MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ UBEZPIECZEŃ ŻYCIOWYCH Z OPCJĄ ADBS JOANNA DĘBICKA 1, BEATA ZMYŚLONA 2



Podobne dokumenty
EPIDEMIOLOGIA NOWOTWORÓW ZŁOŚLIWYCH W WOJ. ŚWIĘTOKRZYSKIM. Dorota Stępień Świętokrzyskie Centrum Onkologii Zakład Epidemiologii Nowotworów

Joanna Dębicka, Agnieszka Marciniuk. Modelowanie małżeńskich rent hipotecznych w stochastycznym otoczeniu ekonomicznym

XXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 17 stycznia 2005 r.

LXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2016 r.

EPIDEMIOLOGIA. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne. Mierniki epidemiologiczne

Nowotwory złośliwe w województwie pomorskim,

4. Ubezpieczenie Życiowe

LXII Egzamin dla Aktuariuszy z 10 grudnia 2012 r.

Nowotwory gruczołu krokowego skala problemu. Dr n med. Urszula Wojciechowska

Sytuacja epidemiologiczna w zakresie chorób nowotworowych oraz opinie konsultantów krajowych i wojewódzkich na temat rozwoju onkologii

Mapowanie potrzeb zdrowotnych zakres merytoryczny

4. Ubezpieczenie Życiowe

XXXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudniaa 2005 r.

Fundacja TAM I Z POWROTEM

Immunizacja ryzyka stopy procentowej ubezpieczycieli życiowych

LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r.

LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r.

Nowotwory złośliwe u dzieci w 2006 roku

LVII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 czerwca 2011 r.

1. Niech g(t) oznacza gęstość wymierania, od momentu narodzin, pewnej populacji mężczyzn. Demografowie zauważyli, że po drobnej modyfikacji: =

LXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 czerwca 2013 r.

LXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 25 marca 2013 r.

Europejski Tydzień Walki z Rakiem

LXV Egzamin dla Aktuariuszy z 30 września 2013 r.

Zachorowalność na nowotwory złośliwe w roku 2015 w podregionach województwa dolnośląskiego

Wydłużenie życia chorych z rakiem płuca - nowe możliwości

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVI Egzamin dla Aktuariuszy z 4 kwietnia 2011 r. Część I

LXXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 23 maja 2016 r.

Matematyka ubezpieczeń życiowych r.

Rak płuca wyzwania. Witold Zatoński Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie w Warszawie

1. Pięciu osobników pochodzi z populacji, w której pojedyncze życie podlega ryzyku śmierci

ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 1 Wprowadzajacy

Rak piersi - zagrożenie cywilizacyjne

KRAJOWY REJESTR NOWOTWORÓW ZINTEGROWANY SYSTEM REJESTRACJI NOWOTWORÓW ZŁOŚLIWYCH W POLSCE

LIII Egzamin dla Aktuariuszy z 31 maja 2010 r.

ANALIZA PRZYCZYN UMIERALNOŚCI MIESZKAŃCÓW POWIATU OLECKIEGO. 1. Długość życia i umieralność mieszkańców powiatu oleckiego

1. Oblicz prawdopodobieństwo zdarzenia, że noworodek wybrany z populacji, w której śmiertelnością rządzi prawo Gompertza

XLVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 grudnia 2008 r.

Nowotwory w województwie kujawsko-pomorskim w latach

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 26 maja 2014 r. Część I

LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r.

Program wczesnego wykrywania nowotworów płuc Urząd Marszałkowski Województwa Łódzkiego

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ZDROWIA 1) z dnia.2018 r. w sprawie Krajowego Rejestru Nowotworów

Wszyscy jesteśmy narzędziami w rękach losu, musimy jednakże postępować w taki sposób, jak gdyby było inaczej - odparła czarownica.

ZDROWIE MIESZKAŃCÓW WOJEWÓDZTWA ŚLĄSKIEGO W LICZBACH

Mężczyzna 45+ Projekt realizowany jest przez Departament Polityki Zdrowotnej Ministerstwa Zdrowia w latach

Prognozy epidemiologiczne - które nowotwory będą coraz częstsze, a które coraz rzadsze? Joanna Didkowska Warszawa,

Zadanie 3. Temat 1. Zbieranie danych, obliczanie współczynników wielorakich dla raka płuca; określenie rejonów endemii

Nowotwory złośliwe u dzieci w 2005 roku

Wykłady specjalistyczne. (specjalność: Matematyka w finansach i ekonomii) oferowane na stacjonarnych studiach I stopnia (dla 3 roku)

Model Lee i Cartera a wysokość świadczeń dożywotnich wyniki dla Polski

Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008

Hematoonkologia w liczbach. Dr n med. Urszula Wojciechowska

10/15/2016. Reguła. Czułość PV(+) Bayesa. Swoistość PV(-)

Sytuacja w zakresie zachorowań na raka szyjki macicy w woj. dolnośląskim w latach

XXXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 października 2005 r.

LXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 28 września 2015 r.

ZBYT PÓŹNE WYKRYWANIE RAKA NERKI ROLA LEKARZA PIERWSZEGO KONTAKTU

Zachorowania na nowotwory złośliwe w podregionach województwa dolnośląskiego w latach

Zastosowanie modelu regresji logistycznej w ocenie ryzyka ubezpieczeniowego. Łukasz Kończyk WMS AGH

uzyskano tylko w 13 przypadkach gruźlicy PŁUC tzn. w 21,0% przypadków gruźlicy u dzieci

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA KURSU/GRUPY KURSÓW

UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE Z LOSOWĄ STOPĄ PROCENTOWĄ

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.

PrzeŜycia 5-letnie chorych na nowotwory złośliwe w woj. dolnośląskim. Zmiany w dwudziestoleciu , porównanie z Polską i Europą

NOWOTWORY ZŁOŚLIWE W WOJ. DOLNOŚLĄSKIM W ROKU 2003

NOWOTWORY ZŁOŚLIWE W WOJ. DOLNOŚLĄSKIM W ROKU 2004

LIV Egzamin dla Aktuariuszy z 4 października 2010 r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Jerzy Błaszczyk. Zachorowania na nowotwory złośliwe we Wrocławiu w latach lat obserwacji epidemii

NOWOTWORY ZŁOŚLIWE W WOJ. DOLNOŚLĄSKIM W ROKU 2005

Nowotwory złośliwe jelita grubego - ryzyko zachorowania, zaawansowanie, przeŝycia pięcioletnie. Dolny Śląsk, Dolnośląskie Centrum Onkologii.

HEMATOLOGIA ONKOLOGICZNA ASPEKTY KLINICZNE, EKONOMICZNE I SYSTEMOWE

Ogólne warunki ubezpieczenia Umowa dodatkowa na wypadek nowotworu On OWU/ON12/2/2016

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH

WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU

Baza dla predykcji medycznej

NOWOTWORY ZŁOŚLIWE W WARSZAWIE W 2004 ROKU CANCER IN WARSAW IN 2004

Zróżnicowanie umieralności spowodowanej chorobami układu krążenia w Polsce w 2007 roku.

Krzysztof Krzemieniecki. Konsultant Wojewódzki w dziedzinie Onkologii Klinicznej. Szpital Uniwersytecki w Krakowie

Wojewódzki Szpital Specjalistyczny im. Marii Skłodowskiej-Curie w Zgierzu Oddział Otolaryngologiczny

Systemy teleonkologiczne

= µ. Niech ponadto. M( s) oznacza funkcję tworzącą momenty. zmiennej T( x), dla pewnego wieku x, w populacji A. Wówczas e x wyraża się wzorem: 1

dzienniczek pacjenta rak nerki

W ramach jednej składki ochroną ubezpieczeniową objęte są wszystkie dzieci Ubezpieczonego.

Czy potrzebne jest powołanie w Polsce wyspecjalizowanych ośrodków leczenia chorych na raka jelita grubego ("colorectal units")?

Program wczesnego wykrywania nowotworów płuc Urząd Marszałkowski Województwa Łódzkiego

STATYSTYKI DOTYCZĄCE RAKA PŁUCA

Zachorowania na nowotwory złośliwe we Wrocławiu trendy zmian w latach

WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA KURSU/GRUPY KURSÓW UBEZPIECZENIA ŻYCIOWE

Nowotwory złośliwe w województwie podlaskim w 2015 roku

Zachorowalność i zgony na nowotwory złośliwe w powiecie szczecineckim w latach

statystyka badania epidemiologiczne

Rak płuc z perspektywy NFZ sprawozdawczość i koszty leczenia w latach

UBEZPIECZENIE NNW. Porównanie ofert Pakiet Szkoła Podstawowe odstępstwa/różnice między ofertami przedstawionymi przez Zakłady Ubezpieczeń:

NOWOTWORY SKÓRY. W USA około 20% populacji zachoruje nowotwory skóry.

XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.

