【《健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的Markov模型構(gòu)建》15000字（論文）】

國家在2016年后大力發(fā)展長期護(hù)理社會(huì)保險(xiǎn)，以緩解社會(huì)養(yǎng)老問題。同時(shí)勵(lì)研究人員針對長期護(hù)理保險(xiǎn)的社會(huì)保險(xiǎn)制度安排、精算定價(jià)和發(fā)于此，本文希望從定量分析的角度，借助CHARLS數(shù)據(jù)庫(中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查)對我國長期護(hù)理保險(xiǎn)精算定價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究。同時(shí)，基于定量分析來定性分析我國老年人遇到的護(hù)理問題和長期護(hù)理保險(xiǎn)的推廣難點(diǎn)。本文界定長期護(hù)理狀態(tài)，在近期我國出臺了《長期護(hù)理失能等級評估標(biāo)準(zhǔn)(試行)》,結(jié)合中國本土政策安排與國際上通用的ADLs評估方法，在簡化結(jié)果的基礎(chǔ)上，定義無法完成ADLs其中四項(xiàng)及以上為長期護(hù)理狀態(tài)?；贛arkov模型相較于隨機(jī)狀態(tài)模型和曼聯(lián)模型具有的“無后效性”,且該模型在長期護(hù)理狀態(tài)持續(xù)性假設(shè)上更貼合實(shí)際，且不依賴經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，因此本文采用Markov模型來進(jìn)行長期護(hù)理保險(xiǎn)精算定價(jià)。接著通過對“健康”、“長期護(hù)理”、“死亡”三種狀態(tài)的分析發(fā)現(xiàn)，三種狀態(tài)之間具有序次關(guān)系，故同居等因素顯著影響老年人的健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。同時(shí)，本文也發(fā)現(xiàn)飲酒對于老康狀態(tài)轉(zhuǎn)移并沒有顯著影響。基于上述模型所測得轉(zhuǎn)移概率矩陣，本文運(yùn)用Markov模型對45-85歲個(gè)體進(jìn)行了長期護(hù)理保險(xiǎn)精算定價(jià)。研究假設(shè)投保年齡從45歲到85歲的投保人均投保至其85歲，通過對初始健康狀態(tài)、年齡、居住地、是類，從而分別得到男性與女性精算費(fèi)率(躉交)總表。轉(zhuǎn)移概率矩陣與精算費(fèi)率表高度關(guān)鍵詞：長期護(hù)理保險(xiǎn)；精算費(fèi)率；Orde(二)研究意義………錯(cuò)誤!未定義書簽。(四)主要?jiǎng)?chuàng)新與不足………………錯(cuò)誤!未定義書簽。二、長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)理論及實(shí)證模型2- (二)數(shù)據(jù)基本情況說明 4-三、轉(zhuǎn)移概率矩陣實(shí)證分析與保險(xiǎn)費(fèi)率表 7- (二)長期護(hù)理保險(xiǎn)費(fèi)率表 主要參考文獻(xiàn) 人口老齡化既是二十一世紀(jì)全球共同挑戰(zhàn)，更是年奮斗目標(biāo)所面對的最基本國情。2001年我國正式進(jìn)入老齡化社會(huì)，自此，社會(huì)老齡化進(jìn)程不斷加速。十九大以來，隨著我國對于科技與高新技不斷提升，社會(huì)保障機(jī)制愈發(fā)完善，使得我國人口平均了我國老齡化人口比重的增長速度(李逸飛，王梓萱，2022)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2021年5月11日全國第七次人口普查結(jié)果顯示，這在某種程度上傳達(dá)截至2020年末，我國65歲及以上人□為19064萬，占總?cè)丝跀?shù)13.5%。根據(jù)中國發(fā)展基金會(huì)發(fā)布的《中國發(fā)展報(bào)告2020:中國人口老齡化的發(fā)展趨勢和政策》測算，截至2025年“十四五”規(guī)劃完成時(shí)，我國65歲及以上老年人占比將超過總?cè)丝诘?5%,達(dá)到驚人的2.1億，這個(gè)數(shù)字十分令人擔(dān)憂(金子睿，洪浩宇，2023)。