用于寿险偿付能力计算的神经网络模型

保险公司在资本与偿付能力模型中广泛使用蒙特卡洛模拟。为克服蒙特卡洛模拟带来的计算问题，大多数大型寿险公司使用如复制组合等代理模型。本文中，我们给出一个基于变额年金保证的示例，展示从业者在构建复制组合时所面临的主要挑战：特征工程步骤及随后的基函数选择问题。我们描述了如何将神经网络用作代理模型，以及如何对神经网络应用风险中性定价，以将该模型整合进市场风险框架。所提模型自然解决了复制组合的特征工程与特征选择问题。