Gogola, Ján and Vékás, Péter ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2626-814X (2020) Élettartam-kockázat Csehországban és Magyarországon. Biztosítás és Kockázat, 7 (3-4). pp. 14-26. DOI 10.18530/BK.2020.3-4.14
PDF
- Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
1MB |
Official URL: https://doi.org/10.18530/BK.2020.3-4.14
Vékás Péter kutatásait az Európai Unió, Magyarország és az Európai Szociális Alap társfinanszírozása által biztosított forrásból az EFOP-3.6.2-16-2017-00017 azonosítójú „Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek” című projekt támogatta.
Abstract
Az élettartam-kockázat a vártnál hosszabb élettartamokból fakadó pénzügyi kockázat, mely a nyugdíjrendszereket és az életjáradékokat értékesítő biztosítókat érinti legsúlyosabban. Ezért a jövőbeli halandósági ráták előrejelzése ezen szereplők számára alapvető jelentőségű. Elemzésünkben a magasabb, 65-95 éves életkorokra fókuszálunk, mivel a nyugdíjjal kapcsolatos alkalmazásokat tartjuk szem előtt, amelyekben a hosszú távú pénzáramok bizonytalansága elsősorban az ezen életkorokhoz tartozó halandósági ráták alakulásából fakad. A Human Mortality Database (HMD) adatbázisból Csehország és Magyarország halálozási és kitettségi adatsorait használjuk fel, és megmutatjuk, hogy a jelenlegi tendenciák folytatása esetén a szolgáltatással meghatározott nyugdíjtervek kötelezettségeinek értéke Magyarországon 3,77, Csehországban pedig 4,66 százalékkal fog emelkedni, amennyiben a klasszikus periódus (statikus) halandósági tábla helyett kohorsz (dinamikus) táblát használunk.
Item Type: | Article |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | élettartam-kockázat, sztochasztikus halandóság, halandósági tábla, Lee-Carter modell, életjáradék |
JEL classification: | C53 - Forecasting Models; Simulation Methods G22 - Insurance; Insurance Companies; Actuarial Studies J11 - Demographic Trends, Macroeconomic Effects and Forecasts J32 - Nonwage Labor Costs and Benefits; Retirement Plans; Private Pensions |
Divisions: | Institute of Operations and Decision Sciences |
Subjects: | General statistics Social welfare, insurance, health care Computer science |
Funders: | „Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek” EFOP pályázat |
Projects: | EFOP-3.6.2-16-2017-00017 |
DOI: | 10.18530/BK.2020.3-4.14 |
ID Code: | 10060 |
Deposited By: | MTMT SWORD |
Deposited On: | 20 Jun 2024 07:26 |
Last Modified: | 20 Jun 2024 07:49 |
Repository Staff Only: item control page