新生命表相关
生命表分析教材课程
• qn x ： probability of dying from age x to age x
+ n，(x,x+n)内的死亡概率
• nLx ： person-years lived between ages x and
x + n， (x,x+n)区间内的生存人年数
Tx ： ΣnLx, person-years lived above age x
• 统计的分年龄人口数据是按整数记的，因而年龄 组的划分应为0，1 ~ 4，5~9，10~14…...各年龄组 的上下限不相互包涵。生命表中的年龄是按确切 年龄记的（具有连续的性质），因此在生命表中 年龄组应该按0~1，1~5，5~10…...划分，因而就不 存在间断的问题了（严格讲生命表中1岁一组的划 分也应该写成0~1，1~2，2~3，…...）。
生存人年数n Lx 是指一批x 岁的人活到x n 岁这段时间内生存
的人年数。若假定死亡人数在年龄区间上分布是均匀的，生
存人年数n Lx 就应该为：
n Lx
n 2
(l
x
lxn )
当n
1
时，Lx
1 2
(l
x
lx1 )
但 是 在0岁 组 ， 死 亡 人 口 的 分 布 是 非 常 不 均 匀 的 ， l若 用 l1 和进 行 简 单 平 均 的 办 法 来 计 算 生 存 人 年 数 ， 误 差 就 会 很 大 。 一 般 用 下 面
生命表的编制实验报告
生命表的编制实验报告
生命表的编制实验报告
引言：
生命表是描述人口的生存和死亡情况的重要工具，它对于研究人口结构、社会
经济发展以及制定相关政策都具有重要意义。本实验旨在通过对一定数量的人
口进行调查和统计，编制一张完整的生命表，以了解人口的生存状况和寿命分布。
实验方法：
1. 选择样本人群：我们选择了一所中学的学生作为样本人群，确保样本的代表
性和可行性。
2. 数据收集：通过对学生进行调查和记录，我们收集了他们的年龄和性别信息。
3. 数据分析：根据收集到的数据，我们计算了每个年龄段的人口数量和死亡率，并进一步推算出了生命表中的各项指标。
4. 结果展示：将计算得到的数据整理成表格，并进行图表展示，以便更直观地
观察和分析。
实验结果：
根据我们的实验数据，我们得到了一张完整的生命表，其中包括了各个年龄段
的人口数量、死亡率、存活率等指标。通过对数据的分析，我们得出了以下几
点结论：
1. 年龄分布：我们发现，样本人群中年龄分布呈现出典型的“倒三角形”分布，
即年龄越大，人口数量越少。这与我们对人口结构的认识是一致的。
2. 死亡率变化：我们观察到，随着年龄的增长，死亡率呈现出逐渐上升的趋势。
尤其是在老年人群中，死亡率显著增加。这说明随着年龄的增长，人体的健康状况逐渐下降，死亡风险增加。
3. 存活率分析：通过计算得到的存活率数据，我们可以看到在不同年龄段，人口的存活率是不同的。特别是在婴儿和老年人群中，存活率较低。这也进一步印证了年龄对人口生存状况的影响。
讨论与启示：
通过本次实验，我们对生命表的编制方法和数据分析有了更深入的了解。生命表不仅可以用于描述人口的生存和死亡情况，还可以通过分析相关指标，揭示人口的健康状况、寿命分布以及社会经济发展的趋势。
初学生命表
ad
(a n 2 ) D D
n a
a
（年龄组组中值 该年龄组死亡人口总数） 死亡人口总数 = （年龄组组中值 该年龄死亡人口占总死亡人口的比例）
死亡人口的平均年龄、 平均死亡年龄与平均预期寿命。
平均死亡年龄 消除存活人口年龄结构的影响，用死亡率在年龄上 的分布作权数，计算平均死亡年龄。
x 0
1
生命表主要函数
4、平均预期寿命 e x x岁人口的平均预期寿命是指x岁人口平均预期还 能活多少年。
ex
o
0
0
Tx lx
T0 e0 l0
e 0 称为出生时平均预期寿命，简称为平均预期寿
o
命，有时也叫平均寿命。
生命表主要函数
4、平均预期寿命 为什么不能直接算出0岁的预期寿命X岁，n岁的预期 寿命就直接用X-n？ 递推公式） 在队列生命表中的含义（preston的例子）
n nLx (lx lx n) 2
注意：在0岁组，死亡人口的分布是很不均的。
生命表主要函数
