Dynamique

Évaluation des produits d'assurance vie en R

Katrien Antonio, Ph.D.

Professor, KU Leuven and University of Amsterdam

Plusieurs dataframes avec des taux de mortalité

  • Examinez $\{ q_x \} _{x\geq 0}$ ou $\{p _ x \} _{x \geq 0}$ sur plusieurs périodes :

 

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Évolution des taux de mortalité dans le temps

$q_{x,t}$ est maintenant le taux de mortalité d'une personne de $x$ ans en période $t$.

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Approche par période

  • Calculez la probabilité de survie $_kp_{x,t}$ de façon verticale :

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

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Approche par cohorte

  • Calculez la probabilité de survie $_kp_{x,t}$ de façon 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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Tables de mortalité dans le temps en 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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Probabilités de survie par période d'un Belge célèbre en R

  • Jacques Brel est un chanteur belge né en 1929, décédé à 49 ans.

  • Quelle est la probabilité $_{49|}q_{0, 1929}$ qu'un nouveau-né de 1929 décède à 49 ans ?

  • Approche par période (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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Probabilités de survie par cohorte d'un Belge célèbre en R

  • Jacques Brel est un chanteur belge né en 1929, décédé à 49 ans.

  • Quelle est la probabilité $_{49|}q_{0, 1929}$ qu'un nouveau-né de 1929 décède à 49 ans ?

  • Approche par cohorte (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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Passons à la pratique !

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