生命表自修正算法
生命表原理和单递减死亡生命表
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尚存人数 l(x)
• 尚存人数系指在x岁组中的人,在其临界年龄时的人数, 亦即为在某一临界年龄时的人数,也就是刚进入某一年龄 时的初始人数。例如:
l0—刚出生的人数 l1—刚进入1岁组的人数 l2—刚进入2岁组的人数
……
• lω-1—刚进入最高年龄组时的人数 • 由尚存人数lx的特点可见,lx(x=0,1,2……)可以构成一个
• 第一张近似的生命表是在17世纪中叶由英国统计学家约 翰•格兰特(John Grant,1620-1674)编制的
生命表的种类
• 按编制生命表所采用年龄组距的不同,可分为 完全生命表和简略生命表。完全生命表是指年 龄组距按一岁一组编制的生命表。简略生命表 是指年龄组距一般按五岁一组编制的生命表
• 按生命表所反映地域范围的不同,可分为全国 人口生命表和地区人口生命表。全国人口生命 表是指以全国人口为对象编制的生命表。 地区 人口生命表是指按省和在资料上能够满足编制 生命表要求的县,都可以编制相应的地区人口 生命表
需要作特殊处理,即在5岁以上组方法的基础上再加上一个修正因子,以使其 计算结果尽量与实际情况接近。即:Lx=1/2(lx+lx+1)+1/24(dx+1-dx-1) x=1,2,3,4 ⑻
平均生存总人年数
• 平均生存总人年数即指平均生存人年数的 累计数,也就是对平均生存人年数作累计 取和
平均预期寿命
• 按人口不同性别来编制生命表,可分为男性人 口生命表和女性人口生命表
生命表的作用(先空着,到时候讨论)
• 了解人口发生某人口事件的预期人年数(出生队列—死亡 -寿命,学生队列---退学—教育程度,女性群体—结婚— 平均初婚年龄,家庭---离婚---平均结婚年龄,老年人口— 生病---平均健康人年数等),既生育生命表,教育生命表, 婚姻生命表,家庭生命表,健康生命表,劳动力生命表。
生命表组建和分析分法
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生命表的组建
• 1、实验种群生命表
• 在控制条件下的昆虫实验种群生命表通常 包括下列内容:
• (1)龄别(x) 一般以天、周或发育 期(如卵、1龄、2龄…等)表示
• (2)存活数(lx) 一群同时出生的 个体(设其数目为l0)发育到x年龄时还 活着的个体数,为便于比较,通常使l0 等于某个整数,如1000或100
• 具有系统性、阶段性、综合性和主次分 明的特点
• 系统性—— 即记述了一个世代从开始到 结尾整个过程的生存或生殖情况;
• 阶段性—— 分阶段地记述各阶段的生存 或生殖情况;
• 综合性—— 记述了影响种群数量消长的 各因素的作用状况;
• 关键性—— 即通过关键因素的分析,找 出在一定条件下综合的各因素中的主要 因素和作用的主要阶段
• 上表中各代号的含义:
• x 虫期,即发育年龄;
• lx x期开始时存活虫数; • dxF x期间死亡因子; • dx x期间dxF因子所致死亡虫数; • 100qx x期间死亡百分率; • Sx x期间存活率; • SG 世代存活率,表明当代虫量的变化。
• 昆虫自然种群生命表与实验种群生命表 相似,一般也从卵开始统计,不同的是 可以不为同期卵。初始卵量通常在1000 粒左右,因自然条件下死亡率较高,卵 过少最终会得不到结果。
• (4)制表 根据一定规格制作生命表, 每世代一份,并逐代逐年地累积多量的 生命表,制成平均生命表
• (5)生命表数量的分析 计算生命表
中的各项数据,进行趋势指数(I)及关
键因素分析。一般要累积5-6个以上的历 年同代生命表才能分析关键因素
• (6)建立预测模型 生命表数据进行 模拟化工作,制定最优预测式,为防治 工作服务
数量标准来划分, • 达16%或20%时—— 始盛期 • 达50%时—— 高峰期 • 达84%或80%时—— 盛末期
第二章 生命函数与生命表理论
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1 x
x2
2
0
0
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)。 T(x)=X-x,如新生儿的剩余寿 命T(0)=X。 分布函数 t qx :
t
qx Pr(T ( X ) t ) Pr( x X x t X x) s ( x) s ( x t ) s( x t ) 1 s ( x) s ( x)
t
0
t
px dt ex
o 2
剩余寿命期望的推导过程
E (T )
x
0
td (1 t px ) td t px
x
x
0
t t px |0
x
t 0
பைடு நூலகம்
x
t
0
px dt
px dt
剩余寿命方差的推导过程
Var (T ) E (T 2 ) [ E (T )]2
剩余寿命
剩余寿命的生存函数 t px :
t
px Pr(T ( x) t ) Pr( X x t X t ) s( x t ) s ( x)
特别:
x
p0 s( x)
剩余寿命
qx :x岁的人将在1年内去世的概率
qx 1 qx
px :x岁的人至少能活到x+1岁的概率 p x 1 px
De Moivre模型(1729)
x 1 s ( x) 1 x x , 0 x