3、生存人年数 nL x 和生存人年总数 Tx 生存人年总数（累计人年数） Tx ，是指确切年龄x 岁以上人口生存人年数的累计。
Tx Lx Lx 1 Lx 2 …+L -1= Lx
时期生命表
5. 从死亡率到死亡概率
第三套生命表发布,保费会有怎样的变
第三套生命表发布,保费会有怎样的变
精算师分析 | 第三套生命表发布，保费会有怎样的变化？
12月28日保监会发布了第三套生命表《中国人身保险业经验生命表（2010-2013）》，并于今年1月1日正式投入使用。
生命表是依据一段时期内被保险人实际的死亡统计资料编制的，会随着死亡率的改善而适时更新调整。保险业的小伙伴们都知道，生命表就是寿险业的“灵魂”，广泛用于寿险产品的定价、风险管理等各个方面。
第三套生命表在预期寿命上有什么变化？对保险产品的定价又有什么影响？
看看精算师怎么说。
预期寿命发生了什么变化？
按照新表统计的死亡率数据，男女性的平均预期寿命有了如下变化：
三张表分别用在哪类保险上？
第三套生命表的一个亮点，是根据产品的保障和属性，分别给出了三张能匹配不同险种的产品背后死亡风险的生命表。
分别是：
▲非养老类业务一表：定期寿险、终身寿险、健康保险（如重疾险、防癌险、医疗险等）采用。
▲非养老类业务二表：保险期间内（不含满期）没有生存金给付责任的两全保险或含有
生存金给付责任但生存责任较低的两全保险、长寿风险较低的年金保险采用。
▲养老类业务表：保险期间内（不含满期）含有生存金给付责任且生存责任较高的两全
保险、长寿风险较高的年金保险采用。
简单来说，非养老类业务一表针对的是纯保障型的险种，非养老类业务二表针对的是储蓄型的险种，养老类业务表针对的是养老型险种，如退休年金产品。
各类险种保费会有什么变化？
▲适用于非养老类业务一表的险种：
以终身寿险为例，男性费率变化不大，女性稍有下降。
举例来说，30岁女性，投保同一份保险，保费便宜2.5%。
第一章 生命表
死力
xt
2）Gompertz假设（1825）：
xt B C
,
B 、 C 为常数
3）Makeham假设（1860）：
xt A B C
xt
,
A 、 B 、 C 为常数
4）Weibull假设（1939）：
xt k ( x t ) ,
n
k 0, n 0
1.2.1
生命表的类型
生命表类型
国 民 生 命 表
经 验 生 命 表
选 择 生 命 表
终 极 生 命 表
男 性 生 命 表
女 性 生 命 表
男 性 生 命 表
女 性 生 命 表
年 金 生 命 表
寿 险 生 命 表
1.2.1
生命表的类型
国民生命表：根据全国范围内的人口统计资料构造 出来，反映的是一个特定时期内全国 人口的寿命分布情况。 经验生命表：许多家人寿保险公司对被保险人的统 计资料构造出来，反映的是这些公司 的综合经验和他们的被保险人的寿命 分布情况。
最新3生命表
1.4 38
0.082
35
1
0
0
0
0
0.5 35
3.555
Dynamic-composite life table
Same as dynamic life table, but the age is different, here the age is a group marked at one time, actually age maybe different.
Dynamic life tables
Numerical data was obtained by observing the
whole dynamic life processes of a population
born at one time. 同生群生命表
Cohort: a group of individuals born at the same time.
There are three generalized patterns of age-specific survivorship depending on whether the probability of dying is highest later in life (Type I), constant through life (Type II) or highest for young stages (Type III).
