混合型长期护理年金的风险中和效应研究

来源 :中央财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tjc
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
中国逐步进入老龄化社会,老年残疾失能人口数量也随之上升,给家庭及社会带来了巨大的残疾失能保障压力。而长期护理保险的普及有助于缓解日益高涨的残疾护理需求。目前,社会性长期护理保险尚处于试点阶段,并且试点地区的现行政策存在诸多限制,给商业残疾保障类保险产品留出了充足的发展空间。混合型长期护理年金是一种创新型残疾保障类商业保险产品。根据前人的理论,该产品通过结合生命年金和长期护理保险的保障范围,中和残疾风险和长寿风险,使得不同健康状态的个体的赔付成本平均化。最终,保险公司得以使用整体精算公平的保费纳入更多健康状态的个体,而无需通过健康核保程序筛选并剔除掉残疾风险高于平均的个体。由此可见,这种创新型产品可以在降低健康核保程序的成本的同时,从整体上扩大残疾保障类产品的可保人群。为了实证混合型长期护理年金是否拥有上述理论中的风险中和效应,本文运用CLHLS(2002-2018)数据,在界定传统的健康、轻度残疾和重度残疾三种状态后,额外将健康状态个体按慢性病史拆分为高中低三个健康等级,并结合描述性统计的结论,运用基于马尔可夫过程的多状态模型对65-105岁老年人的健康状态转移概率建模,在泊松广义线性模型的框架下,估计了健康状态转移强度,并进一步模拟了健康状态内部的各个健康等级的个体未来的状态转移情况。模拟的结果证实了各个健康等级的退休年龄个体间具有明显的异质性,具体表现为健康等级更高的个体,拥有更长的平均余命和健康状态持续时间以及更低的残疾率,即拥有更高的长寿风险和更低的残疾风险。在证实健康等级状态界定合理后,本文测算了退休年龄个体的长期护理保险赔付成本,通过对比分析各个健康等级间的赔付成本,发现长期护理保险不能通过自然的风险分布(即只剔除残疾失能个体)形成有效且统一的投保人群,需要引入核保程序以确保整体赔付成本的一致性。之后,进一步测算了退休年龄个体的混合型长期护理年金赔付成本,发现各个健康等级间生命年金的正向赔付成本差可与长期护理保险的负向赔付成本差相抵消,最终形成各个健康等级间较为平衡的混合型长期护理年金保费,此结论证实了混合型长期护理年金的风险中和效应。在此基础上,本文探究了各个健康等级个体对混合型长期护理年金的购买动机,其中高健康等级的个体享受保费优待,而低健康等级的个体能够获得长期护理保险市场上不能获得的残疾失能护理保障。最后,文章研究了年金部分的赔付设定对混合型长期护理年金风险中和效果的影响,分析比较多种不同的赔付设定后发现,为了更好地体现风险中和的效果,年金部分的赔付金额选择应主要考虑各个健康等级间长期护理保险赔付成本的绝对差额,此外也需要进一步考虑投保人群的健康等级和性别分布。综合来看,经过审慎设定的混合型长期护理年金具有风险中和效应,不需要引入涉及慢性病史的健康核保程序,仅需要剔除已经残疾失能的个体,就能够以一个整体精算公平的保费纳入所有处于“健康”状态的人群。因此,混合型长期护理年金既可以扩大残疾失能保障类产品的可保人群,又能够节省健康核保程序的开支,是一种能带来可观盈利空间的创新型商业残疾保障类产品,具有重要的研究意义。
其他文献
滑坡是最频繁、最常见、破坏性强、波及面广的一种地质灾害,我国每年滑坡涉及伤亡人数2万人以上,严重威胁人民生命财产安全。三峡地区作为我国滑坡的高发地,成为众多学者研究的典型区域。滑坡预测的有效性取决于触发因素的筛选以及高性能预测模型的构建。在传统预测模型中影响因素对模型的敏感性考虑较少,未能筛选出关键的触发因素;此外现有的预测模型缺少了对特征的深层提取,模型存在局限性等问题,难以对滑坡进行有效预测。
学位
秦始皇陵兵马俑是中华民族物质遗产的金字招牌,但由于岁月侵蚀、破损文物汇聚成滩难以复原,基于高性能计算是解决此问题的必要手段。然而,存在俑体碎片形状不规则、特征模糊不易提取等问题,且多碎片拼接实属于NP难题。而直觉模糊具有更强表征与辨析能力,更加适合处理特征模糊的多碎片匹配问题。此外,群体智能在解决全局拼接NP难问题上独占优势。因此,本文将直觉模糊与群智能算法相结合并应用于多碎片虚拟拼接中,展开研究
