Markov模型框架下的重大疾病保险定价研究——基于死亡效力和发病强度的估计
2023-05-25分类号:F842.6;R197.1
【部门】华东师范大学统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室、经济与管理学部统计学院 华东师范大学经济与管理学部统计学院 新加坡国立大学理学院统计系
【摘要】商业重大疾病保险日益成为个人和家庭防范疾病风险,实现健康生活的重要工具。2020年11月5日发布的《中国人身保险业重大疾病经验发生率表(2020)》为重大疾病保险费率科学化提供了更精确的依据。本文在连续时间三状态Markov模型框架下,运用Gompertz-Makeham模型和分段Perks公式,以经验生命表和重大疾病经验发生率表为基础,分别对健康人群的死亡效力和重大疾病的发病强度进行参数估计和模型选择,进而得到18~60周岁人群的独立主险型重大疾病保险的纯保险费率。此外,通过与2013年版重大疾病经验发生率表计算得到的纯保险费率对比发现,虽然2020年版的重疾范围有所扩大,但由于重疾定义发生了变化,在保障责任一致的情形下,男性与女性的纯保险费率均有所下降。虽然男性纯保险费率高于女性,但21~60岁男性的纯保险费率相对女性下降幅度更大。
【关键词】重大疾病保险 Markov模型 Gompertz-Makeham模型 分段Perks公式
【基金】国家自然科学基金重点项目“经济管理中复杂数据和复杂行为的分析方法及其应用”(71931004);国家自然科学基金面上项目“人口老龄化和长寿风险背景下新型年金产品机制创新和最优投资研究”(12171158);; 上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“曙光计划”“上海市大病保险可持续发展研究——基于统计精算模型”(18SG25);; 国家社会科学基金青年项目“长三角一体化背景下上海老年人异地养老可行性提升及其实现路径研究”(19CRK010);; 中央高校基本科研业务费项目华东师范大学人文社会科学青年跨学科学术创新团队项目(2022QKT001)
【所属期刊栏目】统计研究
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