Analysis of Premium Reserve Using Zillmer Method and Canadian Method for Endowment Joint Life Insurance
Notice bibliographique
Résumé
Several life insurance companies are unable to compensate policyholder prompting financial losses, the situation can be foreseen if the insurance company has a properly established and calculated reserve value. Endowment life insurance is one types of life insurance. Life insurance provides protection for one person (single life) or two or more people (multiple life). According to the insured death status, there are two terminologies used in multiple life insurance: joint life and last survivor. The Zillmer Method and Canadian Method used in this study for 3 age cases for a couple of husband and wife whereas a husband is older than wife, a husband has the same age as wife, and a husband is younger than wife to determine the amount of reserves adjusted for endowment joint life insurance. Researchers first determine the benefits, then calculate the annuity, and finally calculate the annual premium in order to compute reserves. The Zillmer Method premium reserve value is minus in the beginning year to cover cost for the company, meanwhile Canadian Method is not. According to the result of this study, the case that the age of wife is same as the husband have lesser reserve than any cases which represent this is beneficial for the company to cover several costs for the policy in the beginning of period. Based on data analysis, the period of the insurance contract and the age of the insured define the reserve value. The older the insurance participant, the lesser the value of reserve.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».