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Enregistrement W3125512052

Annuities Markets Around the World: Money’s Worth and Risk Intermediation

2001· preprint· en· W3125512052 sur OpenAlexaboutno aff
Estelle James, Xue Song

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2001
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsDiscountingPresent valueLife annuityPopulationPensionDifferential (mechanical device)Interest rateCash flowActuarial scienceBusinessFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Annuities markets around the world are small. However, they have been growing in recent years and are likely to grow further as a result of reforms in public social security systems and private pension plans, that partially replace defined benefit plans with funded defined contribution plans. When people retire they may choose, and are sometimes required, to annuitize these defined contribution savings. Therefore, it is important to learn whether or not annuities markets exist, how they operate and what kinds of market failure can be anticipated. Several papers have already analyzed US annuitie smarkets. This paper extends that analysis by examining annuities markets in other countries. We present evidence from Canada, the UK, Switzerland, Australia, Israel, Chile and Singapore—a variety of high and middle-income countries—and replicate the results from the US. This paper focuses on analyses of the expected present discounted value (EPDV) of cash flows from the annuity, and the money’s worth ratio (MWR), which is the EPDV divided by the initial premium cost. We find that, when discounting at the risk-free rate, MWR’s for annuitants are surprisingly high--greater than 95% in most countries and sometimes greater than 100%. MWR’s for the average population member are lower but still exceed 90% in most cases. We show that differential interest rate structures largely explain differential monthly payouts across countries, while differential mortality rates, especially projected improvement factors, help explain differences in measured MWR’s, given these monthly payouts and interest rates. The high MWR’s raise the question: How do insurance companies cover their costs despite these high MWR’s? We hypothesize that for each annuity sale, insurance companies get a large sum of money up-front that they invest in a portfolio of corporate bonds, mortgages, and some equities, earning a rate of return that exceeds the risk-free rate by 1.3% or more per year. They turn this “risky” portfolio into a safer annuity by a variety of risk-intermediation, term-intermediation techniques. This allows them to sell a product that is nearly risk-free, while earning a “spread” that covers their costs. We present data on cost and investment returns that are consistent with this hypothesis. The limited opportunity to earn this spread may help explain why price indexed annuities in the UK charge higher loads to cover their costs and risks. For consumers who would prefer to accept this investment risk and capture this spread themselves, the appropriate discount rate is higher and the MWR is lower, helping to explain the low demand for annuities in voluntary markets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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