Prognozy demograficzne

3 Ubezpieczenia na życie

Transkrypt:

JOANNA DĘBICKA 1, BEATA ZMYŚLONA 2 MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ UBEZPIECZEŃ ŻYCIOWYCH Z OPCJĄ ADBS X OGÓLNOPOLSKA KONFERENCJA AKTUARIALNA ZAGADNIENIA AKTUARIALNE TEORIA I PRAKTYKA WARSZAWA, 22-24 WRZEŚNIA 2014 1 Praca finansowana z grantu 2013/09/B/HS4/00490 2 Praca finansowana z grantu 2011/01/B/HS4/05924

PLAN WYSTĄPIENIA I. OPCJA ADBS W KONTEKŚCIE WTÓRNEGO RYNKU UBEZPIECZEŃ II.MODEL WIELOSTANOWY UBEZPIECZEŃ Z OPCJĄ ADBS III. MACIERZOWA REPREZENTACJA SKŁADEK UBEZPIECZENIOWYCH IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE

II. OPCJA ADBS W KONTEKŚCIE WTÓRNEGO RYNKU UBEZPIECZEŃ Rezygnacja Ubezpieczony Wartość wykupu Ubezpieczyciel Odsprzedaż Wartość odsprzedaży RYNEK UBEZPIECZENIOWY zerwanie umowy ubezpieczenia Wartość wykupu < Wartość odsprzedaży < Suma ubezpieczenia Inwestor RYNEK FINANSOWY Rynek wtórny ubezpieczeń (viatical market) odsprzedanie umowy ubezpieczenia

II. OPCJA ADBS W KONTEKŚCIE WTÓRNEGO RYNKU UBEZPIECZEŃ Ubezpieczony Rezygnacja Wartość wykupu Ubezpieczyciel Odsprzedaż Inwestor Life settlement RYNEK Wartość wykupu < Wartość odsprzedaży < Accelerated Death Benefit RYNEK FINANSOWY tzw. rynek wtórny opcja ADBs = możliwość wzięcia świadczenia z tytułu śmierci przez ciężko chorego ubezpieczonego

II. MODEL WIELOSTANOWYCH UBEZPIECZEŃ Z OPCJA ADBS UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE UBEZPIECZONY: 1 żyje 2 nie żyje 1 2

UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE + ADBS 1a 1b 1c 1d żyje zdrowy żyje chory (oczekiwany przyszły czas trwania życia > 4 lata) żyje ciężko chory (oczekiwany przyszły czas trwania życia < 4 lata) żyje ciężko chory + ADBs 2 nie żyje 1a 1b 2 1c 1d

UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE + ADBS 1a 1b 1c 1d (i) żyje zdrowy żyje chory żyje ciężko chory i- ty rok żyje ciężko chory + ADBs 2 nie żyje 1a 1b 2 1c (1) 1d 1c (2) 1c (3) 1c (2)

III. MACIERZOWA REPREZENTACJA SKŁADEK UBEZPIECZENIOWYCH UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE + ADBS ZMODYFIKOWANY MODEL WIELOSTANOWY 1a 1b 2 2+ 1c (1) 1d+ 1d 1c (2) nie żyje świadczenie z tytułu śmierci jest wypłacane 1c (3) 1c (2) żyje ciężko chory wcześniejsze świadczenie z tytułu śmierci jest wypłacane (opcja ADBs)

III. MACIERZOWA REPREZENTACJA SKŁADEK UBEZPIECZENIOWYCH S, T UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE + ADBS ZMODYFIKOWANY MODEL WIELOSTANOWY ( * * ) 1 2 8 7 3 9 10 4 5 6

Twierdzenie 1 (macierzowa reprezentacja składek) Dębicka (2013) Załóżmy, że spełniona jest zasada równoważności. Ponadto dla modelu wielostanowego * * S, T macierz przepływów pieniężnych określona jest dla funduszu strat ubezpieczyciela, a ( ) * składki płacone są, gdy ( ) X t = 1 dla. Wówczas a) jednorazowa składka netto, płatna na początku okresu ubezpieczenia, gdy b) stała okresowa składka netto p płatna przez pierwszych jednostek czasu trwania umowy ubezpieczenia ( ), gdy

Twierdzenie 2 (macierzowa reprezentacja składek ubezpieczenie z opcją ADBs) Załóżmy, że spełniona jest zasada równoważności. Ponadto dla modelu wielostanowego * * S, T macierz przepływów pieniężnych określona jest dla funduszu strat ubezpieczyciela, a ( ) składki płacone są, gdy for. Wówczas stała okresowa składka netto p płatna przez pierwszych jednostek czasu trwania umowy ubezpieczenia ( ) jest postaci, gdzie

