Kuolevuusseminaari

Samankaltaiset tiedostot
SUOMEN AKTUAARIYHDISTYS THE ACTUARIAL SOCIETY OF FINLAND

Henkivakuutusyhtiöiden kuolevuustutkimus K2012. Tarja Sirén

TyEL-kuolevuusperusteesta

TyEL-kuolevuuden ennustamisesta SHV-työ, joulukuu LähiTapiola-ryhmä / Tuomas Hakkarainen

Lokaali bilineaarinen (lokaali Lee-Carter) kuolevuusmalli

Kuolevuusseminaari

Kuolevuusseminaari

KiEL-kuolevuuden arviointi

Kuolevuus Eläketurvakeskuksen pitkän aikavälin laskelmissa. Heikki Tikanmäki

TELA/Laskuperusteasiain neuvottelukunta TYÖNTEKIJÄN ELÄKELAIN MUKAISEN ELÄKEVAKUUTUKSEN YLEISTEN LASKUPERUSTEIDEN MUUTOKSEN PERUSTELUT

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

DEMOGRAFIA. Arto Luoma Tampereen yliopisto, Suomi. Syksy Demografia, syksy 2015 Tampereen yliopisto 1 / 39

SHV-harjoitustyö VAPAAMUOTOISEN TYÖELÄKEVAKUUTUKSEN KUOLEVUUS

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

KUOLEVUUSPERUSTEJAOKSEN LOPPURAPORTTI

Tilastokeskuksen väestöennuste Kuolevuuslaskelmat. Markus Rapo, Tilastokeskus

Julkaistu Helsingissä 31 päivänä joulukuuta /2013 Sosiaali- ja terveysministeriön asetus

VÄESTÖENNUSTE

Pienimmän neliösumman menetelmä (PNS)

1. Tutkitaan regressiomallia Y i = β 0 + β 1 X i + u i ja oletetaan, että tavanomaiset

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Pienimmän neliösumman menetelmä (PNS)

Eläkettä saavien lasten Lesken ja entisen Lasten kerroin

Yhteenveto Espoon ruotsinkielisen väestön kehityksestä alkaen vuodesta 1999

Pienimmän neliösumman menetelmä (PNS)

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Vahinkojen selvittelykuluvaraus vahinkovakuutuksessa

Dynaamiset regressiomallit

Pienimmän Neliösumman menetelmä (PNS)

PS-sopimusten sekä vakuutusten kulujen ja tuottojen ilmoittamisesta

Harjoitukset 2 : Monimuuttujaregressio (Palautus )

805324A (805679S) Aikasarja-analyysi Harjoitus 4 (2016)

TYÖNTEKIJÄIN ELÄKELAIN MUKAISEN VAKUUTUKSEN YLEISET LASKUPERUSTEET. Kokooma Viimeisin perustemuutos on vahvistettu

Harjoitukset 3 : Monimuuttujaregressio 2 (Palautus )

3 = Lisäksi z(4, 9) = = 21, joten kysytty lineaarinen approksimaatio on. L(x,y) =

Pohjalaismaakuntien väestö ja perheet

Ruotsalainen tutkimus saksanpaimenkoirien sairauksista

Harjoitukset 4 : Paneelidata (Palautus )

Yleistetyistä lineaarisista malleista

Kaksiosaisen kuolevuusperusteen parametriestimointi ja pääoma-arvokertoimet. Samu Salminen ja Tuomas Hakkarainen

Epävarmuuden hallinta bootstrap-menetelmillä

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Korvausvastuun ennustejakauma bootstrap-menetelmän avulla

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä.

