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随着中国人口老龄化进程的不断加快,养老金缺口也在不断加大,基础的养老保障体系已难以维持未来的养老供给。在这样的背景下,商业养老保险作为最灵活的补充养老保险方式,其重要性日益显现。然而随着中国人民生活水平和医疗技术的不断提高,人口整体死亡率水平不断降低,实际死亡率水平与现有生命表给出的死亡率水平差距不断拉大,导致商业养老保险市场上的长寿风险愈发严重。为了探究商业养老保险市场上长寿风险,本文选取了CBD模型,Lee-Carter模型对中国男性人口死亡率进行拟合并选取拟合效果最好的一个模型对2016年的男性人口死亡率进行预测。此外,由于高年龄群组死亡数据不可获得,对于高年龄群组采用静态模型Gompertz模型进行死亡率预测。考虑到保险公司面临的人群并非自然人口,而是经过了逆选择之后的投保人口,本文将逆选择因素对死亡率产生的改善影响也加以考虑,测算出一个死亡率改善因子加在对自然人口死亡率预测结果之上进行调整,得到最终的死亡率预测结果。最后将死亡率预测数据应用到商业养老保险的定价当中,将得到的基本保额价格与使用《中国人寿保险业经验生命表(2000-2003)》中的男性人口养老金业务生命表(CL3)表得到的基本保额价格进行比较,两者之差就是长寿风险对商业养老保险定价产生的影响。经过理论说明与实证研究,本文得出如下结论:Lee-Carter模型比CBD模型更加适合中国男性人口死亡率的拟合和预测。在Lee-Carter模型和Gompertz模型下得到的中国男性人口的死亡率预测值要明显低于《中国人寿保险业经验生命表(2000-2003)》中给出的中国男性人口死亡率(CL1),初步证明了长寿风险是存在的。逆选择行为的确存在于商业养老保险市场,且投保人为了达到个人效用最大化,在逆选择行为下会导致留在商业养老保险市场上的投保人全部都是低死亡率人群。加入了逆选择调整因子的死亡率预测值要明显低于《中国人寿保险业经验生命表(2000—2003)》中给出的养老金业务生命表下男性人口的死亡率(CL3),证明了商业养老保险市场上对应的投保人的潜在实际死亡率要明显低于预期水平,商业养老保险市场上的长寿风险也是明显存在的。本文死亡率预测值下得到的商业养老保险基本保额要低于其他条件相同时生命表(CL3表)下得到的基本保险金额,说明在长寿风险存在的的情况下,会引发商业养老保险保费收取不足(也可认为保额给付过高)问题,长此以往,保险公司会产生大量亏损。