natural hedging ratio of life insurance with Inflation Risk is the lowest among the three models, and when both Inflation Risk and Mortality Risk are considerd, the average natural hedging ratio of life insurance turns to the highest among the three models. It’s speculated that when the independent variable increases, the predictive ability of the model to the dependent variable also changes due to the increase of the independent variable.
目次
謝誌 I
中文摘要 II
英文摘要 III
目次 V
表次 VI
圖次 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
  第二節 研究架構與流程 2
第二章 文獻回顧 4
第一節 自然避險策略之分類 4
第二節 壽險業自然避險策略 5
第三章 研究方法 6
第一節 單根檢定 6
第二節 線性迴歸模型 8
第三節 自我迴歸條件異質變異數(ARCH)模型 8
第四節 一般化自我迴歸條件異質變異數(GARCH)模型 9
第五節 自然避險比例的計算 9
第四章 實證結果與分析 14
第一節 樣本資料來源與說明 14
第二節 單根檢定的實證結果 16
第三節 線性迴歸模型的實證結果 17
第四節 ARCH模型的實證結果 21
第五節 GARCH模型的實證結果 24
第六節 自然避險組合與比例 27
第五章 結論 33
參考文獻 35


表次
表4-1-1 資料彙整 15
表4-2-1 ADF單根檢定結果 16
表4-3-1 考慮通貨膨脹風險下線性迴歸模型的實證結果 19
表4-3-2 死亡風險下線性迴歸模型的實證結果 20
表4-3-3 通貨膨脹風險與死亡風險下線性迴歸模型的實證結果 21
表4-4-1 通貨膨脹風險下ARCH模型的實證結果 22
表4-4-2 死亡風險下ARCH模型的實證結果 23
表4-4-3 通貨膨脹風險與死亡風險下ARCH模型的實證結果 24
表4-5-1 通貨膨脹風險下GARCH模型的實證結果 25
表4-5-2 死亡風險下GARCH模型的實證結果 26
表4-5-3 具通貨膨脹風險與死亡風險下GARCH模型的實證結果 26
表4-6-1 線性迴歸模型下可達自然避險效果之商品組合與自然避險比例 28
表4-6-2 ARCH模型下可達自然避險效果之商品組合與自然避險比例 30
表4-6-3 GARCH模型下可達自然避險效果之商品組合與自然避險比例 32
表4-6-4 不同模型下平均自然避險比例之比較 32


圖次
圖1-1 研究流程圖 3
圖3-1 研究方法流程圖 13

一、中文參考文獻
1.柯木興(2014),試析年金保險費率釐訂的相關因素,財團法人國家政策研究基金會國政研究報告。
2.張君瑋(2015),長壽風險下自然避險策略之探討-以英國Money-Back 年金商品為例,國立政治大學風險管理與保險學研究所碩士學位論文。
3.張健雅(2016),長壽風險下商品內自然避險策略之探討,國立政治大學風險管理與保險學研究所碩士學位論文。
4.陳文琴(2008),死亡率改善模型的探討及保險商品自然避險策略之應用,國立政治大學風險管理與保險學研究所碩士學位論文。
5.廖俊淵(2017),Solvency II 長壽風險架構下自然避險策略之研究,國立政治大學風險管理與保險學系碩士學位論文。
6.蔡宛臻(2016),長壽風險下商品間自然避險策略之探討,國立政治大學風險管理與保險學研究所碩士學位論文。
7.簡志傑(2016),傳統壽險商品的保險風險資本評價─以台灣市場為例,東吳大學財務工程與精算數學系碩士論文。
二、英文參考文獻
1.Bollerslev, Tim,(1986), "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity." Journal of Econometrics, Elsevier, 31(3), pp. 307-327.
2.Cox, Samuel H., and Lin, Yijia. (2007), ”Natural hedging of life and annuity mortality risks.” North American Actuarial Journal, 11(3), pp.1-15.
3.Dickey, D.A., and Fuller, W.A. (1979), "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root", Journal of the American Statistical Association, 74, pp.427-431.
4.Engle, Robert F.(1984), Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica,50(4), pp. 987-1007.
5.Said, S.E., and Dickey, D.A. (1984). Testing for Unit Roots in Autoregressive-Moving Average Models of Unknown Order. Biometrika, 71,pp. 599-607.
6.Wang, C. W., and Huang, H. C., and Hong, D. C. (2013). A feasible natural hedging strategy for insurance companies. Insurance: Mathematics and Economics, 52(3), pp.532-541.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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