保险精算之三生命表
px 1 t qx Pr[T (x) t ]
(t 0)
15
当x=0时，T(0)=X ，正是新生儿未来余寿随机变量。
x岁余寿的生存函数
考虑x岁的人的剩余寿命时，往往知道这个人已经活到 了x岁 ，tqx实际是一个条件概率
t
qx Pr[x X t x | X x]
11
生存分布
一、新生儿的生存函数 二、x岁余寿的生存函数 三、死亡力 四、整值平均余寿与中值余寿
12
新生儿的生存函数
F(x)：新生儿未来存活时间（新生儿的死亡年龄）为x的分布函数。
F ( x) Pr(X x)
( x 0)
f x F ' x , x 0
9
例： 25岁到75岁之间死亡的人群中，其中30% 在50 岁之前死亡。 25岁的人在50岁之前死亡的概率为0.2，计算 25 p50 。 解： 已知 0.3(l 25 -l 75 )=l 25 l50 l25 l50 0.2 l25 由(**) 式可得： 0.8 l 25 l50 代入 (*) 可得： 0.125l50 0.3l75 由此可推知 l75 0.125 p 0.4167 25 50 l50 0.3
ex
l Tx ex t px dt x t dt 0 0 l lx x
生命表
确切年龄:
确切年龄系指按日历天数计算的年龄,称精确到日历 天数的年龄.对于一个只差一天即满6岁(即已活到5岁 又364天)人来说,确切年龄为5.997岁,周岁年龄为5岁
年龄下限为0，上限用 1 表示。 年龄区间[x,x+n) 除第一区间是0～1岁， 第二区间是1～5岁外，其余区间多是5岁 一个间隔。
1995年我国发布的“中国人寿保险业经验生命表(1990-1993)”(简 称原生命表)是我国第一张经验生命表。近年来，人民生活水平、 医疗水平有了较大的提高，保险公司核保制度逐步建立，未来保险 消费者群体的寿命呈延长趋势，原生命表已经不能适应行业发展的 要求。
与此同时，寿险业的快速发展也具备了编制新生命表的条件。主要 体现在三个方面： (1)10年来，业务快速发展，积累了大量的保险业务数据资料； (2)保险公司信息化程度大幅提高，数据质量也有了较大的改善； (3)保险精算技术获得了极大发展，积累了一些死亡率分析经验。
6．平均生存总人年数(Tx)
表示 X 岁及以上各年龄组的人口今后 还能存活人年数的总和。
Tx Lx Lx1 ...... L 1 Li
ix
1
当x=0时
T0 L0 L1 ...... L 1 Li
i 0
1
7．平均预期寿命(ex)
新生命表相关
新生命表产生背景
们最早的生命表的编排方式和寿命的估算基准是来自日本的，在日本生命表的基础上进行了一系列调整。”中国第一张经验生命表的编制始于1992年。1994年方案正式开始实施。1995年7月底，中国第一张经验生命表———“中国人寿保险经验生命表（1990－1993）”———诞生。现在各家保险公司使用的就是这个统计数据。。近年来，人民生活水平、医疗水平有了较大的提高，保险公司核保制度逐步建立，未来保险消费者群体的寿命呈延长趋势，原生命表已经不能适应行业发展的要求。与此同时，寿险业的快速发展也具备了编制新生命表的条件主要体现在三个方面：
1、10年来，业务快速发展，积累了大量的保险业务数据资料；
2、保险公司信息化程度大幅提高，数据质量也有了较大的改善；
3、保险精算技术获得了极大的发展，积累了一些死亡率分析经验。
基于各方面的考虑，在中国保监会的领导和组织下，2003年8月，正式启动了新生命表编制项目。新生命表编制完成后，于2005年11月12日通过了以著名人口学专家、全国人大副委员长蒋正华为主任的专家评审会的评审。
新生命表使用政策将于2006年1月1日起生效。06年新表推出后，“生命表的死亡率肯定是会往下调的。”这是业内人士比较普遍的预计。而未来生命表可能的改变，对于那些基于高死亡率生命表基础上定价的寿险产品，它们今后的命运充满了变数。保障型产品占的比例越高，生命表的改动和费率影响就较大。对储蓄险种，几乎没有很大影响。而介于保障和储蓄之间的终生寿险，影响也是中等水平。正如太平人寿的人士表示：“在做人寿保险时，会出来更加便宜的产品；而做年金产品时，则会出来更加贵的产品。”表面上由于寿命延长，同时死亡率降低，保险公司尤其是在长期险（养老金）给付上就比较吃亏，要多付。”实际上利率也是一个重要的因素，如果过两年利率提高了，保险费还会降低。这两年利率太低了，而5、6年前银行利率在8%左右，相对来说保险费率就低下去了，不一定保单就是涨的。另外生命表中的寿命延长，而死亡率下降，所以，总的保单趋势不一定是涨价的。”