人口數(shù)(萬人)11894人口數(shù)(萬人)—比重(%)0圖1-12010—2020年我國65歲及以上人口數(shù)量占總?cè)丝诒戎刈邉荼疚耐ㄟ^對CHARLS1數(shù)據(jù)庫最近更新的2018年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，根據(jù)2021年8月3日國家醫(yī)保局出臺的《長期護(hù)理失能等級評估標(biāo)準(zhǔn)(試行)》,結(jié)合國際標(biāo)準(zhǔn)ADLs評估方法對長期護(hù)理狀態(tài)進(jìn)行界定，隨后構(gòu)建OrderedProbit模型(有序Probit模型)(譚子涵，翟麗娜，2021),對中老年人的健康狀況轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行實(shí)際測算，在這類情況下1中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查(ChinaHealthandRetirementLongitudinalStudy,CHARLS)旨在收集一套代表中國45歲及以上中老年人家庭和個(gè)人的高質(zhì)量微觀數(shù)據(jù)，用以分析我國人口老齡化問題，推動(dòng)CHARLS全國基線調(diào)查于2011年開展，覆蓋150個(gè)縣級單位，450個(gè)村級單位，約1萬戶家庭中的1.7萬人。這些樣操作在假設(shè)滿足時(shí)齊Markov性質(zhì)與轉(zhuǎn)移強(qiáng)度在短期不變條件下，方法將估計(jì)的三年間轉(zhuǎn)移矩陣轉(zhuǎn)化為年度轉(zhuǎn)移概率矩陣，通過轉(zhuǎn)移強(qiáng)度矩陣計(jì)算一年期轉(zhuǎn)移概率，并將得到的轉(zhuǎn)移概率數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，在此背景下展開最后運(yùn)用Markov模型對長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)，獲得中國老年人口長期護(hù)理保險(xiǎn)精算費(fèi)率表，并基于此給出結(jié)論與建議(孔澤楷，賀嘉誠，2021)。(一)長期護(hù)理狀態(tài)界定長期護(hù)理狀態(tài)屬于基本生活活動(dòng)能力(ActivitiesofDailyLiving,ADL)缺乏的一種狀態(tài)，廣義的基本生活能力(ADL)是指個(gè)體在家庭、社區(qū)及工作機(jī)構(gòu)進(jìn)行自我管理的而最基本生活能力則是指人們?yōu)榱司S持基本的生存、生活需要而進(jìn)行的生活活動(dòng)，必須具有每天反復(fù)的特性，如進(jìn)食、更衣等(辛鵬程，朱夢瑤，2023)。目前國際常用的ADL評估標(biāo)準(zhǔn)化量表主要包括：六項(xiàng)生活自理能力(ADLs)和老年人自評健康等。ADLs是最具有國際通用意義和最簡單的長期護(hù)理狀態(tài)判斷標(biāo)準(zhǔn)，包括六項(xiàng)基本日常生活活動(dòng)，見表2-1(何啟航，黃景云，2018)。表2-1ADLs六項(xiàng)基本日常生活活動(dòng)序號內(nèi)容1開關(guān)水龍頭、控制水溫、擦干全身2如廁3穿衣自主穿全身衣物4吃飯5室內(nèi)行走簡單從一個(gè)位置移動(dòng)至另一位置6行動(dòng)上述各項(xiàng)間的銜接運(yùn)動(dòng)通過對比可以發(fā)現(xiàn)我國《長期護(hù)理失能等級評估標(biāo)準(zhǔn)(試行)》中的自評項(xiàng)目其實(shí)是與國際通用的ADLs基本相同，考慮到這種情況只是在自評之后由專業(yè)工作人員進(jìn)行評估時(shí)，將長期護(hù)理失能等級評估指標(biāo)拓展為三個(gè)大類，十七個(gè)小項(xiàng)，每個(gè)小項(xiàng)分別加權(quán)賦分，即使本文對這部分的研究結(jié)論還沒有全面揭示，但從已有成果中可以看出其指導(dǎo)意義。初步研究為該領(lǐng)域提供了新的視角和見解，有助于識別核心變量及其相互作用分的總分值(閻天佐，齊嘉言，2019)。評估指標(biāo)得分及對應(yīng)等級見表2-2。表2-2評估指標(biāo)得分及對應(yīng)等級日常生活活動(dòng)能力認(rèn)知能力/感知覺與溝通能力能力完好16分/12分輕度受損中度受損重度受損能力完好100分基本正?