学位
药物关系挖掘(Drug-Drug Interaction Extraction,DDIE)是一项利用文本处理技术从生物医学文献中挖掘药物间相互作用(Drug-Drug Interaction,DDI)的任务,其研究成果对保证药物数据库的实时更新和高覆盖率具有重要意义。本文以生物医学文本为研究对象,主要针对DDIE任务开展如下研究工作:(1)现有的DDIE方法主要依赖额外的药物信息以达到更好的挖掘性
学位
本文主要研究了在模型不确定性下的带有消费习惯的最优投资-消费-保险模型,目的是使得个体的效用最大化。本文考虑的效用主要包括消费产生的效用、财富积累带来的效用和保险金给付产生的效用。通过构建投资-消费-保险模型,在得到的模型的基础上定义出符合该模型的最优值函数,运用动态规划的原理推出该最优值函数满足的HJB方程,最后通过求解HJB方程的一阶偏导得到最优值函数的显示表达式。本文使用的效用函数是常相对风
学位
图像分类任务一直是计算机视觉中的一项重要研究任务。由于深度学习近年来的迅速发展,神经网络在图像分类任务中出现了越来越多的应用。在早期通过专家手工设计神经网络模型,要找到正确合适的架构是相当耗时、费力且易出错的任务。神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的出现使得在数据集上可以自动搜索出最适合的模型架构,但搜索空间非常大,常见的搜索策略计算开销也非常大。可微分神
学位
我国保险业经历多年的快速发展,保费规模庞大,保险在人民心目中的地位也逐渐提升,然而在国家经济增速放缓,人民保险需求有限以及保险企业转型,监管力度加强的双重压力下,公司治理作为“偿二代”监管体系有效实施的重要保障,被认为是保险企业面对增长瓶颈时的重要抓手,必须得到良好的改善。因此本文试图通过实证研究,以我国寿险公司为例,探究公司治理对盈利能力的影响程度,从而判断在“偿二代”二期工程开展初期的重要节点
学位
本文在经典的最优消费-投资问题框架下,引入保险、消费习惯和通货膨胀的因素,研究了通货膨胀下个体的最优消费-投资-保险问题以及这个框架下消费习惯对个体最优决策的影响。通过动态规划原理对HJB方程的求解,本论文讨论了常相对风险厌恶函数(CRRA)下个体的最优策略的问题,通过计算得到了其显示解并对此进行了定性分析。最后通过数值模拟分析了消费习惯在通货膨胀下的个体最优消费-投资-保险问题中的作用。文章主要
学位
改革开放以来,随着我国资本市场的不断完善,保险资金可投资渠道进一步拓宽,保险机构的投资也越来越频繁,举牌行为引发广泛关注。股权投资是保险机构资金运用的重要方式,截至2019年末,我国保险资金运用余额达到18.53万亿,同比规模增长12.91%,其中股票余额1.49万亿,占总余额的8.06%。作为第二大机构投资者,保险机构持股不仅拓宽了保险资金的投资渠道,促进了保险资金流动效率,优化了保险盈利模式,
学位
生物发光断层成像(Bioluminescence Tomography,BLT)作为一种无创的医学成像技术,能够动态地提供活体动物肿瘤分布的信息。然而,由于生物组织的高散射特性,以及生物体表面光学测量信息的有限性和噪声干扰,BLT光源重建是一个病态问题。目前,以1L范数凸优化和贪婪算法为代表的稀疏表示理论为解决病态问题提供了解决思路,在BLT重建中得到了广泛的研究,能够实现光源的有效重建。但是,基
学位
在文物保护领域,三维数字化修复是热门研究课题之一。作为三维数字化修复的重要组成,兵马俑三维模型部分结构提取在兵马俑的修复、碎片拼接相关文物保护研究工作中有着重要的研究价值。目前,传统的手动划分与结构提取的方法,依赖专家主观经验,操作较为复杂,最终划分结果误差较大且整体划分过程耗时较长。针对以上问题,本文提出了两种针对兵马俑三维点云的自动化分割聚类方法来实现对兵马俑三维模型的部分结构数据提取。本文的
学位