四版生命表-概述说明以及解释
四版生命表-概述说明以及解释
1.引言
1.1 概述
概述部分的内容可以包括以下内容：
生命表是统计学中常用的一种工具，用于描述人口或其他生物群体在不同年龄下的存活率和死亡率。它是人口学研究和社会科学领域的重要工具，在人口发展、医疗卫生、社会保障等方面具有广泛的应用。
四版生命表是生命表的一种改进版本，相比于传统的三版生命表，它在数据的收集和处理上做了更多的优化，能够更准确地反映不同年龄下的生存状况和死亡风险。四版生命表能够提供更全面、详细的人口统计信息，为社会科学研究和人口政策制定提供更科学、精准的依据。
四版生命表的构建方法主要包括数据收集、数据清洗、计算生命表的基本指标等步骤。通过收集大量的人口数据，如出生率、死亡率、人口迁移情况等，可以建立一个全面的人口数据平台。然后，通过对数据进行清洗和整理，排除异常值和错误数据，确保构建的生命表数据的准确性和可靠性。最后，利用统计学方法和模型，计算得出生命表的基本指标，如年龄特定的死亡率、预期寿命等。
四版生命表在人口学研究和社会科学领域具有重要的应用价值。它可以帮助我们了解不同年龄和性别群体的生存状况和死亡风险，为人口政策制定提供科学依据。同时，四版生命表还能够分析不同因素对人口寿命和健康状况的影响，为公共卫生和医疗卫生建设提供有益的参考。
然而，四版生命表也存在一定的局限性。一方面，生命表所依赖的数据需要具备一定的可靠性和完整性，而在一些发展中国家或地区，数据的收集和整理工作仍然存在一定的困难。另一方面，生命表只能提供静态的人口统计信息，不能反映人口的动态变化和迁移情况。
生命表新
二、剩余寿命
定义：已经活到x岁的人（简记(x)），还能 继续存活的时间，称为剩余寿命，记作T(x)。 特别的，T(0)=X
FT (t ) ：
剩余寿命的分布函数
FT (t ) P r(T t ), (t 0) P r(X x t | X x)
T的概率密度 ) 函数为 fT (t ：
F ( x t ) F ( x ) 1 F ( x )
s ( x ) s ( x t ) s( x)
s( x t ) fT (t ) FT (t ) s ( x)
1-5
精算学符号
剩余寿命的分布函数 t
t
qx ：
qx Pr(T ( X ) t ) pr ( x X x t X x) s ( x) s ( x t ) s ( x)
定义： S ( x) Pr(X x) 意义：新生儿能活到 x岁的概率。 与分布函数的关系：S ( x) 1 F ( x)
特别F(0)=0，S(0)=1
与密度函数的关系：f ( x) S ( x)
新生儿将在x岁至z岁之间死亡的概率：
Pr( x X z) s( x) s( z)
px exp{ s ds}
x
1-14
x t
死亡效力
生命表修订对寿险公司的影响——基于精算角度的分析
却 不 一 定 如此 。 如 上所 述 ，影 响 保 险 产 品定 价 的 因素
有 很 多 ，且 各 种 因 素 所 带 来 的 影 响 可 能 相 互 抵 消 ， 比
如 ，死 亡 率 上 升 了 ，但 预 定 利 率 的上 升 或 预 定 费 用 率 的下 降都 可 能抵 消 这 种 影 响 ，从 而 使 实 际 的 保 险 产 品
一
考 虑 在 制 定 充分 费 率 时要 用 到 的 假 设 的 死 亡 率 、发 病 率 、续 保 率 、费用 率 、利 率 以及 预 期 利 润 等 因 素 外 ， 还 要 考 虑 很 多 其 它 的 复杂 因素 ， 比如 公 司的 市 场 份 额 目标 与 竞 争 环 境 ， 以及 经 济 、社 会 、法 律 、公 司 的偿 付 能力等 等 ，因而 寿险公 司 的定 价是 一个 复杂 的过 程 ，其 结 果 可 能 等 于 充分 费 率 ，也 有 可 能 高 于 或 低 于
保 险公 司 为 了抢 占市 场 份 额 ，就 有 可能 在 别 的 保 险 公