注:死亡年龄X在[0,ω]上服从均匀分布。 Gompertze模型(1825)
寿险精算第二讲:生命表构成及应用
![寿险精算第二讲:生命表构成及应用](https://img.taocdn.com/s3/m/6143370ebdd126fff705cc1755270722192e59a8.png)
生命表构建和运用学习重点:掌握生命表基本函数及其相互关系、了解生命表的编制方法及分类。
从概率论和数理统计角度出发、根据大数定律原则,研究人的寿命概率分布和生存函数,建立描述各年龄段死亡率的生命表来弥补生存函数的不足,从而形成较完善的生存(死亡)分布理论。
研究人类寿命的分布规律,讨论生命表构造情况是寿险精算学的基础。
在精算学中,生命表也称死亡率表或精算表。
生命表通常以10万(或100万)人作为0岁的生存人数,然后根据各年中死亡人数,各年末生存人数计算各年龄人口的死亡率、生存率,列成表格,直至此10万全部死亡为止。
生命表上所记载的死亡率、生存率是决定人寿保险费的重要依据。
是反映一个国家或一个区域人口生存死亡规律的调查统计表。
即追踪一批人,逐年记录该人群的死亡人数,得到该人群从出生到死亡为止的各年龄死亡率,并进一步构成表格式模型,称为生命表。
一、生命表简介1、生命表的编制生命表可以依据实际同时出生的一批人资料编制,即纵向跟踪这批人从出生到死亡的的全部过程。
这种生命表成为实际同批人生命表。
但在实际中取得这批人死亡事件的完整资料,而且这种生命表只能是历史的追述,不能说明现在某个时期的死亡水平。
通常采用假设同批人方法编制生命表,即把某一时期各个年龄的死亡水平当成同时出生的一批人各个年龄的死亡水平看待。
这样编制的生命表称为时期生命表或假设同批人生命表。
2、生命表的分类在人口分析中,可按性别、地区、种族等对人口进行分类,从而分别编制反映各类人口死亡规律的生命表。
(1)国民生命表和经验生命表:国民生命表根据全体国民或特定地区的人口统计资料编制的统计表;经验生命表是寿险公司根据被保险人的死亡记录所编制的生命表。
由于寿险公司要求被保险人体检合格后才予以承保,所以,经验生命表的死亡率通常低于国民生命表的死亡率。
(2)寿险生命表和年金生命表:由于逆选择现象的存在,选择年金的人一般对身体健康状况较为乐观,而选择寿险的人对身体状况不太乐观,这两类人群的死亡率是有明显区别的。
3.生命表
![3.生命表](https://img.taocdn.com/s3/m/c833411b7cd184254b35353c.png)
p25 5 q45 l40 l45 l50 l25 l45
45 50 (1 ) (1 ) l45 l50 120 120 5.26% 25 l25 1 120
12
第二节 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
如果lx 10000,
(lx ) s( x) 20 x = 0.0020, s ( x) lx 10000
19
图3-2是死亡力函数曲线,从图中可见,新生婴儿的死亡力 很高,随着年龄的增加,新生婴儿的死亡力逐渐减小,在 10岁时降至最低,在此之后死亡力又逐渐上升,随着年龄 的增加不断增大。
人年数是表示人群存活时间的复合单位,1个人存活了1年是 1人年,2个人每人存活半年也是1人年,在死亡均匀分布假
设下,x~x+n岁的死亡人数ndx平均来说存活了n/2年,而活到
lx+n岁的人存活了n年,故
n n n Lx nl x n n d x (l x l x n ) 2 2 1 当n=1时, Lx (lx lx 1) 2
q0 0.4, q1 0.2, q2 0.3, q3 0.7, q4 1.
假设 l0 100 ,试构造这种鸟的生命表。
解:
年龄x 0 1 2 3 4 100 60 48 34 10
lx
40 12 14 24 10
dx
0.4 0.2 0.3 0.7 1
qx
7
例3.2 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。
n|m
初学生命表
![初学生命表](https://img.taocdn.com/s3/m/52769f3d580216fc700afdfa.png)
生命表的基本概念
生命表是反映在封闭人口条件下一批人从出 生后陆续死亡的全部过程的一种统计表。它 是以各年龄死亡概率为依据,并以此计算出 各年龄的死亡人数,编制出相应的生命表。
生命表主要函数
1、尚存人数
lx
和死亡人数
dx
l 生命表基数:0 是指生命表的出生人数,也即0岁(确切年龄)的人 数,通常定 l 0 =100000。
静止人口
3. 基本性质
每年出生人数与死亡人数不变且相等 B=D 各年龄人数不变
Px B Lx, Lx表示出生婴儿活到 x岁的比例
出生率与死亡率相等且与平均预期寿命互为倒数
P
P
x 0
x
B L
x 0
x
B Lx B e0
x 0
B B 1 b d P B e0 e0
静止人口
4. 重新阐释生命表
l0 每年出生数及死亡数 lx 每日历年到达 岁的人数 x nLx 任何时间点存活的 到x n岁人数 N L x , Tx 任何时间点存活的 岁以上人数 x T0 总人口规模 ndx 每年x到x n岁死亡人数 e0 任何一年死亡人口的平 均年龄
静止人口
讨论:
静止人口是一种非常理想化的人口,在现实 中很难出现,那么研究静止人口的意义何在?
