Gözlemlenemeyen risk faktörlerinin ölümlülük üzerindeki etkisi

Abstract

Aktüerler, sigortalı popülasyonun aynı risk faktörlerine maruz kalan bireylerden oluşmadığının, diğer bir deyişle, sigortalı popülasyonun homojen bir yapıya sahip olmadığının farkındadırlar. Bu heterojenlik, popülasyonun ölüm zamanı verisi kullanılarak, elde edilen ölüm oranları arasında bağımlılığa neden olmaktadır.Hayat sigortası ürünlerinin doğru fiyatlandırılabilmesi için popülasyonun ölümlülüğüne etki eden heterojenlik yapısının iyi anlaşılması gerekmektedir. Sigortalı popülasyonun heterojenliğinin temel olarak iki kaynağı bulunmaktadır. Bunlar, gözlemlenebilir ve gözlemlenemeyen risk faktörlerinden kaynaklanan heterojenliktir. Gözlemlemlenebilir risk faktörlerinden kaynaklanan heterojenlik poliçe düzenlenirken risk kabul sürecinde dikkate alınabilirken, gözlemlenemeyen risk faktörlerinden kaynaklanan heterojenlik ise dikkate alınamamaktadır. Gözlemlenemeyen risk faktörlerinden kaynaklanan heterojenlik risk faktörüne ilişkin bilginin bulunmaması veya var olan bilginin yetersiz olmasından kaynaklanmaktadır.Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren 5 büyük sigorta şirketinden elde edilen ölüm verisi cinsiyete göre ayrılmış ve heterojenlik yapısının belirlenebilmesi için hassasiyet modelleri incelenmiştir. Hassasiyet modeli parametrelerinin tahmini için ise Genelleştirilmiş Doğrusal Modelleme Yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre kadın ve erkek sigortalı veri kümeleri için heterojenliğin etkisinin önemli olduğu görülmüştür.

Actuaries know that people, who bring into being insured population, does not exposure same risk factors, in other words, insured population is not homogeneous. This inhomogeneity causes dependence between mortality rates which is obtained from population mortality time data.In order to fairly price life insurances, a better understanding of the extent of heterogeneity in population mortality is required. Basically, there are two reasons for heterogeneity in insured population. They are heterogeneity causes from observable risk factors and heterogeneity causes from unobservable risk factors. As, heterogeneity causes from observable risk factors is taken into consideration at underwriting process when issuing a policy, heterogeneity causes from unobservable risk factors is not taken. Heterogeneity causes from unobservable risk factors results from being uninformed or not having enough knowledge about risk factor.This paper applies well established frailty models to quantify the extent of heterogeneity in Turkey insured population death data which is taken from 5 active insurance company in Turkey and seperated by gender. To estimate parameters is used Generalized Linear Modelling Method. The results confirm significant heterogeneity effect exists for male and female insured population.