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU - DANE Rak płuc w liczbach najczęstszy nowotwór złośliwy oraz pierwszy pod względem umieralności u mężczyzn (w Polsce i na świecie) pierwszy pod względem umieralności, drugi pod względem zapadalności po raku piersi u kobiet (w Polsce) występuje kilka razy częściej u mężczyzn niż u kobiet od połowy lat osiemdziesiątych ubiegłego wieku obserwuje się zahamowanie zachorowalności wśród mężczyzn, wśród kobiet liczba zachorowań nadal rośnie najwięcej zachorowań na raka płuc występuje w wieku około 60-70 lat, głównie wśród osób palących papierosy zapadalność i śmiertelność na raka płuc jest zróżnicowana w zależności od płci, wieku, miejsca zamieszkania

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU - DANE Dane dla mężczyzn Dane dla kobiet Współczynnik zachorowalności: 20,2% (mężczyźni) 8,7% (kobiety) Współczynnik śmiertelności: 31% (mężczyźni) 15,4% (kobiety) Czas przeżycia: 1-roczny: 34,7% (mężczyźni) 41,6% (kobiety) 5-letni: 10,8 % (mężczyźni) 15,7% (kobiety)

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU - DANE Polskie Tablice Trwania Życia z 2008 roku Zbiór danych dotyczących pojedynczych hospitalizacji we wszystkich szpitalach na terenie Dolnego Śląska, dane z Dolnośląskiego Oddziału NFZ (2006-2011) Dane z Krajowego Rejestru Nowotworów dla Dolnego Śląska (2006-2010) Województwo Dolnośląskie Polska

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU - DANE historie hospitalizacji pacjentów z roku 2008 (horyzont czasowy od 2006 do 2011) rozpoznanie: nowotwór złośliwy płuca i oskrzela: kod C33-C34 (na podstawie międzynarodowej klasyfikacji ICD-10) dane o pacjencie: płeć, wiek, miejsce zamieszkania, rozpoznanie główne, choroby współistniejące (przerzuty do węzłów chłonnych i przerzuty tzw. odległe) identyfikacja pacjenta na bazie kodu będącego zaszyfrowanym numerem PESEL dane o hospitalizacji: długość hospitalizacji, zastosowane procedury, szpital

UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE + ADBS ZMODYFIKOWANY MODEL WIELOSTANOWY W PRZYPADKU UBEZPIECZENIA OD RYZYKA ZACHOROWANIA NA NOWOTWÓR ZŁOŚLIWY PŁUC: 1 2 8 7 3 9 10 4 5 6 Stan 1: osoba ubezpieczona nie choruje na złośliwy nowotwór płuc Stan 2: osoba ubezpieczona choruje na złośliwy nowotwór płuc bez przerzutów odległych Stan 3: osoba ubezpieczona choruje na złośliwy nowotwór płuc ze zdiagnozowanymi przerzutami odległymi Stan 4-6: osoba ubezpieczona z przerzutami odległymi żyje dłużej niż rok, dwa lub trzy lata. Stan 7: osoba ubezpieczona umarła Stan 9: osoba ubezpieczona skorzystała z opcji ADBs

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU Q ( k ) ( ) ( ) ( ) ( ) q22 ( k ) q23 ( k ) q24 ( k ) q27 ( k ) q34 ( k ) q37 ( k ) q39 ( k ) q45 ( k ) q47 ( k ) q49 ( k ) q ( k ) q ( k ) q ( k ) q11 k q12 k q13 k 0 0 0 q17 k 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 56 57 59 = 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 T P(0) = (1,0,0,...,0) R Q(k)= q ( k) R ij i, j= 1 gdzie q ( k) = Ρ ( X( k + 1) = j X( k) = i) ij k 1 T T P ( k) = P (0) Q( t) N t= 0 N N N D T P (0) T P (1) = R P T ( n) N ( n+ 1)

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 1 2 Badana kohorta: pacjenci, którzy w 2008 roku zachorowali na nowotwór złośliwy płuc 7 3 średni wskaźnik umieralności na raka płuc na 100 000 osób (2006-2010) ( ) ( ) q k = q t c 11 1 x+ k x+ k x+ k ( ) = ( ) q k c b 12 x+ k 1 x+ k ( ) q k = c b 13 x+ k x+ k ( ) q k = q t 17 x+ k x+ k średni współczynnik zapadalności na raka płuc na 100 000 osób (2006-2010) proporcja pacjentów, którzy zachorowali w roku 2008 i pierwsza diagnoza wskazywała na istnienie przerzutów (do węzłów chłonnych, mózgu, kości i innych organów)