时期生命表
时期生命表
② 高龄组
l d m d a l a 1 m
时期生命表
7. 编制步骤
获取基础数据 mx n 选择一套nax 计算nqx n nmx n nmx nmx 1 选定l0 100000 计算lx
素材:种群的存活曲线(生命表)的绘制— 高二上学期生物人教版选择性必修2
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种群的存活曲线(生命表)的绘制存活曲线是由美国生物学家雷蒙•普尔在1928年提出,为生态学依照物种的个体从幼体到老年所能存活的比率,所做出的统计曲线。
以存活数量的对数值为纵坐标,以年龄为横坐标作图,从而把每一个种群的死亡一存活情况绘成一条曲线,这条曲线即是存活曲线。
种群的存活曲线来源其实是生命表,生命表又称“死亡表”、“死亡率表”,根据分年龄死亡率编制。
种群的存活曲线1.存活曲线分析反映种群个体在各种年龄段的存活数量动态变化的曲线,称为存活曲线。
它能反映生物个体发育阶段对种群数量的调节状况。
存活曲线的类型age in relative units存活曲线可分为三种,反映内容如下:a型:存活曲线呈凸型。
它们表示种群的大多数个体均能实现其平均的生理寿命(种群生理寿命是指种群处于最适生活环境下的平均年龄,而不是某个特殊个体可能具有的最长寿命),在到达平均寿命时,几乎同时死亡。
也就是说,在接近生理寿命前只有少数个体死亡。
人类和许多高等动物(大型兽类)以及许多一年生的植物常属此类。
b型:存活曲线呈对角线。
它们表示各年龄段具有相同的死亡率。
例如,水蝗、许多鸟类以及小型哺乳动物的存活曲线接近此类。
c型:存活曲线呈凹型。
它们表示幼小个体的死亡率极高,一旦过了危险期死亡率就变得很低而且稳定。
许多海产鱼类、海产无脊椎动物、许多低等脊椎动物和寄生虫以及多次结实的多年生植物属此类。
2.存活曲线的意义存活曲线以环境条件和对有限资源的竞争为转移。
例如,人类的存活曲线因营养、卫生医药条件而有很大的变化。
如果环境变得合适,死亡率能够变得很低,种群就会突然爆发。
不少农业害虫的爆发就是这种情况。
研究存活曲线可以判断各种动物种群最容易受伤害的年龄而人为地有效地控制这一种群的数量,以达到造福人类的目的,如可以选择最有利时间打猎或进行害虫防治。
存活曲线如何绘制1.死亡年龄数据的调查收集野外自然死亡动物的残留头骨,可根据角确定死亡年龄;也可以根据牙齿切片,观察生长环确定年龄;牙齿的磨损程度是确定草食性动物年龄的常用方法;根据鱼类鳞片的年轮,推算鱼类的年龄和生长速度;根据鸟类羽毛的特征、头盖的骨化情况确定年龄等。
第四章 生命表
![第四章 生命表](https://img.taocdn.com/s3/m/1c900d267cd184254b3535aa.png)
生命表起源
• 生命表的定义
– 生命表是用表格的行使来反映生命的变化规 律,又称为死亡表,是一定时期、一定数量 的人口从生存到死亡的统计记录。它反映了 整数年龄的人在整数年内生存或者死亡的概 率分布情况。
• 生命表的发展历史
– 1662年,Jone Graunt,根据伦敦瘟疫时期的洗礼和死亡 名单,写过《生命表的自然和政治观察》。这是生命表 的最早起源。 – 1693年,Edmund Halley,《根据Breslau城出生与下葬 统计表对人类死亡程度的估计》,在文中第一次使用 了生命表的形式给出了人类死亡年龄的分布。人们因 而把Halley称为生命表的创始人。
s '( x) f ( x) x [ ln s( x)]' s ( x ) 1 F ( x)
• 死亡效力与生存函数的关系
s( x) exp{ s ds}
0 t x
(1.4)
px exp{ s ds}
x
x t
• 含义:
s ( x) s ( x x ) x lim x0 x s ( x) P{x将在 x x岁之前死亡} lim x0 x x瞬间死亡的比率
生命表基本函数
• lx:存活到确切整数年龄x岁的人口数,x=0,1,……ω-1。 • ndx:在x~x+n岁死亡的人数,当n=1时,简记为dx • nqx:x岁的人在x~x+n岁死亡的概率,当n=1时,简记为qx
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
• 人类的“浴盆曲线”意味着:
– 刚出生的婴儿是脆弱的,死亡效力非常高。这是因为各种先天性的不足都 会在这个时期暴露。经过淘汰先天不足的孩子,死亡效力逐渐下降。 – 青壮年时期是人类死亡效力最低的时期。在这段时间里,身体各部位都属 于良好运作阶段,身体属于“偶然失效期”。 – 中老年时期属于人类的加速死亡时期。在这段时间里,身体各器官逐渐老 化,开始罹患各种疾病。在可靠性理论中,称这段时期为加速失效期。
生命表理论
![生命表理论](https://img.taocdn.com/s3/m/f039c85c01f69e314332946e.png)
解2.4
e • 在常数死亡力下, t px t ,则
e e e t
p25
15
0.04t
p25
, 0 t 15
p t15 40
0.0415
0.06(t 15)
,t 15
.
