选择与终极生命表
刚通过核保的人死亡率比一般被保险人低,头几年低多少?选择表的 l_[x]、期望余命和终极表差多少?
- 对过的标准答案
- 3 条
- 覆盖的考试公式
- 1 个
- 参数
- 7 个
- 开源库
- 1 个
01当场运行
改一个参数,当场重算
正在用默认参数运行,计算量大的方法最多要 20 秒。
04出处和说明
公式从哪里来,有什么限制
列出参考的教材、论文和考试公式条目。方法的限制和实现上的说明也写在这里。
参考
- Dickson、Hardy、Waters:Actuarial Mathematics for Life Contingent Risks3.7–3.9 选择表和标准选择生存模型,附录 D SULT
覆盖的考试公式
- SRV-012选择与终极生命表FAMCM1
公式条目按精算考试的公式表整理,编号和中文名是平台自己的。
这个方法算什么
选择期 k 年,q_[x]+s = f_s · q_{x+s}(s < k),之后用终极表。默认是 AMLCR 的标准选择生存模型(SULT,f = 0.9^{2−s});也可以在平台的经验生命表上加自己的选择因子。倒推 l_[x]+s,列出选择表,比较 e_[x] 和 e_x、tp_[x] 和 tp_x。
说明和限制
- SULT 的 l 从 20 岁的 100,000 起算,和 AMLCR 附录的表一致(l_60 = 96,634.1)。平台的经验生命表从 0 岁起算。
- 平台的经验生命表本身是终极表(不分选择期)。选择因子是自己的假设,例如核保后头两年按 60%、80%。
- 选择因子大于 1 时,选择期的死亡率高于终极表(例如有逆选择的产品)。
数据
看参数里选的数据:选平台的数据集时是真实数据或公开样例,填自己的数时只用输入的数。上面运行的输出里写明这一次用的是哪种。
开源库和版本
- numpy2.4.6BSD-3-Clause数值计算
05同族的方法
生存模型与生命表,还有 4 个方法
同一个方法族里的其他方法。在智能体里,用一句话就能调用这些方法。
在智能体里这样问“刚通过核保的人死亡率比一般被保险人低,头几年低多少?选择表的 l_[x]、期望余命和终极表差多少?”
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