Kertoimien laskentakaava on seuraava:

VÄESTÖENNUSTE

Tilasto vanhuuseläkevastuiden kuolevuusperustetäydennyksestä

Selvitys vakuutussäästöille annetuista kokonaishyvityksistä vuodelta 2010

Vakuutusosakeyhtiö Henki-Fennia 1 (6)

Referenssikuolevuuden K2016 stokastinen mallintaminen vahinkovakuutusyhtio ssa

Mikro- ja makrovakausanalyysi sekä Suomen finanssimarkkinat

Viherseinien efekti Tilastoanalyysi

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Kalle Suominen. Leen-Carterin malli

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

Helena Alkula palvelupäällikkö, Varma

Nuoren tukeminen on poikiva sijoitus

6. laskuharjoitusten vastaukset (viikot 10 11)

805306A Johdatus monimuuttujamenetelmiin, 5 op

Virhearviointi. Fysiikassa on tärkeää tietää tulosten tarkkuus.

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 9: Moniulotteinen lineaarinen. regressio

HFT: mitä ja miksi? Muuttuvatko väärinkäytökset kuka valvoo ja miten?

Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 2003 LKM 14.8% 11.2% 19.7% 4.9% 3.6% 45.

Mitä kautta työkyvyttömyys

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

4.2 Useampi selittävä muuttuja (kertausta)

IFRS-tilinpäätösvalvonnan eräitä havaintoja vuonna 2011

SELVITYS KOHTUUSPERIAATTEEN TOTEUTUMISESTA VUONNA 2014

PRO GRADU -TUTKIELMA. Taru Vihinen. Vakuutusyhtiön korkoriskin arviointi dynaamisen Nelson-Siegel-mallin avulla

(b) Vedonlyöntikertoimet syytetyn ihonvärin eri luokissa

BM20A5840 Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 7, Kevät 2018

edellyttää valintaa takaisinpanolla Aritmeettinen keskiarvo Jos, ½ Ò muodostavat satunnaisotoksen :n jakaumasta niin Otosvarianssi Ë ¾

Lisä,etopake3 2: ra,onaalifunk,on integroin,

SELVITYS KOHTUUSPERIAATTEEN TOTEUTUMISESTA VUONNA 2013

Riskien hallinnan kehityskohteita finanssikriisin valossa

Insinöörimatematiikka D

Algoritmit 1. Demot Timo Männikkö

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 4

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Kansanterveystiede L2, sivuaine, avoin yo, approbatur. Väestörakenne, sosiodemografiset tekijät ja kansanterveys

Selvitys vakuutussäästöille annetuista kokonaishyvityksistä vuodelta 2009

Muuttujan vaihto. Viikon aiheet. Muuttujan vaihto. Muuttujan vaihto. ) pitää muistaa lausua t:n avulla. Integroimisen työkalut: Kun integraali

MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi

Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO

Väliraportti 10 x 10 kokeilusta (tilanne )

Henkivakuutuksia eri tarpeisiin. Sijoitus-Invest

Suomalaisten veren kolesterolitasot ja rasvan ruokavaliossa FINRISKI 2012-tutkimuksen mukaan

Työeläkeuudistus 2017 ja sen vaikutus

Baltian kuolevuudesta

Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

SHV-Tentti Vakuutusmatematiikan sovellukset

Vanhoja koetehtäviä. Analyyttinen geometria 2016

Demonstraatiot Luento

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

TA7, Ekonometrian johdantokurssi HARJOITUS 4 1 RATKAISUEHDOTUKSET

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Usean selittävän muuttujan regressioanalyysi

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

Eläkkeellesiirtymisikä vuonna Jari Kannisto

Transkriptio:

Kuolevuusseminaari 19.03.2013 K2012: Henkivakuutuksen kuolevuustutkimus

Henkivakuutettujen pitkän ajan kuolevuusennuste 1

Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston valinta Vakuutuslajikohtaiset korjauskertoimet Yhteenveto