；菊］p度失能輕度失能輕度受損65-95分輕度失能輕度失能輕度失能中度失能中度受損45-60分中度失能中度失能中度失能中度失能重度受損0-40分重度失能I級重度失能I級重度失能Ⅱ級重度失能Ⅲ級本文采用CHARLS2018年追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫自2011年開啟全國基線調(diào)查，并在之后對這些樣本每兩到三年追蹤一次。在此環(huán)境下套代表中國45歲及以上中老年人家庭和個(gè)人的高質(zhì)量微化問題，推動(dòng)老齡化問題的跨學(xué)科研究(胡睿德，甘博遠(yuǎn)，2018)。以上結(jié)論為后續(xù)研究提供了重要的啟示，表明理論與實(shí)證研究緊密結(jié)合是至關(guān)重要CHARLS數(shù)據(jù)庫中，除了人員基本信息外，與本文相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于例，該問題設(shè)置為：“請問您是否因?yàn)榻】岛陀洃浀脑颍约捍┮路c困難?穿衣服并且在這一系列問題之前有一個(gè)鉤稽問題“DB009”,該鉤稽問題回答可能會(huì)導(dǎo)致后面幾個(gè)問題的失效(即跳過本文所選六大問題)。些初期結(jié)果，本文能夠設(shè)定更多前瞻性的假設(shè)和研究方向，助力該領(lǐng)域的進(jìn)步?；诖耍恼率崂砹藛柧碓O(shè)計(jì)的中潛藏的勾稽關(guān)系，可以察覺到聯(lián)系問卷前后的相關(guān)性，對缺失值進(jìn)行一定的處理與調(diào)整，構(gòu)建了有齡(ag辛鵬程，朱夢瑤ar)、是否與配偶共同居住(mari)、居住地(home)、飲酒(drink)(三)模型構(gòu)建一—Markov模型及OrderedProbit模型1.數(shù)據(jù)和模型假設(shè)假設(shè)一：不同受訪者健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移服從時(shí)齊Markov性質(zhì)，具有無后效性，同時(shí)轉(zhuǎn)移概率只與狀態(tài)i,j有關(guān)，而與時(shí)刻n無關(guān)(陳嘉偉，孔雨菲，2018)。假設(shè)二：轉(zhuǎn)移強(qiáng)度短期不變。通過不同年齡層對于期末健康狀態(tài)的影響可以看假設(shè)三：投保年齡為45-85歲，保險(xiǎn)保障期間至被保險(xiǎn)人85歲。通過對樣本轉(zhuǎn)移進(jìn)行描述性分析，從這些案例中顯而易見發(fā)現(xiàn)樣本的高頻健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移集中在45歲以上，85歲以下，同時(shí)根據(jù)目前市場上保險(xiǎn)公司所售賣商業(yè)長期護(hù)理保險(xiǎn)情長期護(hù)理保險(xiǎn)的購買在45歲左右暴增且45歲以上被保險(xiǎn)人占大部分，故假設(shè)合理(楊天2.健康轉(zhuǎn)移概率估計(jì)模型■d圖2-1三狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程從邏輯上看，本文對三種狀態(tài)的定義存在序次關(guān)系，反應(yīng)了不同的健康程度(亦或?qū)Ω鳡顟B(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行擬合，并形成轉(zhuǎn)移概率矩陣(孫啟銘，楊一凡，2023)。在模型建立過程中，本文通過控制性別、年齡、居住地、是否飲酒、是否與配偶共同居以45歲、55歲、65歲、75歲、85歲為界，將受訪者分為六組，由于第一組、第六組不Pr(Y,;i=j|Xi)=G(β?+β?Yt-1,i+β?ageyear+β?mari+βi=1,2,3,4,……;j=0,1,2;t=2018;t-1=2015Yt;表示在2018年追蹤調(diào)查中，從這些操作中看出第i個(gè)受訪者的健康狀態(tài)；G(X)表各變量的具體情況如表2-1。