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 1 2 7 3 Kobiety Mężczyźni WIEK

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 2 3 Badana kohorta: pacjenci, którzy w w ciągu 2008 roku chorowali na raka płuc i podczas pierwszej diagnozy w 2008 roku nie mieli przerzutów ( ) q k = q a 22 1 x+ k x+ k ( ) q k = a + 23 x k ( ) q k = q + 27 x k odsetek pacjentów z rakiem płuc w roku 2008, u których w ciągu roku 2008 stwierdzono przerzuty

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 2 7 3 Kobiety Mężczyźni 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 20 40 60 80 100 120

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 3 4 9 Badana kohorta: pacjenci, którzy zachorowali na nowotwór złośliwy płuc w roku 2008 i u których w 2008 roku zdiagnozowano tzw. przerzuty odległe 5 Niech α 1 będzie prawdopodobieństwem, że ubezpieczony zdecyduje się wykorzystać opcję ADBs, gdy X ( k ) = 3. Wtedy q k = ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( k ) 33 0 ( ) ( 1 ) ( 1 ) q k = q k α 39 37 1 q k = q k α q 34 37 1 37 6 Analogicznie: α 2 - dla X ( k ) = 4 α 3 - dla X ( k ) = 5 Dla stanu 6 zakładamy, że: q67 ( k ) = 1

MĘŻCZYŹNI IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 3 9 4 5 6 Wartości estymatorów modelu regresji logistycznej dla danych porządkowych: Parametr estymator p-value Badana kohorta: mężczyźni u których w ciągu 2008 roku zdiagnozowano przerzuty odległe Y - liczba lat, które pacjent przeżyje (Y=0,1,2,3). Stała 3 2,943034 0,001708 Wiek (x) 0,039978 0,000725

IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU P( Y 3) = 1 ( 2) P Y ( + x) ( x) exp 2,943034 0,039978 = 1 + exp 2,943034 + 0,039978 ( 1) P Y ( x) ( x) exp 0,039978 = 1 + exp 0,039978 ( 0) ( 1) P Y w P Y = = 0, gdzie 0 w oznacza odsetek mężczyzn, którzy nie przeżyli roku spośród żyjących do dwóch lat ( 1) ( 1) P Y w P Y = = 1, gdzie 1 przeżyli rok spośród żyjących do dwóch lat w oznacza odsetek mężczyzn, którzy

MĘŻCZYŹNI IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 3 9 4 5 6 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 100

KOBIETY IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 3 9 4 5 6 Wartości estymatorów modelu regresji Poissona z identycznościową funkcją wiążącą: Parametr estymator p-value Badana kohorta: kobiety, u których w ciągu 2008 roku zdiagnozowano przerzuty odległe Y - liczba lat, które pacjent przeżyje (Y=0,1,2,3). Stała 0,552179 0,001556 Wiek (x) -0,005435 0,039798

KOBIETY IV. MODELOWANIE STRUKTURY PROBABILISTYCZNEJ MODELU 7 3 9 4 5 6

V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE MACIERZ FUNKCJI DYSKONTUJĄCEJ Dla stałej stopy procentowej For constant interest rate: 2 3 n 1 υ υ υ υ 1 2 n 1 υ 1 υ υ υ 2 1 n 2 υ υ 1 υ υ Λ= 3 2 1 n 3 υ υ υ 1 υ n ( n 1) ( n 2) ( n 3) υ υ υ υ 1

V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE MACIERZE PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH n+1 Składka jednorazowa Składka okresowa m

V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE PRZYKŁAD 1

V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE PRZYKŁAD 2

V. PRZYKŁADY NUMERYCZNE PRZYKŁAD 3

LITERARTURA 1. Dębicka J. (2013) An approach to the study of multistate insurance contracts, Applied Stochastic Models in Business and Industry, Volume 29, Issue 3, pages 224 240, May/June 2013 2. Haberman S., Pitacco E. (1999) Actuarial Models for Disability Insurance. Chapman & Hall CRC, Londyn. 3. Kim H.S. (2009) Life settlement in US. Research report in KIDI 4. Wojciechowska U., Didkowska J. Zachorowania i zgony na nowotwory złośliwe w Polsce. Krajowy Rejestr Nowotworów, Centrum Onkologii - Instytut im. Marii Skłodowskiej - Curie. Dostępne na stronie http://onkologia.org.pl/raporty/ dostęp z dnia 10.04.2014.

DZIĘKUJEMY ZA UWAGĘ