随着经济与社会的不断发展,我国的医疗水平和卫生条件得到持续性的改善,这使得人们的平均寿命不断延长,人们的实际寿命普遍高于预测寿命。寿命的延长便意味着额外的支出,个人可以通过参加养老保险将这一额外支出的风险转移出去,养老机构和寿险公司作为这一风险的聚合方,无法让这一风险在投保人群体内部直接分散,这种因为实际寿命高于预测寿命的风险就是长寿风险,长寿风险对整个社会而言是一种系统性风险。长寿风险给个人、基本养老保险和保险公司的寿险业务带来了超出预期的支出,如何化解这一难题对长寿风险进行有效的管理逐渐成为社会研究的热点问题,在长寿风险的管理方式中,长寿风险证券化这一方式由于其分散系统性风险的独特优势成为学者们研究的重点,在这一背景下本文选择长寿互换的定价问题作为自己的研究对象。经过对以往长寿风险相关的理论进行梳理发现,对长寿进行有效的管理需要两方面的努力,一方面需要尽可能选择合适的模型去预测未来中国人口的死亡率,另一方面需要设计合理的风险分散方式去管理长寿风险。在这一思路下,本文进行了如下工作:首先根据长寿风险产生的原因引出长寿风险的话题,分析了长寿风险给个人、基本养老保险和商业保险公司带来的影响,指出了在我国社会已经进入老龄化社会的时代背景下对长寿风险进行管理的重要性,说明了本文的选题意义;其次,在死亡率建模方面,经典Lee-Carter模型对死亡率指数的约束条件具有一定的主观性且限制性比较大,本文解除了Lee-Carter模型对死亡率指数的约束条件,采用最小二乘法的纠偏估计得到参数估计值,对参数估计结果进行了单位根检验和调整,用残差分布图、总均方根误差等指标比较了模型修正前和修正后的效果,经过对比发现改进后的模型的拟合效果要优于原模型,之后用修正后的Lee-Carter模型预测了我国未来男性和女性30年的死亡率;再次,在长寿风险管理这方面,简述了长寿互换的发展历程,在阐述了长寿互换的运行机制后,介绍了两类常见的长寿互换定价方法——夏普比率法和Wang转换定价法,其中Wang转换法又可以细分为单因素Wang转换法和双因素Wang转换法,分别探索这两类方法下长寿互换的定价解析式。接下来在进行数值模拟时选择我国男性61岁的死亡率预测数据分别用单因素Wang转换和双因素Wang转换对长寿互换定价进行了数值模拟,在数值模拟过程中,用经验生命表中的数据算得静态生存率,用修正的Lee-Carter模型和蒙特卡罗模拟法算得预期生存率,算得互换价格后对得到的数值模拟结果进行对比;最后整理了本文的结论并为我国促进长寿互换发展提出了建议,包括注重死亡率相关数据的收集和整理工作、注意防范长寿互换的交易风险和营造长寿互换的良好发展环境。经过研究可以得到如下结论:修正Lee-Carter模型对我国人口数据的拟合效果要优于原模型;预期生存率在第22年后开始大于静态生存率,双因素Wang转换下算出的预期生存率要比单因素Wang转换下算出的结果高了0.2‰左右;最终算出的互换价格随着互换期限的延长先变小后增大,在整个互换期限内为负值,但随着互换期限的进一步延长可能变为正值;单因素和双因素Wang算出的互换价格的差异随年限的增加而变大。