题 目：Multi-population mortality projection: The augmented common factor model with structural breaks （多人口死亡率预测：带结构突变的增广公共因子模型）

演 讲 人：Prof. Athanasios Pantelous，澳大利亚莫纳什大学

主 持 人：周建教授，上海大学管理学院

时 间：2020年9月30日（周三），上午11:00

Zoom ID：932 0506 6164（密码：732306）

主办单位：上海大学管理学院、上海大学管理学院青年教师联谊会

演讲人简介：

Pantelous教授是澳大利亚莫纳什大学经济与商业统计系的教授，同时也是技术与系统管理中心副主任，专注于量化金融和风险管理的研究。他拥有雅典大学统计学及伦敦大学随机建模及系统理论2个博士学位。Pantelous教授感兴趣于风险及不确定条件下的数学建模研究，在精算学、量化金融、计算机数学、应用随机分析、系统和控制理论以及随机动力学等方向上均有涉猎。其理论成果在精算学、工程、经济及金融领域上已有广泛应用。

Pantelous教授已经在数学、经济管理、金融、工程等领域的国际权威学术期刊上发表140余篇论文，是多个国际学术会议的审稿人、组织者。他是量化金融和风险分析系列学术研讨会的主席及创办人之一，同时还担任ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems的客座主编。

演讲内容简介：

多人口死亡率预测已经成为精算学和人口学中一个越来越重要的领域，作为避免死亡率预测长期差异的一种手段。本讲座主要讨论一个统一的状态空间贝叶斯框架，对多种群环境下的死亡率进行建模、估计和预测。在这方面，我们重新制定了增广公共因子模型，以解释死亡率指数中的结构性突变。此外，我们进行贝叶斯分析，以作出推论和产生预测，以便过程，参数和模型的不确定性可以同时和适当地考虑。利用Kalman滤波器的平方根形式来提高潜在状态采样时的鲁棒性。我们通过两个不同的案例研究来说明我们的方法的有效性。第一种使用澳大利亚的两种性别的死亡率数据。第二种方法预测了选定的欧元区国家的死亡率，在这些国家中，主要成分的等级聚类法被用来将具有相似死亡率特征的国家分组在一起。在实证分析中，既考虑了点预测评价，也考虑了概率预测评价。所得结果支持这样一个事实，即加入随机漂移可以减轻时间指数结构变化对死亡率预测的影响。

欢迎广大师生参加！