我們通過極大似然估計(jì)法對回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，這在一定表2-1主要變量列示值配偶同居、居住地、初始健康狀態(tài)、性別這5個(gè)自變量均非常顯著,這在一定程度上體現(xiàn)已經(jīng)可以較為顯著的代表健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響因素，多學(xué)科整合不僅能融合不同學(xué)術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)見解與技術(shù)手段，還加速了新觀點(diǎn)、新理論與新策略的否飲酒對于健康狀況轉(zhuǎn)移影響并不大，這與一般認(rèn)知有所偏差i=1,2,3,4,……;j=0,1,2;t=2018;t-1表2-3給出修改后模型可以精準(zhǔn)擬合在合理假設(shè)下的健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況，且各個(gè)自變量的系數(shù)符號也均滿足實(shí)際情況，在這般的框架下模型的各個(gè)變量在統(tǒng)計(jì)上均非常顯著。說明模型建立合理，可以使用，變量的選取合適，設(shè)置適中，不宜再做精簡(趙思遠(yuǎn)，陳雨彤，2020)。表2-2OrderedProbit健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率模型估計(jì)結(jié)果ZZ3.長期護(hù)理保險(xiǎn)精算躉繳保費(fèi)公式引入符號a表示期初為x歲、處于狀態(tài)i的被保險(xiǎn)人獲得的長期護(hù)理保險(xiǎn)的期望給Ai表示狀態(tài)為i時(shí)保險(xiǎn)公司的給付金額。則Markov模型的定價(jià)公式為(劉浩然，林婉三、轉(zhuǎn)移概率矩陣實(shí)證分析與保險(xiǎn)費(fèi)率表1.描述性統(tǒng)計(jì)CHARLS的2015年全國追蹤調(diào)查樣本中，共有21095個(gè)樣本，其中男性10025個(gè)，占比47.5%,女性11044個(gè)，占比52.5%。約有60%受訪者為60歲以下人群，其它為60其既能支撐并拓展現(xiàn)有理論框架，又可能在某些維度提出新觀點(diǎn)或修正傳統(tǒng)由于前述之推理為了維持?jǐn)?shù)據(jù)庫可持續(xù)性，也存在新受訪者加入的情況，但是由于本文由于有部分樣本對于上述的六個(gè)問題并沒有記錄或者數(shù)據(jù)缺失，對于無記錄數(shù)據(jù)，通過對問卷問題設(shè)置的分析發(fā)現(xiàn)，在本文針對研究的6項(xiàng)問題之前的9個(gè)問題存在程序(PROCEDURE):“If(DB00要對此進(jìn)行特殊處理；另一方面，對于數(shù)據(jù)缺失問題，將這一部分樣本進(jìn)行剔除，通過以上步驟對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以避免潛在異常值，最終獲得有效樣本20956個(gè)(劉星辰，周2.Orderedprobit模型測算轉(zhuǎn)移概率矩陣運(yùn)用2-2式呈現(xiàn)的OrderedProbit模型公式，本文測算了所有追蹤調(diào)查樣共4組，是否與配偶同居(mari)共2個(gè)取值，性別(gender)共2個(gè)取值，居住地(home)共2個(gè)取值，組合形成共32個(gè)轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)上述考量顯示分別代表在不同年齡組別、態(tài)的概率。其中矩陣各行概率和均為1,由式(3-1)表示如下(章子和，殷雅琳，2022):表3-1展示了45-55歲年齡組的轉(zhuǎn)移概率矩陣估計(jì)值，全部測算結(jié)果見附錄中附表1和附表2。以45-55歲年齡組，不與配偶同居，常居住地在農(nóng)村的男性為例，在2015年追蹤調(diào)查中處于健康狀態(tài)的樣本，在3年后2018年仍處于健康狀態(tài)的概率為60.7%,3年后轉(zhuǎn)移到長期護(hù)理狀態(tài)的概率為36.2%,三年后處于死亡狀態(tài)的概率為3.1%,這說明為失能狀態(tài)。本文還積極與同行交流互動(dòng)，汲取他們的寶貴意見，不斷完善和優(yōu)化研究方法。而期初處于長期護(hù)理狀態(tài)的樣本，有約65%的可能性仍處于長期護(hù)理狀態(tài)或者死亡，且有12.8%的可能性死亡，在此背景之下是健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移至死亡概率的4倍，說明期初處于長期護(hù)理狀態(tài)的樣本恢復(fù)健康的能力與可能性并不強(qiáng)，且面臨較高的死亡風(fēng)險(xiǎn)方案的有效性與可靠性。