Categories
- DATA SCIENCE / AI
- AFIR / ERM / RISK
- ASTIN / NON-LIFE
- BANKING / FINANCE
- DIVERSITY & INCLUSION
- EDUCATION
- HEALTH
- IACA / CONSULTING
- LIFE
- PENSIONS
- PROFESSIONALISM
- THOUGHT LEADERSHIP
- MISC
ICA LIVE: Workshop "Diversity of Thought #14
Italian National Actuarial Congress 2023 - Plenary Session with Frank Schiller
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session on "Science in the Knowledge"
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Lutz Wilhelmy, Daniela Martini and International Panelists
Italian National Actuarial Congress 2023 - Parallel Session with Kartina Thompson, Paola Scarabotto and International Panelists
16 views
0 comments
0 likes
0 favorites
DAVDGVFMGermany
Wir untersuchen aktuarielle Fairness in modernen Tontinen mit heterogenen Kohorten. Für eine gegebene Tontine zeigen wir, dass sowohl kollektive als auch individuelle aktuarielle Fairness erreicht werden kann. Während es unmöglich ist, ein Tontinenmodell mit gemischten Kohorten zu konzipieren, das für jede einzelne Kohorte optimal (nutzenmaximierend) ist (Milevsky und Salisbury (2016), Chen et al. (2021)), konzipieren wir eine sozial optimale Tontine, die den erwarteten Nutzen des Kollektivs maximiert, welcher durch eine gewichtete Summe individueller Nutzenfunktionen charakterisiert wird. Insbesondere vergleichen wir die resultierende kollektiv optimale Tontine mit bestehenden Modellen in der Literatur und identifizieren Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie potenzielle Vor- und Nachteile.
Referenzen
- Chen, A., Qian, L., Yang, Z., 2021. Tontines with mixed cohorts. Scandinavian Actuarial Journal 2021 (5), 437–455.
- Milevsky, M.A., Salisbury, T.S., 2016. Equitable retirement income tontines: Mixing cohorts without discriminating. ASTIN Bulletin. The Journal of the IAA 46 (3), 571–604.
0 Comments
There are no comments yet. Add a comment.