확률모형을 이용한 미래 사망률 시나리오 생성에 관한 연구 (A Study on Generating Scenarios of Future Mortality Rates Using Stochastic Mortality Models)

서지정보

· 발행기관 : 한국보험학회
· 수록지 정보 : 보험학회지 / 140호 / 131 ~ 159페이지
· 저자명 : 양기성, 오필재, 권혁성

초록

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.

영어초록

In the process of assessing liabilities and inherent risks related to life insurance or pensions, a probabilistic approach based on various scenarios is required, rather than applying deterministic assumptions regarding future mortality rates. To achieve this, it is necessary to select models that can derive a realistic range of mortality rate scenarios. Among the various mortality models proposed, traditional time series model such as ARIMA has primarily been utilized. However, the range of model selection can be expanded by applying a variety of recently introduced time series models in addition to ARIMA. This study compares the results of future mortality rate estimation and scenario generation using the Facebook Prophet model and Bayesian structural time series model against those obtained from the ARIMA model, applied to domestic mortality data. Through the expansion of the model, we expect to compare and analyze the characteristics of various models and derive the optimal model.

참고자료

· 없음