測試過程中，采用了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)采集與分析方法，確保結(jié)果的表3-13年期45-55歲男性轉(zhuǎn)移概率矩陣P(3)同居情況轉(zhuǎn)移概率矩陣P(3)45歲-55歲不與配偶同居110011110011與配偶同居110011110011到P(1)的轉(zhuǎn)變，在現(xiàn)有條件下即得到間隔一年的轉(zhuǎn)移概率矩陣。為確保上述結(jié)論的科并通過細(xì)致的篩選與整理步驟，確保了數(shù)據(jù)的精確性和可靠性。令Q為轉(zhuǎn)移強(qiáng)度矩陣，Hij(x)為轉(zhuǎn)移強(qiáng)度，則下述公式(3-2)和式(3-3)成立(張?zhí)鞚?，陳夢瑤?020):通過對比能夠發(fā)現(xiàn)根據(jù)式3-4和式3-5我們可以得到任意時(shí)間長度的轉(zhuǎn)移概率矩陣。從而實(shí)現(xiàn)從P(3)到P(1)的轉(zhuǎn)變。表3-2展示了45歲~55歲組別的轉(zhuǎn)移概率矩陣P(1),表3-21年期45-55歲男性轉(zhuǎn)移概率矩陣P(1)同居情況轉(zhuǎn)移概率矩陣P(1)45歲-55歲ag辛鵬程，同居110011110011與配偶同居110011110011大，期末處于長期護(hù)理狀態(tài)的概率也越大，反之亦然，這在一定程度上闡明這與我們的預(yù)期是相同的。而這種隨著年齡上漲帶來的長期護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)增加其實(shí)是可控的，從數(shù)據(jù)上第二，在控制了年齡、是否與配偶同居、初始健康狀況和居住地之后，對比女性和男性可以看出，女性的死亡概率比男性低(這與生命表中的死亡率一致)(祁得和，殷婉第三，在其他變量相同的情況下，居住地位于農(nóng)村相比居住地位于城鎮(zhèn)失能風(fēng)險(xiǎn)更低。通常意義上來說，城鎮(zhèn)的醫(yī)療保健水平、社區(qū)養(yǎng)老、居民福少了復(fù)雜操作可能帶來的錯(cuò)誤。這在某種程度上表征了這一現(xiàn)象的產(chǎn)生，可能是農(nóng)村人□生活習(xí)慣更規(guī)律，生活壓力小，且往往不會(huì)熬夜，飲食也更清淡，不存在經(jīng)常大魚大肉的行為等原因?qū)е隆５顷P(guān)于這一點(diǎn)，需要專門的研究來進(jìn)行詳細(xì)論述，這并不是本最后，平均來看，45歲-55歲年齡段，居住于農(nóng)村有配偶同居的女性從健康轉(zhuǎn)移至長期護(hù)理狀態(tài)的概率最低，面臨的長期護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)最小，從這些情況中反映而75歲-85歲年齡段，居住于城市無配偶同居的男性從健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移至長期護(hù)理狀態(tài)的概率最高，風(fēng)(二)長期護(hù)理保險(xiǎn)費(fèi)率表1.精算費(fèi)率表測算其中定價(jià)的重要基礎(chǔ)為健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P(1),該矩陣已由上述模型測算得到，且Markov模型具有獨(dú)特的無后效性。故只需要利用下列公式(3-6)和公式(3-7)迭代為了便于計(jì)算，在此類條件下不難推斷出我們假設(shè)長期護(hù)理保險(xiǎn)的保險(xiǎn)期間為保障至一定年齡，本文假設(shè)保障至被保險(xiǎn)人85歲，投保年齡是45歲至85歲，投保條件是健間內(nèi)，被保險(xiǎn)人從健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移至長期護(hù)理狀態(tài)或者維持長期護(hù)理狀態(tài)，則該年度公司給付1單位貨幣，假設(shè)方案中輸入的信息與預(yù)期相吻合，則理論上可以期待結(jié)果能夠達(dá)成設(shè)計(jì)的目標(biāo)。也就是說，如果初始條件和參數(shù)設(shè)定準(zhǔn)合理，其結(jié)果將是可靠的和有效的。被保險(xiǎn)人死亡或者由長期護(hù)理狀態(tài)轉(zhuǎn)移為健康狀態(tài)保險(xiǎn)公司不予給付。公式中的Pij(x,x+1)由上文測算的轉(zhuǎn)移矩陣P(1)得出，折現(xiàn)率由當(dāng)期市場利率進(jìn)行估計(jì)，假定市場利率為2.5%,由于保險(xiǎn)期間上限為85歲，通過這些細(xì)節(jié)表明故85歲處于健康狀態(tài)的被保險(xiǎn)人可獲得給付為0,85歲處于長期護(hù)理狀態(tài)的被保險(xiǎn)人可獲得給付為1,即,a85=1。