5月10日，由中国工业与应用数学学会（CSIAM）主办，CSIAM金融数学与工程和精算保险专业委员会承办的“CSIAM 2020年中国精算学春季论坛”通过腾讯会议客户端成功举行。本次会议邀请了国内外八位青年学者针对保险精算的最新研究进展进行了报告，在线参加会议人数达到了266人。我院做精算方向的部分教师于文广、黄守坤、李世龙等教师在线参加了论坛并积极参与了讨论，其中于文广教授主持了论坛闭幕式。

金融数学与工程和精算保险专业委员会副主任、南开大学郭军义教授在会议开幕式致辞中指出，疫情以来，由于大家不能参加实体会议，因此专委会组织了此次网络学术会议。本次会议有来自国内的报告人，也有来自美国和加拿大的两位老师，他们在这个时期来跟我们分享最新研究成果，我们由衷的表示感谢，也感谢今天参会的所有专家学者。郭教授建议，当前应该依托网络会议优势资源，开展多种形式的网络学术会议，最后他预祝会议圆满成功。 加拿大滑铁卢大学王若度副教授做了题为《PELVE：分析VaR和ES的平衡点》的报告，他指出，在最近的巴塞尔协议中，市场风险的标准度量99%-VaR（在险价值）被新的97.5%-ES（期望损失）取代。被这两个百分比之间的关系启发，他们定义了一个新的分布指数，称之为PELVE，用来度量VaR和ES的概率值平衡点。这个指数反映的是，对于一个金融损失的分布，当风险度量从VaR转换到ES后，监管资本的增加或减少程度。指数PELVE有许多很好的数学和统计性质，例如平移缩放不变性、凸变换下的单调性、半凸半凹性等。研究发现，PELVE可以通过数e=2.72作为阈值来区分厚尾分布和轻尾分布，他们建立了PELVE经验估计量的收敛性质和渐进正态性。通过对金融资产数据进行分析，我们发现PELVE可以反映一些很有趣的性质。例如，在次贷危机和新冠危机时期，PELVE表现出很强的厚尾性质。此外，如果一个投资组合是充分分散化的，那么PELVE值就相对于较小。这一结果说明使用ES对投资组合的分散化相对于使用VaR更为有利。 美国伊利诺伊大学香槟分校冯润桓教授在《流行病模型的精算应用：流行病保险、应急储备计划和破产理论》报告中指出，新型冠状肺炎使得流行病模型受到公众关注。医学模型通常关注疾病的传染机制、感染确诊人数的预测、以及对防控手段效果的分析，而精算应用侧重流行病发生后基于保险保障的财务安排。报告首先介绍了基于SIR模型建立流行病保险的数理设计，也阐述了近期文献中利用传统精算破产理论来分析流行病保险的责任准备金和风险资本的计算。近年来不断发生的大流行病（非典、禽流感、埃博拉、新冠）使得越来越多的企业和国家政府认识到应急计划（医疗救助器材、公众防护物资、企业运营中断人事财务安排）应该纳入风险管理体系。正如现代科技可以预测天气和气候变化，学术界可以利用流行病模型的手段预测大流行对社会医疗防控资源和保险保障的需求。最后冯教授介绍了如何利用流行病学模型的精算分析来设计应急计划。中国矿业大学张帅琪副教授做了题为《双重尾模型的破产概率》的报告，她们提出了用于描述两次理赔间隔时间很长的重灾险的风险模型，即隶属子变换后的lévy过程。通过对偶方法和波动理论研究了该模型的破产概率。最后，从对偶过程的梯高过程的角度解释了破产概率。 厦门大学王文元副教授做了题为《一类draw-down反射谱负勒维过程》的报告，报告涉及的内容源于他与加拿大康考迪亚大学周晓文教授的一篇合作论文。文章研究了一类draw-down反射谱负勒维过程。运用游弋理论，得到了该draw-down反射过程的上穿时的拉普拉斯变换和位势测度的解析表达式。因该draw-down反射过程可以看成带注资的盈余过程，所以他们还研究并得到了到某首出时为止的累计（非）折扣注资的数学期望和拉普拉斯变换的解析表达式，相关结果均由尺度函数简洁表达。 