随着我国社会经济的发展和人民生活水平的提高,老龄人口急速增加,我国快速进入人口老龄化社会且老龄化问题越来越严峻。人口老龄化导致了医疗费用和护理支出的大幅度攀升,而与此同时我国的护理机构数量增长缓慢,社会医疗保险制度还不健全。因此,针对老年人的长期护理保险市场需求量巨大,并逐渐成为保险市场上的重要险种。但目前我国长期护理保险发展较为缓慢,仅有部分城市进行试点,其中最重要的制约因素是长期护理保险缺乏精准定价,导致存在收支失衡的风险。因此,长期护理保险产品定价研究成为保险精算方向热点问题。为了对长期护理保险进行精准定价,本文以65岁以上老人为研究对象,将老年人的健康状况细分为六种,采用Robinson幂函数模型、Markov模型和CBD模型等方法解决了由于状态细分所带来的技术难题,具体内容包含以下几个方面:（1）老年人健康状况影响因素分析。为了考察老年人健康状况的影响因素和影响老年人状态转移的主要原因,本文按照国际上失能程度的分级标准将老年人的健康状况细分为六种状态。其中,需要护理的状态有四种。然后,采用中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）2018年的截面数据,运用多项Logistic模型对老年人不同状态（不包含死亡状态）的影响因素进行分析。（2）转移强度和转移概率矩阵计算。根据划分的六种健康状况,采用六状态Markov模型对各种不能自理状态进行数值测算,通过Robinson幂函数求解健康状态的转移强度矩阵,并结合Kolmogorov向前方程将三步转移矩阵修正成一步转移矩阵。（3）保费年限计算。本文选用预期寿命作为保单年限,即终身保单,而死亡率预测又是计算预期寿命的核心内容。因此,本文对现阶段研究较多的Lee-Carter模型CBD模型行了对比和分析,发现CBD模型在高龄死亡率数据上具有较好的预测效果。考虑到本文的研究对象是65岁以上老年人,因此选用CBD模型来预测老年人口死亡率,然后通过最小二乘法进行相关参数估计,并结合随机游走模型和预期寿命公式计算分性别、年龄的未来预期寿命,即保单年限。（4）长期护理保险的保费计算。运用C-K方程估算出处于保费年限内各年龄在不同状态下的概率值,分别采用了机构护理和居家护理费用数据进行不同等级的赔付设定,结合趸交纯保费公式给出长期护理保险处于两种护理情况下的保费。此外,为了证明方法的有效性,本文分别对传统的三步转移概率矩阵和本文修正后的一步转移概率矩阵计算的保费进行了对比和分析。研究结论主要如下:（1）随着失能等级的增加,年龄和负向心理造成老年人转向高失能状态的概率逐渐增大。相反,教育年限和正向心理使得老年人降低失能等级的概率增大。（2）随着年龄的增加,在不同护理类型下男性和女性老人的长期护理保险保费逐渐降低,且女性老人的护理费用均显著大于男性老人。（3）修正后的一步转移概率矩阵计算的结果优于传统的三步转移概率矩阵。根据上述结论提出以下建议:（1）大力宣传长期护理保险制度。（2）改进长期护理保险定价方式。（3）综合考虑我国长期护理保险收支平衡的相关指标。（4）创新养老模型。