Dynamically forecasting longevity risk by using cox-ingersoll-ross stochastic process /
Ahmed Osama Abdel-Sattar,
Dynamically forecasting longevity risk by using cox-ingersoll-ross stochastic process / التنبؤ ديناميكيا بخطر طول العمر باستخدام إجراء كوكس-أنجرسول-روس التصادفي by Ahmed Osama Abdel-Sattar ; Supervision of Prof. Ibrahim Mohamed Morgan. - 120 Leaves : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.
Bibliography: pages 86-93.
Continuous mortality improvements and, in turn, the monotonically-
increasing number of funded pension plans and paid compensations
constitute a significant challenge for the insurance market and threaten
the solvency of financial institutions. To address those challenges, the
insurance industry requires to adopt policies and tools that can coun-
terbalance the undesirable consequences of longevity risk.
Major efforts have been devoted by the insurance industry and
academia to analyse, model, and control the inherent market risks
in order to provide the methods to safeguard the solvency of insur-
ance organisations. In this regard, the necessity to manage the risk
of higher, further than anticipated improvements in life expectancy
— longevity risk — reinforces the investigation of novel techniques in
order to understand and model mortality dynamics.
In this context, stochastic mortality models provide a great tool
for analysing and modelling mortality dynamics. By harnessing his-
torical mortality data, a stochastic mortality model aims to uncover
the trend of mortality rates and to provide a deeper understanding of
mortality dynamics. Findings can be also exploited to predict mortal-
ity behaviour in the future
Using the forecasts of the Cairns-Blake-Dowd (CBD) mortality
model and combining them with a Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process
through a multiplicative method resulting in modified CBD (mCBD)
model that has produced adjusted forecasts closer to the real be-
haviour of mortality phenomenon. Furthermore, using a dynamic set-
ting (fixed-length windows that roll one year ahead through time)
for the optimisation of the CIR process has remarkably improved the
quality of the predictive accuracy of the CBD and mCBD models. يشكل التحسن المستمر في معدلات الوفاة، وبالتالي الزيادة المستمرة في عدد صناديق المعاشات التقاعدية الممولة وقيم دفعات المعاش المدفوعة، تحديا كبير لسوق التأمين ويهدد ملاءة المؤسسات المالية. لمجابهة هذه التحديات، يجب على الباحثين وشركات التأمين تبني أساليب واستراتيجيات غير مسبوقة. في هذا السياق، فإن استخدام منهجية قائمة على دمج تنبؤات نموذج (CBD) مع إجراء (CIR) يؤدي الي تنبؤات معدلة (mCBD) أقرب للاتجاه الحقيقي لمعدلات الوفاة.
تم تصميم اختبار خلفي، حيث تم تقسيم البيانات المقابلة للإطار الزمني للبحث (1942-2021) الي قسمين. القسم الأول البيانات الخاصة بالفترة 1942-1991 وتم تكريسه لنافذه النظر- للخلف حيث تم معايرة نموذج (CBD) للبيانات لتقدير معلمات النموذج، وكذلك لحساب النسبة Y_(x,t) والتي تعبر عن الفروق ما بين معدلات الوفاة المشاهدة وتلك المُقدّرة عن طريق نموذج الوفيات المستخدم. أيضا تم تقدير معلمات المعادلة التفاضلية التي تمثل صلب إجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي.
القسم الثاني من البيانات (البيانات الخاصة بالفترة 1992-2021) تم تكريسها لنافذة النظر- للأمام حيث تم تطبيق منهجية البحث المقترحة وكذلك استخدام معيار معلومات بايزيان (BIC) لمقارنة والحكم على التنبؤات الناتجة عن نموذج (CBD) وتلك المعدلة (mCBD)
كذلك تم استخدام سياق متحرك حيث تم تقسيم البيانات الخاصة بالإطار الزمني للبحث (1942-2021) الي 21 نافذة نظر- للخلف مدة كل منها 50 عام و21 نافذة نظر- للأمام ومدة كل منها 10 أعوام وتم استخدامهم للبحث عن أفضل تقدير لمعلمات إجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي. تلك النوافذ تتحرك مسافة عام واحد للأمام حيث ان العام الميلادي الثاني في نافذة معينة هو العام الأول في النافذة التالية لها. كذلك العام الميلادي الأخير في نافذة معينة يصبح العام قبل الأخير في النافذة التالية لها.
وتوصلت الدراسة الي ان التنبؤات الناتجة عن المنهجية المقترحة أقرب لمعدلات الوفاة المشاهدة من تلك الناتجة عن نموذج (CBD) نفسها، كذلك استخدام السياق المتحرك يحسن كلا من التنبؤات الناتجة عن النموذج المستخدم وتلك المعدلة بإجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Insurance
تأمين
Longevity risk Mortality modelling Cox-Ingersoll Dynamic Modelling Ross (CIR) stochastic process
368
Dynamically forecasting longevity risk by using cox-ingersoll-ross stochastic process / التنبؤ ديناميكيا بخطر طول العمر باستخدام إجراء كوكس-أنجرسول-روس التصادفي by Ahmed Osama Abdel-Sattar ; Supervision of Prof. Ibrahim Mohamed Morgan. - 120 Leaves : illustrations ; 30 cm. + CD.
