Upper and lower bounds for annuities and life insurance from incomplete mortality data

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Filipe Costa de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
por
Título da fonte: Revista Contabilidade & Finanças (Online)
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/156392
Resumo: O objetivo deste estudo foi estabelecer limites superior e inferior para o valor presente esperado de anuidades vitalícias e seguros de vida inteira a partir de dados incompletos sobre mortalidade, generalizando resultados anteriores sobre expectativa de vida. Desde seu surgimento, no século XVII, a ciência atuarial se dedica ao estudo de anuidades e seguros. Assim, estabelecer intervalos que propiciam uma ideia inicial sobre o custo desses produtos a partir de dados incompletos sobre mortalidade representa uma contribuição teórica para a área e isso pode ter importantes aplicações em mercados sem registros históricos ou com pouca confiabilidade dos dados sobre mortalidade, bem como em mercados novos ainda pouco explorados. Foram construídos, para o caso contínuo e o discreto, limites superior e inferior para o valor presente esperado de anuidades vitalícias e seguros de vida inteira, contratados por uma pessoa de idade x, a partir de informação sobre o valor presente esperado desses respectivos produtos financeiros subscritos por uma pessoa de idade x + n e a probabilidade de um indivíduo de idade x alcançar com vida a idade x + n. Por meio dos limites de uma anuidade contínua, em um ambiente em que a taxa instantânea de juros é igual a zero, os resultados apresentados também estabelecem limites para a expectativa completa de vida, o que implica que a contribuição desta pesquisa generaliza resultados anteriores da literatura. Constatouse, ainda, que, tanto para anuidades quanto para seguros, o tamanho dos intervalos construídos cresce com aumentos do tamanho da lacuna de dados e diminui à medida que a curva de sobrevivência se torna mais retangular. Ilustrativamente, limites para a expectativa de vida aos 40 anos e aos 60 anos, para os 10 municípios com maior expectativa de vida ao nascer no Brasil no ano de 2010, foram construídos a partir de dados disponíveis no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil.
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spelling Upper and lower bounds for annuities and life insurance from incomplete mortality dataLimites superior e inferior para anuidades e seguros de vida a partir de dados incompletos sobre mortalidadeactuarial mathematicsactuarial scienceannuitieslife insurancemortality tablematemática atuarialciências atuariaisanuidadesseguro de vidatábua de mortalidadeO objetivo deste estudo foi estabelecer limites superior e inferior para o valor presente esperado de anuidades vitalícias e seguros de vida inteira a partir de dados incompletos sobre mortalidade, generalizando resultados anteriores sobre expectativa de vida. Desde seu surgimento, no século XVII, a ciência atuarial se dedica ao estudo de anuidades e seguros. Assim, estabelecer intervalos que propiciam uma ideia inicial sobre o custo desses produtos a partir de dados incompletos sobre mortalidade representa uma contribuição teórica para a área e isso pode ter importantes aplicações em mercados sem registros históricos ou com pouca confiabilidade dos dados sobre mortalidade, bem como em mercados novos ainda pouco explorados. Foram construídos, para o caso contínuo e o discreto, limites superior e inferior para o valor presente esperado de anuidades vitalícias e seguros de vida inteira, contratados por uma pessoa de idade x, a partir de informação sobre o valor presente esperado desses respectivos produtos financeiros subscritos por uma pessoa de idade x + n e a probabilidade de um indivíduo de idade x alcançar com vida a idade x + n. Por meio dos limites de uma anuidade contínua, em um ambiente em que a taxa instantânea de juros é igual a zero, os resultados apresentados também estabelecem limites para a expectativa completa de vida, o que implica que a contribuição desta pesquisa generaliza resultados anteriores da literatura. Constatouse, ainda, que, tanto para anuidades quanto para seguros, o tamanho dos intervalos construídos cresce com aumentos do tamanho da lacuna de dados e diminui à medida que a curva de sobrevivência se torna mais retangular. Ilustrativamente, limites para a expectativa de vida aos 40 anos e aos 60 anos, para os 10 municípios com maior expectativa de vida ao nascer no Brasil no ano de 2010, foram construídos a partir de dados disponíveis no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil.This study aimed to set upper and lower bounds for the expected present value of whole life annuities and whole life insurance policies from incomplete mortality data, generalizing previous results on life expectancy. Since its inception, in the 17th century, actuarial science has been devoted to the study of annuities and insurance plans. Thus, setting intervals that provide an initial idea about the cost of these products using incomplete mortality data represents a theoretical contribution to the area and this may have major applications in markets lacking historical records or those having little reliability of mortality data, as well as in new markets still poorly explored. For both the continuous and discrete cases, upper and lower bounds were constructed for the expected present value of whole life annuities and whole life insurance policies, contracted by a person currently aged x, based on information about the expected present value of these respective financial products subscribed to by a person of age x + n and the probability that an individual of age x survives to at least age x + n. Through the bounds of a continuous annuity, in an environment where the instantaneous interest rate is equal to zero, the results shown also set bounds for the complete life expectancy, which implies that the contribution of this research generalizes previous results in the literature. It was also found that, for both annuities and insurance plans, the length of constructed intervals increases as the data gap size increases and it decreases as the survival curve becomes more rectangular. Illustratively, bounds for life expectancy at 40 and 60 years of age, for the 10 municipalities showing the highest life expectancy at birth in Brazil in 2010, were constructed by using data available in the Atlas of Human Development in Brazil.Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária2019-04-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfapplication/xmlhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/15639210.1590/1808-057x201807320Revista Contabilidade & Finanças; v. 30 n. 80 (2019); 282-291Revista Contabilidade & Finanças; Vol. 30 No. 80 (2019); 282-291Revista Contabilidade & Finanças; Vol. 30 Núm. 80 (2019); 282-2911808-057X1519-7077reponame:Revista Contabilidade & Finanças (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPengporhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/156392/151888https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/156392/151889https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/156392/151890Copyright (c) 2019 Revista Contabilidade & Finançasinfo:eu-repo/semantics/openAccessSouza, Filipe Costa de2019-05-07T18:56:00Zoai:revistas.usp.br:article/156392Revistahttp://www.revistas.usp.br/rcf/indexPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprecont@usp.br||recont@usp.br1808-057X1519-7077opendoar:2019-05-07T18:56Revista Contabilidade & Finanças (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false
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