以85歲為起點(diǎn)，將健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率代入式(3-6)和式(3-7)進(jìn)行迭代，即可獲得不同年齡、居住地、是否與異性同居和不同初始狀態(tài)的男女投保人的長期護(hù)理表3-3男性長期護(hù)理保險(xiǎn)純費(fèi)率(躉交)表(總表1)85歲84歲83歲82歲81歲80歲79歲78歲77歲76歲75歲74歲73歲72歲71歲70歲69歲68歲67歲66歲65歲64歲63歲62歲61歲60歲59歲58歲57歲56歲55歲54歲53歲52歲51歲50歲49歲48歲47歲46歲45歲表3-3女性長期護(hù)理保險(xiǎn)純費(fèi)率(躉交)表(總表2)不與配偶同居與配偶同居85歲84歲83歲82歲81歲80歲79歲78歲77歲76歲75歲74歲73歲72歲71歲70歲69歲68歲67歲66歲65歲64歲63歲62歲61歲60歲59歲58歲57歲56歲55歲54歲53歲52歲51歲50歲49歲48歲47歲46歲45歲基于實(shí)際情況，我們對于初始狀態(tài)為健康的個(gè)體，以48歲與配偶同居，男性，居住于農(nóng)村為例，該個(gè)體要獲得37年的保障，假設(shè)該年如果進(jìn)入長期護(hù)理狀態(tài)賠付10000元，并在之后每年視情況進(jìn)行賠付，那么該個(gè)體總共的賠付成本為4,0400元，此金額為純風(fēng)險(xiǎn)保費(fèi)，不包含手續(xù)費(fèi)、傭金、管理費(fèi)用等附加費(fèi)用和利潤?？梢钥闯?，我國老年人在面臨較大的失能風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，在此特定環(huán)境中情況一目了然也因此面臨著很高的長期護(hù)理保險(xiǎn)保費(fèi)，尤其是對于年齡大的老年人，高費(fèi)率往往會(huì)遏制其購買保險(xiǎn)的欲望，也就給社會(huì)增壓、給子孫添負(fù)，所以在中國實(shí)行社會(huì)保險(xiǎn)性質(zhì)的長期護(hù)理保險(xiǎn)制度是必要的(王子杰，高藝馨，2017)。還需考慮外部因素的干擾，以保證研究過程的可控性和可重復(fù)性，為結(jié)論的廣泛認(rèn)可提供可靠支撐。2.基于精算費(fèi)率表的對比分析通過精算費(fèi)率總表可以看出，在其他條件相同的條件下，男性的費(fèi)率顯著高于女性，其中，初始健康狀態(tài)的投保人，性別費(fèi)率差已經(jīng)達(dá)到10%,這一現(xiàn)象與我國生命表的結(jié)果具有相似性。雖然男性在身體素質(zhì)、心理素質(zhì)等各方面具有健康優(yōu)勢，但是由于社會(huì)壓力、生活習(xí)慣等因素的影響，男性面臨比女性更大的長期護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)(張宇浩，王思敏，2021)。這一研究結(jié)果的取得也進(jìn)一步凸顯了理論結(jié)合實(shí)踐的重要性。本文在理論上有所創(chuàng)新，同時(shí)也注重研究成果的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。如果將重心轉(zhuǎn)移至老年人的居住地，根據(jù)以上分析可以發(fā)現(xiàn)居住于農(nóng)村的人口保險(xiǎn)費(fèi)率也顯著低于居住于城市的人口，例如初始健康狀態(tài)、不與配偶同居、居住于農(nóng)村的45歲女性比初始健康狀態(tài)、不與配偶同居、居住于城鎮(zhèn)的45歲女性平均費(fèi)率差為7.9%,這無疑是有利于實(shí)現(xiàn)共同富裕的一件好事，這也是在全國范圍推廣長期護(hù)理保險(xiǎn)的重要意義(江浩然，陸思穎，2021)。本文重新評估了研究結(jié)論，首先在理論上確認(rèn)了假設(shè)的合理性及邏輯的一致性。通過詳細(xì)文獻(xiàn)檢索與對比分析，驗(yàn)證了研究模式的科學(xué)性與實(shí)用性。進(jìn)一步地，采用多種實(shí)證手段測試結(jié)論，確保其穩(wěn)定性和可靠性。