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Enregistrement W3165871869 · doi:10.1002/hec.4423

Long term care insurance with state‐dependent preferences

2021· article· en· W3165871869 sur OpenAlexafffund
Philippe De Donder, Marie‐Louise Leroux

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureFondation du RisqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésConsumption (sociology)Long-term care insuranceMarginal utilityRisk aversion (psychology)EconomicsTerm (time)Actuarial scienceLife insuranceLong-term careMicroeconomicsExpected utility hypothesisBusinessFinancial economicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the demand for Long Term Care (LTC hereafter) insurance in a setting where agents have state-dependent preferences over both a daily life consumption good and LTC expenditures. We assume that dependency creates a demand for LTC expenditures while decreasing the marginal utility of daily life consumption, for any given consumption level. Agents optimize over their consumption of both goods as well as over the amount of LTC insurance (LTCI). We first show that some agents optimally choose not to insure themselves, while no agent wishes to buy complete insurance, in accordance with the so-called LTCI puzzle. At equilibrium, the transfer received from the insurer covers only a fraction of the LTC expenditures. The demand for LTCI need not increase with income when preferences are non state-dependent or insurance is actuarially unfair. Also, preferences have to be state-dependent with no insurance bought to rationalize the empirical observation of a higher marginal utility at equilibrium when autonomous. Finally, focusing on iso-elastic preferences, we recover the empirical observation that health/LTC expenditures are not very sensitive to income, and we show that LTCI as a fraction of income should decrease with income and then become nil above a threshold.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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