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Pricing of Guaranteed Minimum Withdrawal Benefit in Variable Annuities within a Principal-agent Framework
- 来源：
- 学校官网
- 收录时间：
- 2025-10-18 15:46:32
- 时间：
- 2025-10-09 11:00:00
- 地点：
- 延安路校区旭日楼310室
- 报告人：
- 曾维佳
- 学校：
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- 关键词：
- GMWB, Variable Annuities, Principal-agent Framework, Stochastic Differential Game, Impulse Control, Deep Learning, Reinforcement Learning, Risk Sharing, Insurance Pricing
- 简介：
- 针对保证最低提取利益（GMWB）变额年金，本文基于契约理论中的斯塔克伯格博弈框架，构建了一种结合主体-代理与风险共担机制的定价模型。该模型同时考虑投保人与保险公司双方的决策互动：投保人以效用最大化为目标优化其提取策略，而保险公司则通过预判投保人行为进行动态定价响应。该交互过程被建模为一类带脉冲控制的随机微分方程动态博弈问题。为求解此类具有奇异特征的随机系统最优控制问题，本文分别设计了基于有限差分法的模型驱动算法，以及结合深度学习与强化学习的数据驱动算法，共三套数值求解方案，并验证了其有效性。最后，论文对数值结果进行了系统分析。
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报告介绍：
报告简介：针对保证最低提取利益（GMWB）变额年金，本文基于契约理论中的斯塔克伯格博弈框架，构建了一种结合主体-代理与风险共担机制的定价模型。该模型同时考虑投保人与保险公司双方的决策互动：投保人以效用最大化为目标优化其提取策略，而保险公司则通过预判投保人行为进行动态定价响应。该交互过程被建模为一类带脉冲控制的随机微分方程动态博弈问题。为求解此类具有奇异特征的随机系统最优控制问题，本文分别设计了基于有限差分法的模型驱动算法，以及结合深度学习与强化学习的数据驱动算法，共三套数值求解方案，并验证了其有效性。最后，论文对数值结果进行了系统分析。
报告人介绍：
曾维佳，现为香港理工大学应用数学系在读博士，研究领域为量化金融，研究方向为保险产品定价与风险管理。
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