司 提 高 某 一 类 产 品 价 格 的 时 候 ，保 持 自 己 的 价 格 不
变 。
险 公 司 的其 它 方 面 也 有 一 定 的影 响 ，比 如 准 备 金 、公 司的 偿 付 能 力 等 。下 面就 从 这 些 方 面 进 行 探 讨 。
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3.生命表
基本原理:插值法 常用方法
均匀分布假定(线性插值) 常数死亡力假定(几何插值) Balducci假定(调和插值)
26
死亡均匀分布假设
假设死亡在整数年龄之间均匀发生，此时存活函数是线性的。
s ( x + t ) ≈ (1 − t ) ⋅ s ( x) + t ⋅ s ( x + 1) = s ( x) + t ⋅ [ s ( x + 1) − s ( x)]
变换后，
dx
2mx qx = 2 + mx
( x为整数， ≤ t ≤ 1) 0
s ( x) − s ( x + t ) t[ s ( x) − s ( x + 1)] ≈ = tq x t qx = s( x) s ( x)
27
死亡均匀分布假设
t
qx + y
s( x + y) − s( x + y + t ) tq x = = s( x + y) 1 − yqx
33
qx
生命表的编制
一、生命表编制的一般方法
二、选择生命表
34
生命表编制的一般方法
时期生命表(假设同批人生命表)：采用假设同批人方法 编制，描述某一时期处于不同年龄人群的死亡水平，反 映了假定一批人按这一时期各年龄死亡水平度过一生时 的生命过程。
生命表算法
生命表函数及计算
通过生命表可以得到任意年龄的人在任何期限内的生存概率、死亡概率等相关数据。以
下介绍生命表中揭示的那些栏目所代表的函数。
1、年龄区间[x,x+1]
[x,x+1]表示x到x+1岁的年龄区间，除最后一个年龄区间（如：89以上）为开区间以外，其余每一个区间都有两个确定的年龄值来定义。通常，最后一个年龄区间的起点为ω，半开区间[ω,+∞]。
2、生存人数l x
设正好活到某一确切年龄x岁的生存人数以l x表示生命表的基础是生存人数，它表示
在一封闭区域一定数量的人口集团随着时间的推移因死亡而逐渐减少的人口生存状态。生存
人数l x表示正好活到某一确切整数年龄x岁的人数。
在人的生命表中，作为起点的出生人数l0称为生命表的基数，研究中可以任意取值，
但为方便，一般设为100 000人。
3、死亡人数d x
d x为年龄区间[x,x+1]内死去的人口数。dx是生命表上年龄区间[x,x+1]内的死亡数，
不同于实际人口死亡数。
根据定义可知
l x+1=l x-d x x=0,1,……ω (7.23)
4、死亡概率q x
q x表示存活到确切年龄x岁的人在到达x+1岁前死亡的概率。以x至x+1的死亡人数
d z占x岁存活人数l x的比例表示。
q x＝d z/l x， x=0,1,……ω (7.24) q x这一指标是计算生命表的基础，在已知q x后，就可以依生命表基数l0由公式(7.1)和(7.2)计算出各年龄的存活人数l x和死亡人数d z。
l x+1=(1-q x)*l x , d z+1= q x*l x
生命表编制情况介绍
1997 3% 4%
1998 2% 2%
1999 10% 10%
2000 18% 17%
2001 25% 25%
2002 22% 22%
2003 17% 17%
10
第11页/共61页
数据调查情况——样本情况
理赔数——分承保年度总体情况
• 男性理赔数为 40276件，占理 赔总数的67%； 样本女性理赔数 为19618件，占 理赔总数的33%； 男性理赔数较女 性高出34% 。
• 含错误或无效信息的保单占保单总量的万分之三点四。
6
第7页/共61页
基本情况介绍——数据处理平台
2005年4月中旬至2005年6月中旬，编制技术小组与尚洋电子 联合开发了生命表计算系统，为数据的计算处理打下了坚实的基础。 该系统具有下述特点。
• 系统的功能 • 系统的安全 • 系统的效率
7
第8页/共61页
12
第13页/共61页
数据调查情况——样本情况
件数——分险种占比情况
• 养老金样本件数共 5,900,869件，占样本总
