基于Markov链的税延型养老保险跨期效用

通过购买税延型养老保险,投保人可以降低自己的税费,增加退休后可支配收入.因此,税延型养老保险一定程度上能够提高个体效用.然而实践中,个体健康状态和寿命是影响购买税延养老保险效用的重要因素.在个体跨期效用框架下,这里引入健康状态的Markov链模型,发现健康状态的恶化和较短的预期寿命都降低个体效用,从而也就降低了个体购买延税养老保险的意愿.因此,在推广税延养老保险时,政府制定的政策和保险公司设计的产品应给与这类人群最低保障.

Markov链在寿险业务利润测试模型中的应用

针对几种典型的健康状态以及寿险业务中的几种保障类型,本文将多状态Markov链应用于特定的团体寿险业务利润测试模型中.相对于传统的利润测试模型,基于健康状态的多状态Markov链利润测试模型更符合寿险业务特点,并且能更好地模拟团体寿险业务的索赔过程.最后,本文还给出了两个寿险业务利润测试的实际应用例子,并通过Matalab编程进行有关数值演示.本文构造的模型有助于保险公司的业务战略实施和有效管理产品以及进行精准定价.