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研究生:陳梅君
研究生(外文):Chen, Mei-Chun
論文名稱:考慮死亡率改善下對人壽保險商品費率的影響
論文名稱(外文):The Impact on life insurance ratemaking when considering mortality improvement
指導教授:楊曉文楊曉文引用關係
指導教授(外文):Sharon Sheauwen Yang
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:保險學系保險經營碩士班
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:130
中文關鍵詞:死亡率推估SOA模型Broekhoven(2002)純保費
外文關鍵詞:Mortality ProjectionSOA ModelBroekhoven(2002)Net premium
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由於醫療水準提昇及生活環境改善等多種因素之影響,使得人類之壽命隨之延長,換言之,人口的死亡率有改善情況,然而目前國內壽險公司對於保險商品保費的計算上,其所採用的生命表並未考慮死亡率改善情形,因此將造成保費計算上的不公平。而國內已有許多學者對未來人口死亡率做預測,但尚未有一個合適的模型可以配適台灣人口的死亡率,故本研究引入國外兩種模型針對台灣人口年齡別之死亡率做配適,探討較適用於台灣死亡率的模型。
本研究的第一部分為死亡率之推估,引進SOA模型及Broekhoven(2002)針對五歲年齡組及單一年齡的資料做配適,再互相比較模型之誤差;第二部分引用死亡率配適結果將所推估的死亡率利用保費精算式子計算各險種之純保費,並與國內現行採用之生命表做比較,探討其差異情形。
The improvement of mortality rate has been investigated in many researches. In this research, we attempt to price life insurance considering the improvement of future mortality rate, which has not been used in Taiwan insurance industry. Thus, the first work in this paper is to explore a suitable mortality model that can project future mortality rates. We then use the projected mortality rates to calculate the net premium based on cross-sectional and cohort method separately. The mortality models we apply in this research are SOA model and HB model (Broekhoven(2002)). The data we used is 「Taiwan-Fukien demographic fact book Republic of China」. We consider the data for five-year age group and one-year age. Finally, we illustrate the numerical results using whole life, endowment, and life annuity contracts. The comparison of the net premium using 1989TSO life table and our projected mortality rates are analyzed.
目 錄
第一章 緒論
第一節 研究動機及目的
第二節 研究方法
第三節 研究範圍及限制
第二章 文獻探討與模型介紹
第一節 死亡率風險
第二節 死亡率參數模型相關文献探討
第三節 配適模型之介紹
第四節 英國官方死亡率研究機構考慮死亡率改善下的生命表現況
第三章 死亡率模型之參數估計及死亡率推估之結果分析
第一節 資料來源
第二節 配適模型之步驟
第三節 配適結果
第四節 實證結果之綜合比較及分析
第四章 死亡率的改善與壽險商品保費的關係
第一節 保費計算的精算基礎
第二節 保費之估算結果與分析
第四節 綜合比較
第五章 結論與建議
第一節 結論
第二節 建議與未來研究方向
表 目 錄
表1- 1: 台灣地區0歲人口平均餘命
表2- 1: 英國各類生命表名稱
表2- 3: GM模型男女之估計參數值
表3- 1: 配適資料過程
表3- 2: MAPE預測能力等級區分
表3- 3: 男女五歲年齡群組gx估計值
表3- 4: 預測死亡率與實際死亡率之誤差標準
表3- 5: 男性60-64歲以Broekhoven(2002)預測之f(x,t)及1000*q(x,t)
表3- 6: 誤差MAPE之比較
表3- 7: 誤差RMSPE之比較
表3- 8: 單一年齡男女之gx估計值
表3- 9: 單一年齡SOA模型實際死亡率及預估死亡率的誤差標準
表3-10: HB(2002)預估死亡率與實際死亡率之MAPE誤差標準
表3-11: HB(2002)預估死亡率與實際死亡率之RMSPE誤差標準
表3-12: Broekhoven(2002)以不同方式預測60-64歲男性的死亡率
表3-13: 五歲年齡組(60-64歲)預估死亡率之比較
表3-14: 單一年齡(60歲)預估死亡率之比較
表3-16: 不同的評估標準在不同五歲年齡組下最好的預測模型(女性)
表3-17: 不同的評估標準在不同單一年齡下最好的預測模型(男性)
表3-18: 不同的評估標準在不同單一年齡下最好的預測模型(女性)
表4- 1: 橫斷面法與縱斷面法之不同
表4- 2: 主要國家65歲以上占總人口比率
表4- 3: 年金保險保費於不同模型下估算之保費占年金生命表保費之百分比
表4- 4: 終身壽險保費於不同模型下估算之保費占1989TSO打九折保費之百分比
表4- 5: 生死合險保費於不同模型下估算之保費占1989TSO打九折保費之百分比
圖 目 錄
圖1- 1: 男性歷次國民生命表
圖1- 2: 女性歷次國民生命表
圖1- 3: 研究流程
圖3- 1: 男女五歲年齡組gx之變動
圖3- 2: 男性不同年齡組實際死亡率與預測死亡率曲線圖
圖3- 3: 女性不同年齡組實際死亡率與預測死亡率曲線圖
圖3- 4: 男性以Henk van Broekhoven(2002)預估的死亡機率變動率及死亡率
圖3- 5: 男女單一年齡gx之變動
圖3- 6: 不同時間間隔下男性60歲所預估之死亡機率變動率
圖3- 7: 不同時間間隔下男性60歲所預估之死亡率
圖3- 8: HB(2002)結合其他方式預測男性60-64歲之死亡率
圖3- 9: HB(2002)結合其他方式預測男性60歲之死亡率
圖3-10: 男性各種生命表之死亡率
圖3-11: 女性各種生命表之死亡率
圖3-12: 不同五歲年齡組實際與預估死亡率差異
圖3-13: 不同單一年齡實際與預估死亡率差異
圖4- 1: SOA模型下男性年金保險保費占年金生命表保費之百分比(五歲年齡組)
圖4- 2: SOA模型下男性年金保險保費占年金生命表保費之百分比(單一年齡)
圖4- 3: SOA模型下男性終身壽險保費占1989TSO打九折保費之百分比(五歲年齡組)
圖4- 4: SOA模型下男性終身壽險保費占1989TSO打九折保費之百分比(單一年齡)
圖4- 5: SOA模型下男性生死合險保費占1989TSO打九折保費之百分比(五歲年齡組)
圖4- 6: SOA模型下男性生死合險保費占1989TSO打九折保費之百分比(單一年齡)
參考文獻(Reference)
一、中文部分
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二、英文部分
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三、網址
內政部統計資訊網
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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