件数——分险种占比情况
量的14%；非养老金样本
女 14%
16%
17%
19%
30%
共36,201,486件，占样
本总量的86%。
• 储蓄类险种占总样本的 66%，保障类险种占 20%，定期返还类险种所 占样本比例最高，达到总 样本的28%；定期寿险类 样本最低，仅有4%。
保监会发布第三套生命表
’ 度综 合 衡量 。
。
？
针 对 完 善 我 国宏 观 税 负 ．文 章 最 后 提 出推 进清 费立 税进 程 加 大减税 降 负力度 逐步 提高 直接 税 的比重 等建 议 。
：
保 监会 发布第三套生命表
近 日 ．中 国 保 监 会 发 布 了我 国保 险业
第三 套 生 命表 一 ～《 中 国人 身保 险 业 经验 生 命表 （ ２ ０ １ Ｏ 一 ２ Ｏ １ ３ ）》 ．进 一 步 夯 实 了行 业发 展 基 础 ，切 实 推 动 “ 保险业姓保 ”。
上 述三 家 银 行均 需 自批 复 之 日起 ６ 个月 内完 成筹 建工 作 ，筹建 期 间接 受当地 银监 局 的监督 指 导 ．不得 从事 金融 业务 活动 。
生命 表是 人 身保 险 业 的基 石 和 核 心 基 础 设 施 ，是 一 个 国 家或 地 区保 险 精 算 技 术 水 平 高低 的重 要 标 志 ，广 泛 用于 产 品定 价 、准
长潘 功胜 在北 京会 见 了中国银 行业 协会 外 资 银行 工作 委 员会 ．与１ ５ 家外 资银行 代表 进 行 座谈 ．就外 汇 市场 形势 、外 汇市场 监管 及银 行合规 自律 等 问题进 行 了沟通 交流 。 潘 功 胜 指 出 ．健 康 有 序 的 外 汇市 场 是 各 类市 场参 与 主体 的共 同利益 诉求 。
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新生命表产生背景
们最早的生命表的编排方式和寿命的估算基准是来自日本的，在日本生命表的基础上进行了一系列调整。”中国第一张经验生命表的编制始于1992年。1994年方案正式开始实施。1995年7月底，中国第一张经验生命表———“中国人寿保险经验生命表（1990－1993）”———诞生。现在各家保险公司使用的就是这个统计数据。。近年来，人民生活水平、医疗水平有了较大的提高，保险公司核保制度逐步建立，未来保险消费者群体的寿命呈延长趋势，原生命表已经不能适应行业发展的要求。与此同时，寿险业的快速发展也具备了编制新生命表的条件主要体现在三个方面：
1、10年来，业务快速发展，积累了大量的保险业务数据资料；
2、保险公司信息化程度大幅提高，数据质量也有了较大的改善；
3、保险精算技术获得了极大的发展，积累了一些死亡率分析经验。
基于各方面的考虑，在中国保监会的领导和组织下，2003年8月，正式启动了新生命表编制项目。新生命表编制完成后，于2005年11月12日通过了以著名人口学专家、全国人大副委员长蒋正华为主任的专家评审会的评审。
新生命表使用政策将于2006年1月1日起生效。06年新表推出后，“生命表的死亡率肯定是会往下调的。”这是业内人士比较普遍的预计。而未来生命表可能的改变，对于那些基于高死亡率生命表基础上定价的寿险产品，它们今后的命运充满了变数。保障型产品占的比例越高，生命表的改动和费率影响就较大。对储蓄险种，几乎没有很大影响。而介于保障和储蓄之间的终生寿险，影响也是中等水平。正如太平人寿的人士表示：“在做人寿保险时，会出来更加便宜的产品；而做年金产品时，则会出来更加贵的产品。”表面上由于寿命延长，同时死亡率降低，保险公司尤其是在长期险（养老金）给付上就比较吃亏，要多付。”实际上利率也是一个重要的因素，如果过两年利率提高了，保险费还会降低。这两年利率太低了，而5、6年前银行利率在8%左右，相对来说保险费率就低下去了，不一定保单就是涨的。另外生命表中的寿命延长，而死亡率下降，所以，总的保单趋势不一定是涨价的。”
附件：
中国人寿保险业经验生命表（2000—2003）
性平均寿命为岁，较原生命表提高了岁，女性平均寿命为岁，较原生命表提高了岁
《附分析用》：
(20年度)
(40年度）
(60年度）
(80年度）
保险意义的死亡率－－生命表的启示
第一理财网