對比初始健康狀態(tài)可以發(fā)現(xiàn)，其他條件相同時(shí)，初始狀態(tài)為健康的被保險(xiǎn)人其長期護(hù)理保險(xiǎn)的純費(fèi)率比初始狀態(tài)為長期護(hù)理的被保險(xiǎn)人平均低約30%,這一差別懸殊，原因是45歲以上老人即使初始健康狀態(tài)為健康，那他在未來轉(zhuǎn)移為長期護(hù)理狀態(tài)的可能性也是有的，維持在10%左右，而長期護(hù)理狀態(tài)保持該狀態(tài)不變的可能性在75%左右，再加上長期護(hù)理狀態(tài)個(gè)體在未來還是有一定可能性能恢復(fù)健康狀態(tài)的，所以差別懸殊的基礎(chǔ)上也并沒有我們想象中的那么大。于這樣的前提下但是總體而言，初始狀態(tài)為健康的老年人未來所面臨的長期護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)和死亡風(fēng)險(xiǎn)均遠(yuǎn)低于初始狀態(tài)為長期護(hù)理的老人(李本文以長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)為切入點(diǎn)，通過定性與定量相保險(xiǎn)制度與精算定價(jià)進(jìn)行研究，通過CHARLS數(shù)據(jù)，構(gòu)建有序Probit模型對我國45歲以上中老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行測算，并基于該轉(zhuǎn)移概率矩陣，運(yùn)用Markov模型對45-85歲個(gè)體進(jìn)行長期護(hù)理保險(xiǎn)精算定價(jià)，得到精算費(fèi)率總表(見表3-3和表3-4),利用本土數(shù)據(jù)，立足本國實(shí)際，測算得出的轉(zhuǎn)移概率矩陣和長期護(hù)理保險(xiǎn)費(fèi)率對我國長間模型和減量表模型，以及近年來學(xué)術(shù)界較為推崇的Markov文認(rèn)為Markov模型對于我國實(shí)際最為契合，在這樣的大環(huán)境下該模型既考慮到各種健康狀態(tài)的特殊性，又不依賴于保險(xiǎn)公司經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以較為完美的在我國保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)行大第二，本文研究的關(guān)鍵是通過模型擬合來計(jì)算中老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，本住、居住地、初始健康狀態(tài)能夠顯著影響最終健康狀態(tài)。因此本文采取這五種因素作為第三，基于OrderedProbit模型獲得了中老年人健康狀態(tài)轉(zhuǎn)們發(fā)現(xiàn)，男性、高齡、不與配偶同居、居住于城鎮(zhèn)、期初健康狀態(tài)差等都會(huì)導(dǎo)致長期護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)的顯著增加，而飲酒對于中老年人的健康狀態(tài)影響并不顯著,這與通常理解是不歲年齡段，無配偶同居的城市男性從健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移至長期護(hù)理狀態(tài)的概率最高，是前者的4倍左右。本研究還強(qiáng)調(diào)了理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合，通過將理論分析應(yīng)用于實(shí)際問題第四，在精算費(fèi)率厘定中，利用Markov模型和本文測算的轉(zhuǎn)移概率矩陣，本文對保障期間至85歲的長期護(hù)理保險(xiǎn)的躉交保費(fèi)進(jìn)行了測算，得到分類費(fèi)率表。費(fèi)率表能夠志宇，張婉如，2022)。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，不同分類的費(fèi)率具有5%~30%的差距，說明實(shí)行分類第五，長期護(hù)理保險(xiǎn)制度建設(shè)方面，從精算費(fèi)率表我們可以發(fā)現(xiàn)，長期護(hù)理保險(xiǎn)的成本是很高的，也就意味著這類保險(xiǎn)的市場通常比較小，產(chǎn)品接受率有限，而我國又已經(jīng)進(jìn)入并且將長期處于老齡化社會(huì)，老年人對于長期護(hù)理的需求也非常強(qiáng)，所以長期護(hù)理保險(xiǎn)對我國社會(huì)具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性作用，從中可得出此結(jié)論是化損失分?jǐn)偟闹匾獧C(jī)制。