• 25岁的人在未来25年内的期望存活时间为
0
25
e25:25 0 t p25dt
死亡效力
•
( 定义:
x)
的瞬时死亡率,简记
x
x
S ( x) S ( x)
f (x) S ( x)
ln[S(x)]
• 死亡效力与生存函数的关系
x
S(x) exp{ sds} 0 xt
t px exp{ sds} x
人类的死亡效力曲线图示
死亡效力
0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
lx l0 S (x)
• l0 个新生生命中在年龄x与x+n之间死亡的期
望个数n:dx
特别:n=1时,记作d x
n dx lx lxn lx n qx dx lx lx1 lx qx
生命表的构造
l0
t Lx
• 个新生生命在年龄x至xx+t t区间共存活年数:
t)
g(t)
d G(t) dt
d dt
S(x) S(x t)
S(x)
S(x t)xt
S(x)
t
px xt
例2.2
• 已知给出生存函数
S(x) 100 x 20
第三章-单生命生存模型与生命表-第二节-生命表PPT课件
![第三章-单生命生存模型与生命表-第二节-生命表PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/94bdcdef0912a216157929af.png)
二、生命表的构造
原理
在大数定理的基础上,用观察数据计算各年龄人 群的生存概率。(用频数估计频率)
常用符号
新生生命组个体数:l 0
年龄:x
极限年龄:
l 0 个新生生命能生存到年龄 x的期望个数:l x
-
4
二、生命表的构造
l 0 个新生生命中在年龄 x与xn之间死亡的期望个
数:n d x
实务中,通常设定一个年限r,当选择经过了r年后, 我们q 认[x 为k] 这k个j r年qx就j称;j为0 选,1 择, 期。
由选择期内的死亡率构造的生命表就称为选择表。 在选择期结束后,死亡率只与到达年龄有关,与 选择年龄无关。以选择影响消失后的死亡率构造 的生命表称为终极表。习惯上,将终极表并列在 选择表的右边,就构成了选择-终极表。
-
11
思考题
(1)相比较新旧两个生命表,从数据上反映了 十年间有哪些变化?
(2)试分析这些变化的原因。
(3)这些变化对保险公司开发险种,设立保险 条款,确定保险费以及准备金等将产生什么 影响?
注:以上问题没有标准答案,就其所能尽量
发挥。
-
12
三、选择-终极生命表
选择-终极生命表构造的原因
需要构造选择生命表的原因:刚刚接受体检的新 成员的健康状况会优于很早以前接受体检的老成 员。因此那些在投保时健康状况良好的被保险人 的死亡率低于没有接受健康状况检查的人。
-
6
例2.10答案
利用旧生命表中的数据,有 (1)80p20ll1200098 31 91 14 100.003986.
(2)5 0q 2 0 1 5 0p 2 0 1 ll7 2 0 09 6 8 8 1 7 1 0 4 7 0 40 .2 9 9 7 2 .
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](https://img.taocdn.com/s3/m/be1c112c1fd9ad51f01dc281e53a580216fc5025.png)
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。
未来的发展方向包括进一步完善四版生命表的构建方法,提高数据的质量和可靠性,加强对数据的动态更新和跟踪,以更好地反映人口的变化和发展趋势。
同时,还可以结合其他人口统计学方法和模型,探索更多的人口特征和群体特征,为人口研究提供更全面、深入的分析和解读。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对四版生命表的讨论。
3.3选择终极生命表
![3.3选择终极生命表](https://img.taocdn.com/s3/m/569d6f6503d8ce2f0066237e.png)
[ x]n1 [ x]n
q ld m [ x]n
m [ x]n [ x]n
q l l l m| [ x]n
[ x]nm [ x]nm1 [ x]n
选择-终极表实例
[x]
选择表
终极表
q[ x]
q[ x]1
q q [ x]2
[ x]3
q[ x]4
qx5
x5
1 1t t S0 (x t) S0 (x) S0 (x 1)
, 0t 1
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。
S0 (x t) (1 t) S0 (x) t S0(x 1) (x为整数,0 t 1) S0 (x) t [S0 (x 1) S0 (x)]
[ xr 1]r 1
[ xr2]r 2
qx
依据选择效果已经消失后的死亡概率资料编制的生命表
称为终极表。
注记: 由于终极表是选择表中选择效果消失后形成的表,
通常把他们放在一起,形成选择 终极表
由不分投保年数的死亡率资料编制的生命表,
称为综合表。
16
选择生命表
选择生命表构造的原因
60 .0175 .0249 .0313 .0388 .0474 .0545 65