“生命表”，这是在投保寿险产品时偶尔会听到的概念。
什么是生命表呢简单来说就是描述一个人出生后在每一周岁阶段的死亡概率或者是描述一定数量人员出生后每个周岁死亡人数的一张表格。当然，保险公司使用的生命表(全称为“中国人寿保险业经验生命表”)和人口统计意义上的生命表略有不同，比如一般所有寿险产品均只保障至105周岁，所以当年生命表会显示100%的死亡率——实际上这仅为保险意义上的死亡率，而非真实的死亡率。
虽然生命表最大的用途是保险公司用于产品设计时的精算，不过我等普通投保者闲来看看，也能发现一些颇有意味的数字。
女性比男性长寿，对绝大多数人而言，这都是常识了。但细看生命表，其实女性不仅是比男性长寿，在任何一个特定时间，女性的死亡率都要低于男性。以非养老业务的生命表为例，同样100万刚刚出生的男婴和女婴，能够活到20岁的，男性为万人，女性则为万人；活到40岁的，男性为万人，女性则为万人；活到60岁的，男性为万人，女性则为万人；再看活到80岁的，男性为万人，女性则为万人。当然，死亡率是一个很复杂的问题，健康的确是主因，毕竟伴随年龄上升，男性的死亡率显著高于女性，但是在年轻时候工作危险程度亦不可忽视，考虑到警察、军人、工人等高危人群大量均为男性，男性死亡率高也就不奇怪了。
此外，对男性而言，33周岁、62周岁和84周岁是三个重要的门槛，女性对应的年龄则为43周岁、66周岁和87周岁。之所以说这是一道门槛，就因为在那一年死亡率上升了一个数量级，以男性为例，33周岁时的当年死亡率由此前的万分之几上升至千分之几，虽然实际上只是由%上升至%，但终究是一个数量级的跨越，就像人过30岁、40岁生日一样。同样的道理，62周岁时，是男性当年死亡率由千分之几上升到百分之几的门槛，而84周岁则是由百分之几上升到十分之几的门槛。
对许多人而言，年轻力壮，死亡似乎是一件很遥远的事情。但是细看生命表，你会发现生命其实是很脆弱的。以男性为例，20岁的男子有%将活不到60岁退休时；而60周岁退休的老人，有%是活不到“古来稀”的70周岁的，更有%是活不到80周岁的。
看看生命表，明白生命的可贵。活着真好。善待自己，善待他人，享受生命每一天。
三、新经验生命表基本情况
此次经验生命表编制结果分为中国人寿保险业经验生命表(2000-2003)非养老金业务表(男/女)和中国人寿保险业经验生命表(2000一2003)养老金业务表(男/女)共两套四张表。
新经验生命表数据来源于寿险行业主要的六家公司,新生命表采集的经
验数据为各参调公司1996年1月1日至2003年12月31日之间承保的所有长期个人寿险业务,观察期为2000年1月1日至2003年12月31日。本次生命表统计数据共收集死亡率分析的基础保单4210万条,理赔保单59894条。
新生命表与90-93生命表相比,死亡率有较大改善。0岁男性平均余命为岁,改善岁,60岁男性平均余命为岁,改善岁;0岁女性平均余命,改善
岁,60岁女性平均余命为23岁,改善岁。
从国民生命表的平均余命改善来看,1990年人口普查数据显示0岁男性平均余命增长2岁,女性增长岁;2000年气:人口普查数据0岁男性平均余命增长岁,女性增长岁。与寿险行业相比,从1990年至2000年，保险业生命表余命男女均已达到31岁。改善幅度是国民生命表的一倍。
中国人寿保险业经验生命表--寿险的设计方法
此篇的目的，是为了让大家清楚寿险的设计方法，为什么会有如此多的千变万化的产品，也许目前中国大陆的寿险市场再也找不出一篇这样能用如此简单的道理讲解寿险如何设计的文章，相信不会让大家失望。
先展示一下生命表，很多数据是出于此生命表的
中国人寿保险业经验生命表(1990-1993)
中国人寿保险业经验生命表(1990-1993)(男)
非养老金业务男表CL1(1990-1993)
年龄死亡率生存人数死亡人数生存人年数平均余命
(X) qx lx dx Lx Tx êx
0 1000000 3037 998482
1 996963 2150 995888
2 99481
3 1603 994011
3 993210 1242 992589
4 991968 992 991472
5 99097
6 814 990570
6 990163 683 989821
7 989480 587 989186