广东金融学院张玲副教授做了题为《资产收益可预测时缴费确定型养老金计划的时间一致投资策略研究》的报告。在风险资产收益可预测的金融市场中，研究了均值-方差准则下确定缴费型养老金计划最优投资问题的时间一致性投资策略。金融市场中有一个无风险资产，一支股票和债券，金融市场中无风险资产的瞬时利率由Vasicek利率模型刻画，养老金计划参与者缴纳养老金账户的金额是随机变化的。首先，使用随机滤波方法基于观测到的信息预测风险资产的期望收益与波动性，进而在纳什均衡决策框架下求得了缴费确定型养老金计划时间一致性的投资策略与值函数。通过数值算例对时间一致投资策略进行了灵敏性分析，对比了确定参数和参数可预测情形下缴费确定型养老金计划的时间一致性投资策略及值函数。 天津工业大学常浩副教授做了题为《随机环境下带有保费退还条款的DC型养老金的时间一致策略》的报告。在缴费确定（DC）型养老金计划中，一部分参与人可能会在退休前死亡，为了保护他们的权益，养老金计划中往往设有保费退还条款。考虑到实际投资环境中，利率和波动率往往是随机变化的，针对这些随机因素，他研究了随机利率与随机波动率环境下带有保费退还条款的DC型养老金投资问题，得到了均值-方差测度

华东师范大学危佳钦研究员做了题为《带约束的最优均值—方差再保险、新业务与投资策略》的报告。他研究了一个新的更加一般的最优比例再保险，承接新业务和投资问题，其假设保险人的自留风险比例限制在0与1之间，且新业务和投资策略均为非负。现有许多文献都只做设自留风险比例为非负，并将其大于1的情形解释为承接新业务。但是这意味着保险人新业务安全负荷与再保险人的一致。在他的研究中并没有假设这一过强的条件，通过一个充分条件，他找到了该带约束问题的时间一致性开环均衡解。当新旧业务一致时，他给出了显式解。此外，他还将带约束的均衡策略与通过将无约束均衡策略截尾而得到的策略相比较，结果显示前者要优于后者。 中南财经政法大学胡祥副教授做了题为《基于INAR(1)过程的风险聚合模型》的报告。如何科学地评估保单组合的分布特征是非寿险精算学的重要研究内容之一。考虑到在车险实务中有充足的例证表明索赔次数数据存在序列相关性，故本研究设定索赔次数服从整数值的一阶自回归（INAR(1)）过程。研究内容主要包括：(1)在聚合风险模型框架下，推导总索赔额的拉普拉斯变换并分析索赔次数的序列相关性对总索赔额的影响；(2)选取不同类型的INAR(1)过程以刻画索赔次数的等离散、过离散和零膨胀的特征；(3)设定索赔强度服从混合Erlang分布，研究总索赔额的分布函数并考虑止损保费、在险价值和尾部在险价值的计算问题。该研究结论主要包括：(1)对于任意的INAR(1)过程，总索赔额均服从一类复合分布；(2)与已有的文献相比，本文所提出的索赔强度的分布更为适用；(3)与等离散相比，索赔次数的过离散与零膨胀现象会在不同程度上影响保费厘定与风险度量的结果。以上探究拓展了保险风险管理的相关研究。 最后，在会议闭幕式上，金融数学与工程和精算保险专业委员会副主任、北京大学杨静平教授做了总结发言。杨教授首先感谢组委会成功组织了此次网络会议，下一步专委会将认真探讨线上会议和线下会议的特点，在将来疫情结束后仍然可以继续组织网络会议，它的优势在于可以方便的邀请国外专家参加，省去了旅途奔波之苦。最后，他对大家利用周末时间参加此次会议表示感谢，专委会将继续开展形式多样的会议，促进大家学术交流。 本次会议，华东师范大学钱林义教授主持了开幕式，山东财经大学于文广教授主持了闭幕式。中央财经大学池义春研究员、周明研究员，中山大学曾燕教授，重庆大学张志民教授，武汉理工大学彭幸春副教授，东南大学张鑫副教授，南京财经大学姚定俊教授，对外经济贸易大学谢远涛教授依次主持了报告。