Kuolevuuden määritelmä ja taustaa Kuolevuus: kuolleiden lukumäärän suhde altistumaan (ikä, vuosi) Kirjallisuuskatsaus / aikaisemmat tutkimukset / data Mallivaihtoehdot tilastolliset mallit vs. asiantuntijaharkinta vs. selittävät mallit muuttujat: ikä, aika, syntymävuosi, kuolinsyy Aikaisemmat tutkimukset Mika Mäkinen K2004 Lakisääteisen tapaturmavakuutuksen ja liikennevakuutuksen kuolevuusreferenssimalli (TVL/LVK, 2011) Datan keräys väestökuolevuudet HMD-tietokannasta (human mortality database, http://www.mortality.org/) henkivakuutusaineisto vakuutusyhtiöiltä Työkalut R-ohjelmiston demography-paketti (Rob J. Hyndman) 3

Human mortality database (www.mortality.org)

Human mortality database: Suomen data 5

Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston valinta Vakuutuslajikohtaiset korjauskertoimet Yhteenveto

Lee Carter (1992) ln( m ) a b k x, t x x t x, t mx,t keskikuolevuus iässä x vuonna t ax kuvaa keskimääräistä kuolevuuden tasoa iässä x bx kuvaa kuolevuuden vähenemisen intensiteettiä iässä x kt kuvaa kuolevuuden suhteellista tasoa vuonna t x,t on normaalijakautunut virhetermi Ennuste perustuu parametrin kt aikasarjaan k t k c e t 1 t missä c vakio (drift term) ja et normaalijakautunut virhetermi,

Lee Carter (1992) ln( m x, t ) ax bxkt x, t Malli on yli-identifioituva 1. Parametrien estimoiminen b 1 0 x k t aˆ 1 T x ln( m x, t ) T t 1 bˆx ja kˆt PNS (SVD) 2. Ennuste kt k1 k ˆ ˆ t 1 c et c T 1 k t

Elinajanodote 75-vuotiaalle eri menetelmillä 9

Lee Carter variantit: Lee Carter esittänyt korjauksen perustuen kuolleiden lukumäärään alkuperäisessä paperissaan Lee Carter mallin heikkoutena jump-off error Erilaisia Lee Carterin variantteja esitetty Lee Miller Booth-Maindonald-Smith Hyndman-Ullah Lee Carteria tarkempia logaritmoitujen keskikuolevuuksien ennustamisessa, mutta tämä ei takaa sitä, että menetelmät antaisivat tarkempia elinajanodotteita.. Lee Miller Parametrien kt arvot valitaan siten, että lähtötietovuosien havaitut vastasyntyneen elinajanodotteet täsmäävät mallilla laskettuja elinajanodotteita Ennuste lähtee viimeisestä havaitusta arvosta, eikä ennusteen parametrien mukaan lasketusta arvosta

Finanssivalvonta Finansinspektionen Financial Supervisory Authority 19.03.2013 Tarja Sirén

Finanssivalvonta Finansinspektionen Financial Supervisory Authority 19.03.2013 Tarja Sirén

Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston valinta Vakuutuslajikohtaiset korjauskertoimet Yhteenveto

Lähtöaineiston valinta Tasoitettu / tasoittamaton aineisto

bx Aikaperiodin valinta: kuolevuuden vähenemisen intensiteetti iässä x (bx) 0,035 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,03 0,025 0,02 0,015 0,01 0,005 0 Ikä (miehet) 1878-2009 1924-2009

bx Aikaperiodin valinta: kuolevuuden vähenemisen intensiteetti iässä x (bx) 0,035 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,03 0,025 0,02 0,015 0,01 0,005 0 Ikä (miehet) 1878-2009 1924-2009 1989-2009

bx Aikaperiodin valinta: kuolevuuden vähenemisen intensiteetti iässä x (bx) 0,035 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0,03 0,025 0,02 0,015 0,01 0,005 0 Ikä (miehet) 1878-2009 1924-2009 1955-2009 1960-2009 1989-2009

Kuolevuuden suhteellinen taso vuonna t (kt) ln( m x, t ) ax bxkt x, t k t kt k1 k ˆ ˆ t 1 c et c T 1 18

Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston valinta Vakuutuslajikohtaiset korjauskertoimet Yhteenveto

Korjauskertoimien vertailu Korjauskerroin: vakuutuskuolevuus suhteessa väestökuolevuuteen Lukumääräkuolevuus on kuolleiden lukumäärä suhteessa altistumaan (D/E-luku) Summakuolevuus on x-ikäisenä kuolleiden volyymisuureen suhde x- ikäisten volyymisuureeseen Lisäksi seuraavissa kuvissa on esitetty summa- ja lukumääräkuolevuuksien suhde väestökuolevuuteen, missä väestökuolevuus on HMD-tietokannan keskiarvoa vuosilta 2002 2009 27.11.2012 Tarja Siren 20

Summakuolevuuden suhde väestökuolevuuteen (ryhmäeläke, miehet) 27.11.2012 Tarja Siren 21

Summakuolevuuden suhde väestökuolevuuteen (ryhmäeläke, miehet) 27.11.2012 Tarja Siren 22

Summakuolevuuden suhde väestökuolevuuteen (ryhmäeläke, miehet) 27.11.2012 Tarja Siren 23

Korjauskertoimien vertailu ryhmäeläke 27.11.2012 Tarja Siren 24

Korjauskertoimien vertailu Korjauskertoimiin sisältyy paljon epävarmuutta Eroja tuotteittain (vastuunvalinta, volyymisuure) Naisilla summa- ja lukumääräkuolevuus eroavat toisistaan vähemmän kuin miehillä Suurin ero miesten ryhmäeläkevakuutuksissa Tässä tutkimuksessa keskitytään lukumääräkuolevuuksiin volyymiaineiston puutteiden vuoksi riittävän tarkka useimmissa vakuutuslajeissa tämän raportin kannalta 27.11.2012 Tarja Siren 25

K2012: Korjauskertoimet Poisson-regressio 27.11.2012 Tarja Siren 26

K2012: Korjauskertoimet Poisson-regressio 27.11.2012 Tarja Siren 27

K2012: Korjauskertoimet Poisson-regressio 27.11.2012 Tarja Siren 28

K2012: Korjauskertoimien vertailu K2004 (yksilöllinen riskivakuutus) 1 0,9 0,8 0,7 0,6 K2004 (naiset) K2004 (miehet) 0,5 0,4 0,3 0,2 Yksilöllinen riskivakuutus (naiset) Yksilöllinen riskivakuutus (miehet) 0,1 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 27.11.2012 Tarja Siren 29

K2012: Korjauskertoimien vertailu TyEL (Hakkarainen 2012) 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 TyEL (naiset) TyEL (miehet) Yksilöllinen eläkevakuutus ja perhe-eläke (N) Yksilöllinen eläkevakuutus ja perhe-eläke (M) Ryhmäeläke (N) Ryhmäeläke (M) 0,1 0 25 35 45 55 65 75 85 27.11.2012 Tarja Siren 30

Aihealueet Taustaa Kuolevuusennuste: menetelmän valinta Kuolevuusennuste: lähtöaineiston valinta Vakuutuslajikohtaiset korjauskertoimet Yhteenveto

Henkivakuutuskuolevuus Väestökuolevuusennuste Lee-Miller -menetelmällä (lähtöaineisto 1955 2009, tasoitettu, HMD ) Korjauskertoimet (Lx) määriteltiin tuoteryhmittäin Poisson-regressiolla. Lisäksi ryhmäeläkevakuutukselle määriteltiin korjauskerroin myös summakuolevuuden perusteella regressioanalyysillä. Henkivakuutuskuolevuus on korjauskertoimen ja väestökuolevuuden tulo Epävarmuus voidaan ottaa huomioon luottamusvälien tai simulointialgoritmien avulla 13.3.2013 Tarja Siren

Kuolevuustaulukko 13.3.2013 Tarja Siren 33