61 .0191 .0272 .0342 .0424 .0518 .0596 66
62 .0209 .0297 .0374 .0463 .0566 .0652 67
63 .0228 .0324 .0409 .0507 .0620 .0714 68
t
px
e
0t
dt
中国人口死亡率改善及其对寿险准备金评估的影响
![中国人口死亡率改善及其对寿险准备金评估的影响](https://img.taocdn.com/s3/m/29be98f36394dd88d0d233d4b14e852458fb39d4.png)
中国人口死亡率改善及其对寿险准备金评估的影响谢漫锜;王晓军【摘要】采用1981-2009年分年龄分性别死亡率样本数据,通过对其死亡率改善的分析,探讨对于两个基本险种定期寿险和年金的修正责任准备金的变动影响.【期刊名称】《湖南人文科技学院学报》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】6页(P22-27)【关键词】生命表;保险费率;死亡率改善;修正责任准备金【作者】谢漫锜;王晓军【作者单位】中国人民大学统计学院,北京100872;中国人民大学统计学院,北京100872【正文语种】中文【中图分类】F84生命表又称为死亡表或寿命表,是反映社会平均年龄及不同年龄人群的生存概率和死亡概率的数据,也是保险公司进行寿险费率计算的重要基础。
目前我国使用的生命表参照的是20世纪后半叶中国人民保险有限公司积累的数据。
但据第五次人口普查显示,我国人口平均预期寿命,已比1990年提高了2.85岁。
因此从理论上讲,以定期寿险为代表的保障类产品的价格应该下降(但对于保险公司认为死亡风险较高的人群,价格反而可能上涨);以终身年金为代表的年金类产品应该涨价,因为新生命表相比寿命延长了,这意味着保单进入给付期之后,保险公司需要支付年金的时间更长了,支付的金额也更多了。
如果寿险公司的定价遵循这一趋势,年金类产品应该涨价;而现在市场上很多储蓄类产品,价格对死亡率并不敏感,这些产品的价格的变化将很小。
新生命表的采用同样会影响对准备金的提取。
本文主要探寻不同性别和年龄段死亡率改善的规律,以及对寿险准备金的影响。
为了简化,本文以定期寿险和年金两个基本险种为例,分别用普遍采用的生命表死亡率和改善后的死亡率计算5或10年缴费5或10年保障期限的净责任准备金,比较这两种计算方法下的净责任准备金有何不同,并联系死亡率改善的水平和趋势分析规律。
本文采用如下死亡率改善公式:其中:AvgAvglmprovx,tot+k代表x岁的投保人在第t年到第t+k年的死亡率改善;qx,t+k代表 x岁的投保人在第t+k年的死亡率;qt+k代表x岁的投保人在第t年的死亡率。
第二章生命表函数与生命表构造
![第二章生命表函数与生命表构造](https://img.taocdn.com/s3/m/c01cf782dbef5ef7ba0d4a7302768e9950e76e51.png)
第⼆章⽣命表函数与⽣命表构造第⼆章⽣命表函数与⽣命表构造第⼀节⽣命表函数⼀、⽣存函数1、定义:2、概率意义:新⽣⼉能活到的概率3、与分布函数的关系:4、与密度函数的关系:⼆、剩余寿命1、定义:已经活到x岁的⼈(简记),还能继续存活的时间,称为剩余寿命,记作T(x)。
2、剩余寿命的分布函数5、:,它的概率意义为:将在未来的年内去世的概率,简记3、剩余寿命的⽣存函数:,它的概率意义为:能活过岁的概率,简记特别:(1)(2)(3)(4):将在岁与岁之间去世的概率4、整值剩余寿命(1)定义:未来存活的完整年数,简记(2)概率函数:5、剩余寿命的期望与⽅差(1)期望剩余寿命:剩余寿命的期望值(均值),简记(2)剩余寿命的⽅差:6、整值剩余寿命的期望与⽅差(1)期望整值剩余寿命:整值剩余寿命的期望值(均值),简记(2)整值剩余寿命的⽅差:2三、死亡效⼒1、定义:的⼈瞬时死亡率,记作2、死亡效⼒与⽣存函数的关系3、死亡效⼒与密度函数的关系4、死亡效⼒表⽰剩余寿命的密度函数记为剩余寿命的分布函数,为的密度函数,则第⼆节⽣命表的构造⼀、有关寿命分布的参数模型1、de Moivre模型(1729)2、Gompertz模型(1825)3、Makeham模型(1860)4、Weibull模型(1939)⼆、⽣命表的起源1、参数模型的缺点(1)⾄今为⽌找不到⾮常合适的寿命分布拟合模型。
这四个常⽤模型的拟合效果不令⼈满意。
(2)使⽤这些参数模型推测未来的寿命状况会产⽣很⼤的误差(3)寿险中通常不使⽤参数模型拟合寿命分布,⽽是使⽤⾮参数⽅法确定的⽣命表拟合⼈类寿命的分布。
(4)在⾮寿险领域,常⽤参数模型拟合物体寿命的分布。
2、⽣命表的起源(1)⽣命表的定义根据已往⼀定时期内各种年龄的死亡统计资料编制成的由每个年龄死亡率所组成的汇总表.(2)⽣命表的发展历史1662年,Jone Graunt,根据伦敦瘟疫时期的洗礼和死亡名单,写过《⽣命表的⾃然和政治观察》。
保险精算学3-生命表
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设S(x)为x岁人在其死亡年度中所活过的不足一年的 部分。 S(x)是(0,1)上的连续分布,有:
T (x) K(x) S(x)
K(x)的期望值是简约平均余命:
ex E(K (x)) k k px qxk k ( k px k1 px ) p k1 x
