寿险产品分析

主要内容

（一）定价要素

（二）利润来源

（三）保障分析

（四）产品的精算限制

（一）定价要素

1、影响定价假设的因素

2、定价假设

1、影响定价假设的因素

经济和社会环境

产品的特点

公司的目标

营销渠道

影响定价假设的因素：经济和社会环境

投资收益率、债券及股票市场的状况将影响寿险公司的利率假设

经济衰退伴随着失业率的增长将导致伤残率、退保率等的增长

人口及其结构变化将改变寿险公司的市场状况，人口结构的变化改变了寿险公司的营销手段及经营的产品

电子计算技术的飞速发展又为产品开发及营销计算机化提供了良好的条件。在这种情况下，产生了诸如万能寿险等产品

……

影响定价假设的因素：产品的特点

保障内容

保险金给付方式

缴费方式

风险分担方式

费用分摊方式

再保险

保单选择权（退保、贷款、红利选择权）

……

影响定价假设的因素：公司的目标

利润目标对公司的重要性；

保费增长目标对公司的重要性；

股东权益对公司的重要性；

公司管理的保守程度；

公司短期及长期目标的重点；

公司的类型：国有公司、股份公司、相互公司；

投资思想—新投资组合、资产负债匹配；

……

影响定价假设的因素：营销渠道

销售机构：如地方机构、总代理、分支机构或仅由总公司销售的机构；

推销队伍：专业代理、兼业代理、个人代理、经纪人或利用信函直接销售；

目标市场：对个人寿险来说，分析了解目标市场的收入水平、保单保额规模、年龄分布、地域分布、保险的目标、保险需求及保费支付能力和支付方式等。对团体寿险来说，需要分析和了解目标市场的规模、团体的类型及福利计划等；

其他：如广告的种类、市区、市郊、农村等的定位、定价思想、承保思想等。

2、定价假设

死亡率

利率

费用率

定价假设：死亡率

生命表

–生命表是根据以往一定时期内各种年龄的死亡统计资料编制的，由每个年龄死亡率所组成的汇总表。(我国1996年推出的生命表,统计1990-1993年数据是第一个生命表;第二个生命表,2006年推出2000-2003年的数据)

国民生命表：根据全体国民或者以特定地区的人口的死亡统计数据编制的生命表。

经验生命表：根据人寿保险、社会保险以往的死亡记录(经验)所编制的生命表。(保险公司应用更多的是经验生命表)

–死亡率的影响因素：年龄、性别、职业、体格、家庭病史、以往病史、生活习惯等。其中最重要的是年龄和性别。

x ：表示年龄。

lx ：生存数，是指从初始年龄至满x岁尚生存的人数。例：l25表示在初始年龄定义的基数中（l0表示0岁时的生存人数，即基数。通常可以选择100000或1000000）有l25人活到25岁。

dx ：死亡数，是指x岁的人在一年内死亡的人数，即指x岁的生存数人中，经过一年所死去的人数。已知在x+1岁时生存数为lx+1 ，于是有dx= lx—lx+1 。

qx ：死亡率，表示x岁的人在一年内死亡的概率。显然qx= dx / lx

px ：生存率。表示x岁的人在一年后仍生存的概率，即到x+1岁时仍生存的概率。

则px= lx+1 / lx ，所以px+ qx =1

ex ：平均余命或生命期望值。表示x岁的人以后还能生存的平均年数。若假设死亡发生在每一年的年中，则有ex =(lx+1 + lx+2 + lx+3 +……)/ lx +1/2

t px ：表示x岁的人在ｔ年末仍生存的概率。

则t px = lx+t / lx = px ×px+1 ×…×px+t-1

tqx ：表示x岁的人在ｔ年内死亡的概率。

则t qx =(lx-lx+t )/ lx

t|u qx ：表示x岁的人在生存t年后u年内死亡的概率。

则t|u qx =(lx+t - lx+t+u )/ lx

–当u=1时，t| qx用表示x岁的人在生存t年后的那一年(t+1年)中死亡的概率。

t| qx = t px –t+1px = t+1qx –t qx=t px * qx+t

例：下面是某个生命表的一部分：

查表可得34岁的人在35岁以前死亡的概率:q34 =0.00150

那么34岁的人在35岁仍活着的概率为:p34 =1－q34 =0.99850

在两年后仍活着的概率为:2p34 ＝p34 ×p35 ＝p34×（1－q35）

＝0.99850×（1－0.00159）=0.99691

在两年之内死亡的概率为:2q34 =1－2p34 ＝0.00309

在36岁至37岁之间死亡的概率为:2| q34 ＝2p34 . q36 =0.99691×0.00170=0.00169

例:已知20岁的生存人数为1000, 21岁的生存人数为998, 22岁的生存人数为992。则20岁的人在21岁那年死亡的概率1| q20 =(998-992)/1000=0.006

例:已知40岁的死亡率为0.04, 41岁的死亡率为0.06,而42岁的人生存至43岁的概率为0.92。如果40岁生存人数为100人，则43岁时的生存人数为：

l41=100*(1-0.04)=96

l42 =96*(1-0.06)=90.24

l43 =90.24*0.92=83.02

实务中的死亡率假设

死亡率假设因险种不同而不同，如死亡类保险和生存类保险，终身寿险和定期寿险；

对于同一类险种，死亡率假设也会有所不同，如吸烟者与不吸烟者；

如果利用标准生命表进行调整作为死亡率假设，每个年龄和保单年度的调整系数可能不同；

死亡率改进在定价假设中非常重要；

死亡率假设对于定期寿险的影响较为敏感。

死亡率假设范例

Ａ公司：

–利用标准生命表，但要考虑被保险人的各种情况，如通过体检和不经过体检、吸烟者和不吸烟者、投保时年龄、保障期限等。例如：对经过体检的不吸烟者死亡率调整因子首年约为55%（即55%生命表首年死亡率），然后逐年递增到60%或70%。

Ｂ公司：

–对终身保险正常业务，利用公司经验数据,而对未来死亡率进行改进。

–对保费递增的定期险，利用94%公司的经验死亡率作为死亡率假设，而同时对未来的死亡率进行改进。

Ｃ公司：

–对非吸烟者：80%公司经验死亡率