Notice bibliographique
Résumé
Two forces are about to create a growing market for individual annuities in the United States and Canada. First, the postwar Baby Boom (born 1946–64) is inexorably moving into retirement. Second, there is a strong move away from employer-sponsored defined benefit pension plans to defined contribution pension plans. This trend could even extend (in the United States) into the provision of Social Security benefits. Under these arrangements, participants must find a way to mitigate their “longevity ” risk (and the investment risk, although this is not the topic of this paper). The most obvious answer is to buy a life annuity. However, at this time in the United States and Canada persons who voluntarily apply to buy a life annuity are generally assumed to be in extremely good health, and annuity rates are determined using very low mortality assumptions (high life expectancy assumptions). While there is a growing market in “enhanced/impaired annuities, ” especially in the United Kingdom where annuitization has been mandatory, the present pricing structure for annuities in the United States and Canada means that a large proportion of the population cannot get a “fair value ” annuity given their less-than-preferred health profile. This paper looks at the present annuity marketplace in the United States and Canada. It also reviews the underwriting and marketing of life annuities in the United Kingdom where “enhanced ” life annuities are available for a broader cross section of the marketplace. It also reviews the use of P&C risk classification techniques and how they might apply to the annuity marketplace as well as potential legal constraints on broader risk classification for life annuities. The paper concludes that the U.S. and Canadian annuity marketplace could be doing more to provide “fair value ” annuities to substandard risks. Without an appropriate private-sector reaction, consumers may respond by inviting government intervention. 1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».