3050253031303030053030050530300530303070700514069700505139525505002555505552550025525505255001094501090250105454401090105042245025010901050847440253030530305303030530300569569ln05695生命表可以依据实际同时出生的一批人资料编制不过编制这种生命表需要纵向追踪一批人从生到死的全部过程而且在实际中很难取得完整的原始资料同时该表也只是历史的追述不能说明现在某个时期的死亡水平因此一般不采用实际同批人方法编制生通常采用假设同批人方法编制即把某一时期各个年龄的死亡水平当做同时出生的一批人在一生中经历的各个年龄时的死亡水平看待从而描述某一时期处于不同年龄人群的死亡水平
1、tLx:x岁的人在x~x+t岁间的生存人年数。
人年数(复合单位):人群存活时间的复合单位。1 个人存活1年是1人年,2个人每人存活半年也是1人 年。
在死亡均匀分布的假设下,x~x+t岁间死亡的人数
tdx平均存活t/2年,活到lx+t的人则存活t年,故有:
t Lx
t lxt
t 2
t dx
t 2
二、x岁余命的生命函数
T(x):x岁的人未来能生存的时间。其分布函数为:
第2章 生命表基础
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t +u
px
条件生存函数
进一步地,有:
t |u
qx = Pr(t < T ( x ) ≤ t + u ) = Pr(T ( x ) > t ) ⋅ Pr(T ( x ) ≤ t + u | T ( x ) > t ) = t px ⋅ u qx +t
条件生存函数:
t +u
px =
t |u
px = t p x ⋅ u px +t =
常见精算符号及其含义(3)
0岁的人与x岁的人(x):X与T(x) 死亡力:µx 生存函数或分布(死亡)函数: FX(x) 与SX(x)、 xq0与xp0 FT(x)(t) 与ST(x)(t) 、fT(x)(t) 、tqx与tpx t|uqx 密度函数:fX(x)与fT(x)(t)
例2.1:P31
常见生存事件的概率
新生儿将在x岁至y岁(x<y)之间死亡的概率:
Pr( x < X ≤ y ) = SX ( x) − SX ( y )
新生儿活过x岁的条件下能活过y岁(x<y)的概率: SX ( y ) Pr( X > y | X > x ) = SX ( x) 新生儿在x岁仍活着而在x岁和y岁(x<y)之间死亡 的概率: SX ( x ) − SX ( y )
px l x +1 l x − l x +1 dx = , qx = = lx lx lx
生命表的构造--人年数
l0 个新生生命在年龄x至x+t区间共存活年数: Lx t
t
Lx = ∫
x +t
x
l y dy
当t=1时,有: L x =
第二章 生命表
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d x n lx n d x n q n| x lx lx lx n (2)
n
px qx n
•
lx n lx n m q n px n m px n px m qx n |m x n lx
• 生命表的特点
– 构造原理简单、数据准确(大样本场合)、不依赖总体分布 假定(非参数方法)
生命表的构造
• 原理
– 在大数定理的基础上,用观察数据计算各年龄人群 的生存概率。(用频数估计频率)
• 常用符号
– 新生生命组个体数:l0 – 年龄:x – 极限年龄:
生命表的构造
• l0个新生生命能生存到年龄X的期望个数:x l
t
Lx l y dy
x
x t
• l0 个新生生命中能活到年龄x的个体的剩余寿命总 数: x T
Tx l y dy
x
Tx ex lx
oHale Waihona Puke 生命表实例(美国全体人口生命表)
年龄区 死亡比 期初生 期间死亡 间 例 存数 数 在年龄区间 共存活年数
有关寿命分布的参数模型
• Makeham模型(1860)
x A Bc
x
s ( x) exp{ Ax B (c x 1) / ln c} , B 0,A -B,c 1,x 0
• Weibull模型(1939)
x kx n
s ( x) exp{kx n 1 /(n 1)} , k 0, n 0, x 0
s( x) s( x t ) G (t ) 1 t px s( x) d d s ( x) s ( x t ) s ( x t ) x t g (t ) G (t ) t px x t dt dt s( x) s( x)
新生命表及其Matlab实现
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收稿日期: 2007- 04- 12 作者简介: 任丽( 1981- ) , 女, 福建省福州人, 助教, 硕士, 研究方向为经济数学。
·104·
任丽: 新生 命表 及其 Matlab 实 现
dx=lx·qx 来计 算。在极 限年龄时 有 d =l 。 105 105
( 4) 函数 Lx 。 Lx 表示 年龄 为 0 岁 的群 体 l0 中 生