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.
Bibliography: pages 86-93.
Continuous mortality improvements and, in turn, the monotonically-
increasing number of funded pension plans and paid compensations
constitute a significant challenge for the insurance market and threaten
the solvency of financial institutions. To address those challenges, the
insurance industry requires to adopt policies and tools that can coun-
terbalance the undesirable consequences of longevity risk.
Major efforts have been devoted by the insurance industry and
academia to analyse, model, and control the inherent market risks
in order to provide the methods to safeguard the solvency of insur-
ance organisations. In this regard, the necessity to manage the risk
of higher, further than anticipated improvements in life expectancy
— longevity risk — reinforces the investigation of novel techniques in
order to understand and model mortality dynamics.
In this context, stochastic mortality models provide a great tool
for analysing and modelling mortality dynamics. By harnessing his-
torical mortality data, a stochastic mortality model aims to uncover
the trend of mortality rates and to provide a deeper understanding of
mortality dynamics. Findings can be also exploited to predict mortal-
ity behaviour in the future
Using the forecasts of the Cairns-Blake-Dowd (CBD) mortality
model and combining them with a Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process
through a multiplicative method resulting in modified CBD (mCBD)
model that has produced adjusted forecasts closer to the real be-
haviour of mortality phenomenon. Furthermore, using a dynamic set-
ting (fixed-length windows that roll one year ahead through time)
for the optimisation of the CIR process has remarkably improved the
quality of the predictive accuracy of the CBD and mCBD models. يشكل التحسن المستمر في معدلات الوفاة، وبالتالي الزيادة المستمرة في عدد صناديق المعاشات التقاعدية الممولة وقيم دفعات المعاش المدفوعة، تحديا كبير لسوق التأمين ويهدد ملاءة المؤسسات المالية. لمجابهة هذه التحديات، يجب على الباحثين وشركات التأمين تبني أساليب واستراتيجيات غير مسبوقة. في هذا السياق، فإن استخدام منهجية قائمة على دمج تنبؤات نموذج (CBD) مع إجراء (CIR) يؤدي الي تنبؤات معدلة (mCBD) أقرب للاتجاه الحقيقي لمعدلات الوفاة.
تم تصميم اختبار خلفي، حيث تم تقسيم البيانات المقابلة للإطار الزمني للبحث (1942-2021) الي قسمين. القسم الأول البيانات الخاصة بالفترة 1942-1991 وتم تكريسه لنافذه النظر- للخلف حيث تم معايرة نموذج (CBD) للبيانات لتقدير معلمات النموذج، وكذلك لحساب النسبة Y_(x,t) والتي تعبر عن الفروق ما بين معدلات الوفاة المشاهدة وتلك المُقدّرة عن طريق نموذج الوفيات المستخدم. أيضا تم تقدير معلمات المعادلة التفاضلية التي تمثل صلب إجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي.
القسم الثاني من البيانات (البيانات الخاصة بالفترة 1992-2021) تم تكريسها لنافذة النظر- للأمام حيث تم تطبيق منهجية البحث المقترحة وكذلك استخدام معيار معلومات بايزيان (BIC) لمقارنة والحكم على التنبؤات الناتجة عن نموذج (CBD) وتلك المعدلة (mCBD)
كذلك تم استخدام سياق متحرك حيث تم تقسيم البيانات الخاصة بالإطار الزمني للبحث (1942-2021) الي 21 نافذة نظر- للخلف مدة كل منها 50 عام و21 نافذة نظر- للأمام ومدة كل منها 10 أعوام وتم استخدامهم للبحث عن أفضل تقدير لمعلمات إجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي. تلك النوافذ تتحرك مسافة عام واحد للأمام حيث ان العام الميلادي الثاني في نافذة معينة هو العام الأول في النافذة التالية لها. كذلك العام الميلادي الأخير في نافذة معينة يصبح العام قبل الأخير في النافذة التالية لها.
وتوصلت الدراسة الي ان التنبؤات الناتجة عن المنهجية المقترحة أقرب لمعدلات الوفاة المشاهدة من تلك الناتجة عن نموذج (CBD) نفسها، كذلك استخدام السياق المتحرك يحسن كلا من التنبؤات الناتجة عن النموذج المستخدم وتلك المعدلة بإجراء كوكس-إنجرسول-روس التصادفي.
Text in English and abstract in Arabic & English.
Insurance
تأمين
Longevity risk Mortality modelling Cox-Ingersoll Dynamic Modelling Ross (CIR) stochastic process
368