Dinamiche

Valutazione dei prodotti assicurativi sulla vita in R

Katrien Antonio, Ph.D.

Professor, KU Leuven and University of Amsterdam

Più dataframe con tassi di mortalità

  • Osserva $\{ q_x \} _{x\geq 0}$ o $\{p _ x \} _{x \geq 0}$ su più periodi di tempo:

 

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L'evoluzione dei tassi di mortalità nel tempo

$q_{x,t}$ è ora il tasso di mortalità per un individuo di $x$ anni nel periodo $t$.

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Approccio per periodo

  • Calcola la probabilità di sopravvivenza $_kp_{x,t}$ in modo verticale:

$$ _kp_{x,t} = p_{x,t} \cdot p_{x+1,t} \cdot \ldots \cdot p_{x+k-1,t} $$

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Approccio per coorte

  • Calcola la probabilità di sopravvivenza $_kp_{x,t}$ in modo diagonale:

$$ _kp_{x,t} = p_{x,t} \cdot p_{x+1,t+1} \cdot \ldots \cdot p_{x+k-1,t+k-1} $$

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Tavole di mortalità nel tempo in R

head(life_table)
  year age      qx     lx    dx    ex
1 1841   0 0.16580 100000 16580 40.28
2 1841   1 0.07148  83420  5963 47.22
3 1841   2 0.03905  77457  3025 49.82
4 1841   3 0.02306  74432  1716 50.82
5 1841   4 0.01693  72716  1231 51.01
6 1841   5 0.01233  71485   881 50.88
tail(life_table)
      year age      qx lx dx   ex
19420 2015 105 0.49719 40 20 1.46
19421 2015 106 0.51410 20 10 1.40
19422 2015 107 0.52979 10  5 1.35
19423 2015 108 0.54425  5  3 1.31
19424 2015 109 0.55749  2  1 1.28
19425 2015 110 1.00000  1  1 1.26
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Probabilità di sopravvivenza per periodo di un famoso belga in R

  • Jacques Brel è un cantante belga, nato nel 1929 e morto a 49 anni.

  • Qual è la probabilità $_{49|}q_{0, 1929}$ che un neonato del 1929 muoia a 49 anni?

  • Metodo per periodo o verticale:

period_life_table <- subset(life_table, year == 1929)
qx <- period_life_table$qx
px <- 1 - qx
prod(px[1:(48 + 1)]) * qx[49 + 1]
0.008456378
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Probabilità di sopravvivenza per coorte di un famoso belga in R

  • Jacques Brel è un cantante belga, nato nel 1929 e morto a 49 anni.

  • Qual è la probabilità $_{49|}q_{0, 1929}$ che un neonato del 1929 muoia a 49 anni?

  • Metodo per coorte o diagonale:

cohort_life_table <- subset(life_table, year - age == 1929)
qx <- cohort_life_table$qx
px <- 1 - qx
prod(px[(0 + 1):(48 + 1)]) * qx[49 + 1]
0.006410343
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Esercitiamoci!

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