因此，我國需要建立社會(huì)保障與商業(yè)保險(xiǎn)相結(jié)合的多層次長期護(hù)理保險(xiǎn)機(jī)制，一方面國家應(yīng)該采用恰當(dāng)?shù)幕I資結(jié)構(gòu)進(jìn)行長期護(hù)理保險(xiǎn)(“第六險(xiǎn)”)社保籌資，保證其覆蓋面與普惠性，另一方面必須鼓勵(lì)商業(yè)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)推廣高保障的商業(yè)長期護(hù)理保險(xiǎn)，滿足消費(fèi)者更高層次的需求。[1]黨俊武，魏彥彥，劉妮娜.中國城鄉(xiāng)老年人生活狀況調(diào)查報(bào)告(2018)[M].社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2018.[2]李逸飛，王梓萱.基于隨機(jī)分析的中國老年人失能狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律研究[D].浙江大學(xué)，2013.[3]金子睿，洪浩宇.基于家庭微觀數(shù)據(jù)的長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)[J].保險(xiǎn)研究，[4]譚子涵，翟麗娜.基于轉(zhuǎn)移概率模型的老年人長期護(hù)理需求預(yù)測分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012,47(S2):119-130.[5]孔澤楷，賀嘉誠.長期護(hù)理保險(xiǎn)失能等級評估的理論與實(shí)踐[M].東南大學(xué)出版社，2020.[6]辛鵬程，朱夢瑤.政策性長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)研究——以北京市為例[J].保險(xiǎn)研究，2016(09)[7]LarryA.Cox,YanlingGe.TemporalProfitabilityandPricingofLong-TeJournalofRiskandInsurance,2004,71(4).[8]LeviksonB.,MizrahinalysisandRiskManagementinWesternChina,2013:136-142.[10]閻天佐，齊嘉言.考慮狀態(tài)停留時(shí)長的我國中老年人口狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率測算[J].保險(xiǎn)研究，2020(02):102-113.[11]Robinson,James,2002ALong-TermCareStatus[12]胡睿德，甘博遠(yuǎn).長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)研究[D].山東大學(xué)，2017.[13]朱曉彤，張昊天.長期護(hù)理保險(xiǎn)在中國的選擇一—基于制度分析，2007.[14]付鈺瑩，成錦程.基于Markov模型的長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)[J].保險(xiǎn)研究，2018(10):87-99.[15]林雪茹，趙怡忠.我國老年長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)研究[D].山東大學(xué)，2013.[16]陳嘉偉，孔雨菲.中國人口老齡化與老年人狀況藍(lán)皮書[M].中國社會(huì)出版社，2010.[17]付卓忠，呂佳俊.基于非齊次Markov模型的長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)研7):108-121.[19]魏奇彤，韓曉倩.長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)模型比較與分析[J].財(cái)經(jīng)論叢，2014,08(8):44.[20]孫啟銘，楊一凡.美國長期護(hù)理保險(xiǎn)實(shí)踐及其對我國的啟示—一基于美國長期護(hù)理保險(xiǎn)定價(jià)視角的分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2018(02):111-114.學(xué)術(shù)之旅的感恩篇章，在撰寫這篇論文的過程中，我深刻感受到了學(xué)術(shù)研究的深度與廣度。衷心感謝我的導(dǎo)師，您的智慧與耐心如同明燈，照