存 到 x 岁 后 在 x+1 岁 之 前生 存 总 年 数的 期 望 值, 一
般 称 为 人 群 中 在 x 岁 到 x+1 岁 之 间 生 存 的 总 人 年
金 业 务 男 女 表 共 两 套 四 张 表 , 简 称 “CL (2000~ 2003)”, 其结 构 与 原 生 命表 相 同 , 但取 消 了 混 合 表 。 中 国 保监 会 颁布 了 《关 于 修订 精 算 规 定中 生 命 表使 用 有 关事 项 的通 知 》, 规 定 了有 关 新 生命 表 使 用的 一些政策问题, 主要内容为: 保险公司自行决定定 价 用 生命 表 ; 保 单 现金 价 值计 算 用 生 命表 采 用 定价 生命表; 保险公司进行法定准备金评估, 必须采用 新 生 命 表 ; 新 生命 表 使 用 政 策 将 于 2006 年 1 月 1 日 起 生效 。
Dx=lx·vx, Cx=dx·vx+1, Nx=Dx+Dx+1+… +Dω, Mx=Cx+Cx+1+…+Cω, Sx=Nx+Nx+1+…+Nω Rx=Mx+Mx+1+…+Mω
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设起点 0 岁 lx 取为 100000,则 0 岁死亡人数 d0: d0= l0*q0=100000×21.69‟=2169 那么 0 岁到 1 岁的人口平均存活人年数 Lx: L0=(l0 +l1)/2= (l0-d0+l1)/2=l0-d0/2=100000-2169/2=98916(人 年) 所以 1 岁男性生存人数 l1: l1=l0*(1-q0)=l0-d0=100000-2169=97831 如此依次推算所有年龄的国民生命表函数 lx ,dx ,Lx ③未来累计生存人年数 Tx 和平均期望寿命 Ex 的计算 根据②中计算,假设最后一个年龄如 99 岁以上计算出 l99=9541,L99=4771,98 岁人口 l98=11683,L98=10613, 那么活到 99 岁人口的未来累计生存人年数为 T99=L99=4771 99 岁人口平均预期寿命则等于 99 岁人口的未来累计生存人年数 Tx 除以 99 岁的生存人 数 lx,即 E99=T99/l99=4771/9541=0.5 98 岁人口的未来累计生存人年数应为 98 岁到 99 岁的生存人年数加上 99 岁人口的未来 累计生存人年数,即 T98=T99+L98=4771+10613=15384 同样得出 98 岁人口平均预期寿命为: E98=T98/l98=15394/11683=1.317( 年) 这样逐岁往前推算可得出各个年龄的未来累计生存人年数和期望寿命。 (2)计算分年龄中心死亡率来计算,在编制简略生命 表时通常采用这种方法来近似计算。在进行小区域人口预测时,往往需要编制简略生命表。 一般在人口普查中县区人口统计数据年龄分组划分为 0 岁、1-4 岁、5-9 岁„。通常如果 区域人口规模过小, 可能因为每一年龄组的死亡人数为 0 的情况, 使其计算的死亡概率变成 0。因此还需视情况相应增长观察期间。 前面曾提到,死亡概率 qx 是计算生命表其他函数指标的基础。因此首先是计算年龄别 人口的死亡概率 qx。由于 0 岁人口的死亡概率比 1 岁以上要高,其计算方法是不同的。0 岁 人口的死亡概率一般使用婴儿死亡率, 即平均每 1000 名出生婴儿中未到 1 岁的死亡人数。 1 岁以上人口的死亡概率的计算, 要用年龄别人口数和死亡数或死亡率。 在可以假定死亡是均 匀发生的情况下,年龄别人口的死亡概率 qx 和人口数 Pz、死亡数 Dz 具有如下关系: qx=
1 0 1 0 1
=1-15277/3841382.5 =0.996, 用 SR 赋给 SR 重复以上计算便得出该年 0 岁人口存活率为 0.97831,即 0 岁死亡率: q0=1-0.97831=0.02169=21.69‟ 依此方法便可根据人口普查资料中的各年龄人口数和死亡人口计算出各个年龄的死亡 率。 ②生存人数 lx、死亡人数 dx 和平均存活人年数 Lx 的计算
注意到死亡均匀假设与 lx 从 0 到ω 是线性的假设不同,它仅在每一年年龄上假设是 线性的,因此是 lx 的比较精确的描述。 6、x 岁的人群未来累计生存人年数 Tx 累计生存人年数 Tx 表示存活到确切年龄 x 的人群 lx 未来讲存活的总人年数,这个量是计 算期望寿命的基础。其计算公式为:
Tx lxt dt
综合以上已知条件, 则有:Px,t=Px-1,t-1*SRx-1 进而导出:Px-1,t-1=Px,t/SRx-1 由此公式我们可以估算出 Px-1,t-1 的值。 另有:P†x-1,t=(Px-1,t-1+Px-1,t)/2
由此我们可以推算出 SRx 的新值,即: SR x-1=1-Dx-1,t-1/P†x-1,t 再用新求出的 SR x-1 代替原来的 SR x-1,反复利用以上公式进行迭代计算,直到 SR x-1 和 SR x-1 差值小于 10 ,就得到各年龄组存活概率真值。 通过以上迭代计算,我们得出了以普查资料为依据的各年龄组的存活概率,以此,我们 可以通过以上介绍的生命表计算模型,分别计算出生命表其他部分的指标完成制作生命表。 这里要注意的一点是, 由于我们把最后一个年龄组设置为开区间, 因此最后一个年龄组的死 亡概率必为 1,即其生存概率必为 0。 将以上求各年龄组存活概率 SRx 的计算过程画成框图如下:
