VIII. Annexe 1 : La fonction de
vraisemblance du modèle avec sauts à effets permanents
Nous avions écrit dans la partie B2 du chapitre
3 :
· Si , la variable suit une loi normale de moyenne et
de variance .
· Si , la variable suit une loi normale de moyenne et
de variance .
La fonction de densité de s'écrit :
Soit
Avec K observations et h=1, la logvraisemblnce du
modèle s'écrit :
)
IX. Annexe 2 :
Estimation du modèle de Lee Carter (codes matlab)
matrixD=input ('entrer matrice des décès D (x,t)'
);
matrixE=input ('entrer matrice des vivants E (x,t)' );
%convergence est l'erreur dans la reestimation des kt
convergence= input('entrer convergence' );
%logtauxbrut est la matrice log des taux brut de
mortalité(x=age,t=année)
% taille est une matrice 1x2 (nombre de groupe d'age,nombr
d'année)
logtauxbrut=log(matrixD./matrixE);
taille=size(logtauxbrut);
%construction de la matrice alpha (estimation des alpha)
for i=1:taille(1,1)
alpha(i)=(1/(taille(1,2))*sum(logtauxbrut(i,:)));
end;
%Z est le centrage des logtauxbrut par rapport a leur moyenne
temporelle
%construction de la matrice Z
for i=1:taille(1,1)
for j=1:taille(1,2)
Z(i,j)=logtauxbrut(i,j)-alpha(i);
end
end
%decomposition en valeure singulière de Z
[U,S,V] = svd(Z);
% le taux d'inertie mesure la qualite de l'approximation
%c'est le pourcentage de variance expliqué
tauxinertie=S(1,1)/trace(S);
%construction des vecteurs beta et k (estimation des beta et
kt)
beta=(1/sum(U(:,1))).*U(:,1);
k=S(1,1)*sum(U(:,1)).*V(:,1);
%reestimation des k(t)
for t=1:51
x=k(t);
while
abs(sum((matrixE(:,t).*(exp(alpha').*exp((x*beta))))-matrixD(:,t)))>convergence
x=x-(sum((matrixE(:,t).*(exp(alpha').*exp((x*beta))))-matrixD(:,t))/sum(matrixE(:,t).*(exp(alpha').*(beta.*exp((x*beta))))));
end
nkt(t)=x;
end
disp('le pourcentage de variance expliqué est:')
tauxinertie
disp('les matrices alpha, beta et k sont:')
alpha
beta
nkt
X. Bibliographie
Hua Chen. Contingent claim pricing with applications to
financial risk management. A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment
of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy in the Robinson
College of Business of Georgia State University, 47-81, 2008.
Arnaud At et al. Création de tables de mortalité
prospective en France. Mémoire de statistique appliquée,
ENSAE 2004.
El Horr Rawan et al. Modèle de mortalité
prospectif avec dérive contrainte. Groupe de travail, ISFA
2007.
F. Montes et R. Sala. A comparison of parametric models for
mortality graduation. Application to mortality data for the Valencia Region
(Spain). SORT 29 (2), 269-288, July-December 2005.
Siu Hang Li. Stochastic Mortality Models with Applications in
Financial Risk Management. Thesis, University of waterloo, Canada
2007.
Xiaoming Liu. Stochastic Mortality Modeling. Ph.D. Thesis,
Department of Statistics, University of Toronto, 2008.
Arnold L. Stochastic Differential Equations: Theory and
Applications. New York: John Wiley, 1974.
Edviges Coelho. The Lee - Carter Method for Forecasting
Mortality-The Portuguese experience. Instituto Nacional de
Estatística ,Portuga, 2000.
LEE R.D., CARTER L. Modelling and forecasting the time series
of US mortality. Journal of the American Statistical Association, vol.
87,659-671, 1992.
|