Évaluation des produits d'assurance vie en R
Katrien Antonio, Ph.D.
Professor, KU Leuven and University of Amsterdam
$(x)$ désigne une personne âgée de $x$ en ce moment, avec $x \geq 0$.
La variable aléatoire $T_x$ est la durée de vie future de $(x)$.
Ainsi, l'âge au décès de $(x)$ est $x + T_x$.
Human Mortality Database (HMD, www.mortality.org).
life_table contient la table de mortalité périodique des hommes en Belgique, 2013.
head(life_table, 10)
age qx lx dx ex
1 0 0.00381 100000 381 77.95
2 1 0.00047 99619 47 77.24
3 2 0.00019 99572 19 76.28
4 3 0.00015 99553 15 75.30
5 4 0.00013 99538 13 74.31
6 5 0.00010 99525 10 73.32
7 6 0.00011 99514 11 72.32
8 7 0.00008 99504 8 71.33
9 8 0.00011 99496 11 70.34
10 9 0.00008 99485 8 69.34
La probabilité sur un an de décéder
$$ q_x = \text{Pr}(T_x \leq 1). $$
$\quad \;$ $q_x$ est le taux de mortalité à l'âge $x$.
La probabilité sur un an de survivre
$$ p_x = \text{Pr}(T_x > 1). $$
Donc, $p_x = 1 - q_x$.
age <- life_table$age
qx <- life_table$qx
qx[age == 27]
0.00062
qx[27 + 1]
0.00062
qx[age == 72]
0.02631
qx[72 + 1]
0.02631
plot(age, log(qx), main = "Log mortality rates (Belgium, males, 2013)",
xlab = "Age x", ylab = expression(paste("Log mortality rate ", log(q[x]))),
type = "l")


La durée de vie future espérée (complète) de $(x)$ est $E[T_x]$
Pour Eden Hazard, 27 ans :
ex <- life_table$ex
ex[27 + 1]
51.74
ex[72 + 1]
12.67
plot(age, ex, main = "Life expectancy (Belgium, males, 2013)", xlab = "Age x",
ylab = expression(paste("Life expectancy E[", T[x], "]")), type = "l")

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