t 1
t
lx t dt
x=0,1„„ω -1
(7.25)
在死亡均匀分布(UDD)假设下,即我们假设 lx 曲线从 x 到 x+1 间是条直线 那么,Lx 的计算公式可以写为:
Lx=(lx+lx+1)/2 又根据公式(7.23)得: Lx=(lx-dx+lx)/2=lx-dx/2 (7.26)
Ex Tx / lx ,
0
x=0,1,„„ω -1
(7.30)
(三)国民生命表的编制方法 生命表可以依实际同时出生的一批人资料编制, 这种生命表称为实际同批人生命表。 编 制这种生命表需要纵向跟踪一批人从出生道死亡的全部过程,实际中很难取得完整的资料, 而且这种生命表只能是历史的追述,不能说明现在某个时期的死亡水平。因此,除特殊研究 目的外, 实际中一般不采用实际同批人方法编制生命表, 而是通常采用假设同批人方法编制, 即把某一时期各个年龄的死亡水平当作同时出生的一批人在一生中经历各个年龄时的死亡 水平看待。 这样编制的生命表称为时期生命表或假设同批人生命表。 时期生命表可以描述某 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某一时期各年龄死亡水平度过一 生时的生命过程。 1、国民生命表的编制过程 编制生命表一般可分两步。 首先根据原始资料按统计的方法确定各年龄的死亡率 qx;第二 步,要选定适当的基数,用来表明所编制的生命表的最低年龄和观察人数,一般起编年龄为
0 岁,人数 l0 以 10 万为标准,这样根据 l0 和 qx 计算出生命表各栏目的函数,过程如下(设 最后一个年龄区间起点为 99 岁): (1)生存人数 lx、死亡人数 dx 和平均存活人年数 Lx d0= l0 q0 L0=l0-d0/2, l1=l0-d0 d1= l1 q1 „„ d99= l99 q99 L1=l1-d1/2, l2=l1-d1 „„ L99=l99-d99/2, l99=l99-d99
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 lx 设正好活到某一确切年龄 x 岁的生存人数以 lx 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 lx 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 dx dx 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 lx+1=lx-dx 4、死亡概率 qx qx 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 dz 占 x 岁存活人数 lx 的比例表示。 qx=dz/lx , x=0,1,„„ω (7.24) x=0,1,„„ω (7.23)
(2) 未来累计生存人年数 Tx 和平均期望寿命 Ex T99=L99 E99=T99/l99 T98=L98 „„ T0=L0 2、死亡率函数的确定 这是编制生命表最关键的一步,也是最繁琐的一步,同时,由于统计误差等诸多因素会 导致最初得到的死亡率与实际生命表状态不相符。因此,在编制过程中都会作适当的修正, 即所谓的生命表的修匀(Graduation) ,这里主要介绍计算最初死亡率的两种算法。 (1)自修正叠代法 国际知名数理人口学家、著名系统工程专家蒋正华教授在 20 世纪 80 年代中期提出的 自修正迭代算法,简称 JPOP-1 算法,为中国乃至世界各国人口生命表研制奠定了坚实的科 学基础。 这种算法可以直接利用某次人口普查的数据制作出完全生命表, 以下主要介绍这种 算法。 首先再次引出与死亡概率 qx 相对应的一个概念——存活概率 px 或 SRx,为区别与以下 的实际人口数,在该算法中采用后者。容易得出 qx=1-SRx 的关系式,因此,我们就可以通过 求各年龄组的存活概率来求得死亡概率, 并以此为基础求出生命表其他指标。 问题的关键就 转化为求存活概率 SRx。以下介绍的正是求取存活概率 SRx 的迭代算法,首先对算法中的符 号作以下说明: ① 各年龄组的存活概率为 SRx(x=0,1„„ω -1),并任取(0,1)之间的值。 ② Px-1,t-1 表示 t-1 年 x-1 岁人口的数量。 ③ P†x,t 表示 t 年 x 岁人口的平均数量。 E98=T98/l98 „„ E0=T0/l0
qx 这一指标是计算生命表的基础, 在已知 qx 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 lx 和死亡人数 dz。 lx+1=(1-qx)*lx , 5、生存人年数 Lx dz+1= qx*lx
x 岁的人平均生存人年数 Lx 是指年龄区间[x,x+1]的所有人在该区间内的存活年数, 即活到确切年龄 x 岁的人群 lz 在到达 x+1 岁前平均存活的人年数。人年是表示人均存活 的符合单位,一人年表示一个人存活了一年。 把生存人数 lx 看作是在区间[t,t+1]内连续 变化的函数,以此为基础的生存人年数 Lx 的计算公式为: Lx=
Dx mx 1 1 Px Dx 1 m x 2 2
(7.9)