3.3选择终极生命表分解
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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。
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》。
中国精算师资格考试指南第I部分中国精算师资格考试一准精算师部分A1数学考试时间:3小时考试形式:选择题考试要求:本科目是关于风险管理和精算中随机数学的基础课程。
通过本科目的学习,考生应该掌握基本的概率统计知识,具备一定的数据分析能力,初步了解各种随机过程的性质。
考生应掌握概率论、统计模型和应用随机过程的基本概念和主要内容。
考试内容:A、概率论(分数比例约为35%)1. 概率的计算、条件概率、全概公式和贝叶斯公式(第一章)2. 联合分布律、边缘分布函数及边缘概率密度的计算(第二章)3. 随机变量的数字特征(§3.1、§3.2、§3.4)4. 条件期望和条件方差(§3.3)5. 大数定律及其应用(第四章)B、数理统计(分数比例约为25%)1. 统计量及其分布(第五章)2. 参数估计(第六章)3. 假设检验(第七章)4. 方差分析(§8.1)C、应用统计(分数比例约为10%)1. 一维线性回归分析(§8.2)2. 时间序列分析(平稳时间序列及ARIMA模型)(第九章)D、随机过程(分数比例约为20%)1. 随机过程一般定义和基本数字特征(第十章)2. 几个常用过程的定义和性质(泊松过程、更新过程、马氏过程、鞅过程和布朗运动)(第十一章)E、随机微积分(分数比例约为10%)1. 关于布朗运动的积分(§11.5、第十二章)2. 伊藤公式(§12.2)考试指定教材:中国精算师资格考试用书:《数学》肖宇谷主编,李勇权主审,中国财政经济出版社2010版,所有章节。
A2金融数学考试时间:3小时考试形式:选择题考试要求:本科目要求考生具有较好的数学知识背景。
通过学习本科目,考生应该熟练掌握利息理论、利率期限结构与随机利率模型、金融衍生工具定价理论、投资组合理论的主要内容,在了解基本概念、基本理论的基础上,掌握上述几部分内容涉及的方法和技巧。
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》。