庆贺David Wilkie教授90华诞：精算科学前沿与传承

《Annals of Actuarial Science》：Special issue to celebrate the 90th birthday of Professor David Wilkie

本期特辑庆贺精算学泰斗David Wilkie教授90华诞，收录7篇前沿研究。学者们针对死亡率建模中零值数据难题提出LC-CODA组合算法，利用贝叶斯框架优化模型选择，结合神经网络提升死因预测精度；在资产建模领域构建耦合死亡率风险的夫妻最优决策模型，创新半马尔可夫链用于癌症保险定价，并深入剖析庞氏骗局与养老金体系的社会学关联。这些研究延续Wilkie教授在经济情景生成器(ESG)、多状态模型等领域的开创性思想，推动精算学与人工智能、社会科学的交叉融合。

　　

在精算学发展的长河中，David Wilkie教授如同一位执炬者，其跨越半个多世纪的研究生涯照亮了经济情景生成、死亡率建模等多个领域。2025年，《Annals of Actuarial Science》推出特刊庆祝这位泰斗的90华诞，不仅是对他学术遗产的致敬，更展现了精算学前沿的动态演进。当传统死亡率模型遭遇死因数据中零值的技术瓶颈，当保险产品设计面临复杂多状态风险的挑战，Wilkie教授开创的随机模型思想与计算分析方法仍在持续激发新的突破。

本研究通过7篇论文系统展示了现代精算学的多元交叉性。在方法论层面，研究人员针对死亡率预测中的组合数据零值问题，创新性引入α变换与Lee-Carter模型融合的LC-CODA算法；面对模型选择困境，构建了支持可逆跳跃MCMC的贝叶斯统一框架；同时将卷积自编码器(CAE)应用于死因预测，实现机器学习与精算学的深度结合。在应用层面，研究团队开发了耦合房地产投资与依赖死亡率的夫妻生命周期模型，建立了考虑癌症转移阶段的半马尔可夫定价模型，并对庞氏骗局进行精算学视角的机理剖析。这些研究均延续了Wilkie教授强调的计算驱动、多学科融合的研究范式。

关键技术方法包括：针对英格兰、威尔士及美国死因数据的组合数据分析(CODA)与α变换技术；基于40国人类死亡率数据库(Human Mortality Database)的贝叶斯模型选择与可逆跳跃MCMC算法；利用日本、英国、德国数据的卷积自编码器神经网络架构；结合英国癌症发病率的半马尔可夫多状态建模；以及融合房地产资产与依赖死亡率的最优控制理论建模。

死亡率建模的创新方法

Dong等学者在《针对零值计数的死因别死亡率组合建模方法》中，创造性采用α变换处理死亡原因数据中的零值问题。通过将传统组合数据分析与Lee-Carter模型结合形成的LC-CODA框架，在英格兰、威尔士和美国数据的实证中显示出优于多项逻辑回归的预测精度。这种处理技术为存在结构零值的竞争风险数据建模提供了新思路。

机器学习驱动的预测框架

Tanaka和Matsuyama在《可解释神经网络在死因死亡率预测中的应用》中，用卷积自编码器(CAE)替代传统张量分解。该方法提取的一维潜在因子不仅提升了对日本、英国和德国数据的预测性能，更通过年龄敏感度分析增强了模型可解释性，体现了精算模型与人工智能融合的趋势。

贝叶斯模型选择新范式

Diana等学者的《死亡率模型选择的统一贝叶斯框架》突破传统模型比较局限。通过将不同年龄-时期-队列(APC)模型嵌入统一框架，利用可逆跳跃MCMC技术实现模型间动态切换。研究发现大国数据倾向复杂模型，而小国数据存在模型不确定性，为差异化死亡率建模提供方法论支持。

多维风险决策模型

Zhang等人在《依赖死亡率夫妻的最优消费-投资-保险决策》中，构建了整合房地产投资、反向抵押贷款与可变年金的生命周期模型。该框架首次同时考虑夫妻死亡率依赖性和资产相关性，为退休夫妇的综合财务规划提供了量化工具。

癌症保险定价突破

Arik团队的《诊断治疗场景下的癌症保险定价》通过对比马尔可夫与半马尔可夫模型，证实考虑癌症转移持续时间依赖性的半马尔可夫模型更符合英格兰实际数据。研究发现乳腺癌未诊断期时长显著影响保费，为临界疾病保险(CII)精准定价奠定基础。

庞氏骗局精算解析

Boyle和Peng在《庞氏骗局综述》中揭示欺诈 scheme 与现收现付养老金的内在相似性。通过构建虚构账户余额与真实现金流双轨模型，建立与流行病SIR模型的映射关系，为金融风险监测开辟新视角。

养老金体系文化因素

Milevsky和Velazquez通过跨国数据分析，发现新教徒比例与养老金健康度显著相关。这一发现表明精算技术需与社会文化因素协同，才能有效提升退休体系质量。

本研究通过多维度探索彰显了精算学的进化方向：从Wilkie教授时代的随机模型奠基，到如今与人工智能、流行病学、社会学的深度交叉。特刊中的研究不仅解决了死亡率建模中的零值处理、模型不确定性等具体技术难题，更开创了耦合多风险的综合决策框架。特别是在癌症保险领域建立的半马尔可夫模型，首次量化了疾病转移持续时间对定价的影响，推动保险产品设计向精准化迈进。而将庞氏骗局与养老金体系、流行病模型进行类比研究，则体现了精算学介入复杂社会系统分析的前瞻性。这些成果共同印证了Wilkie教授倡导的"超越技术狭隘性"的研究理念，为应对人口老龄化、金融市场波动等21世纪挑战提供了精算学解决方案。