感谢Judy同学的分享！

Introduction

Experience Analysis is a method that many insurers and reinsurers will adopt to determine some rates based on experience, like mortality and claim utilization rates, which will be used by actuaries in valuation, pricing & so on.
For product like CI, can use EA to determine the incidence rate & improvement rate based on experience.

• There’re many different types of EA. Generally speaking, we can split EA studies into two categories by the event it studies:
  • Category I mainly studies decrement which will lead lives leaving the population, including mortality study、lapse study、 A/E study and so on
  • Category II mainly studies events that can occur while life is active in the population that do not result in the life leaving the population, like multiple claims for medical products. We call it a utilization study. Here we’ll do a frequency study, severity study, loss ratio study and so on.

Methodology

For the mortality study & lapse study in Category I, it’s easy to see that they both focus on decrement rate, but one is for mortality rate, the other one is for lapse rate. In fact, there are many different EA classified by product line and decrement type. Usually, this type of analysis will be carried out across the insurance industry to produce industry standard tables. While some insurance companies will also do this when their data is credible enough. The calculation logic is quite close: use the decrement amount counted at age x divided by the exposure amount at age x. For E.g. use dx/Ex to get the mortality rate. But there’s still a difference in the calculation of exposure amount. (This can be another question).
For A/E study, it’s usually used by companies with data only credible at the company level. By applying their A/E ratios to experience tables, a company can produce actual rates that match their overall experience. The A/E ratio at each age x is calculated by the actual death amount at age x: dx/ expected death amount at age x. The experience table could be industry-standard table or a standard table produced by the company itself.
For the Utilization study, it comprises the calculation of Frequency, Severity, Loss Ratio and so on in order to control rates of the event it observes. As for Medical products, there may be multiple claims for prescription drugs. In order to better estimate the expected claim amount, the company may use the historical data to do experience study, estimate: frequency rate over the year of age x: fx= nx( number of claims over age x)/Ex; severity rate over age x: Sx= Cx (total claim amount incurring at age x)/nx.

• After all, the scope of usage is of great importance when we try to apply A/E to do adjustments. Like for HKA18 REPORT ON HONG KONG ASSURED LIVES MORTALITY 2018 in Hong Kong, it’s produced based on data from fully underwritten, individual & duration >2 policies. So we need to do appropriate adjustments based on our requirements for valuation/pricing targets.
• Comparing with other products, EA for CI product is a little different. Besides calculating the incidence rate from experience, we also need to estimate the Cause Breakdown of CI product. Due to the Critical illness definitions are not standardized in Hong Kong, if we want to use industry table for pricing/valuation purposes, we need to do further adjustments.
  NB:
• Death coverage & CI product both focus on incidence rate & improvement rate.
• CI types:
  (1) standard CI： only cover claim for Critical illness
  (2) accelerated CI: cover both CI claim & death claim – while CI occurs, will settle claims immediately. Later if occurs death, the settlement of claim will depend on whether the Max SA exceeds previous claim.
  (3) additional CI: with 2 coverages: death & CI. Will pay claim separately once the 2 prescribed risk incidents occur.

SA2.docx
版本02

做精算师的大家，对刚刚入行/想入行的学生有什么建议？或者说如果可以和当时的自己对话，现在的你有什么想分享的建议吗？
欢迎大家畅所欲言

解释公式：

最终跑出来的结果：

网站的地址是
https://www.automateexcel.com/online-vba-code-generator/

这个网站真的超出了我的想象……上一些例子：



实际运行

代码部分

Option Explicit

  
  Const key = "your key" # 这里写入我们在准备工作中拿到的API Key
  Sub SendQuestionToGPT3()
  'Declare variables
  
  Dim request As Object
  Dim response As String
  Dim API As String
  
  API = key 
#这里我们把问题放到了B3里面
  Dim question As String
  question = """" & Range("B3").Value & """"

#创建HTTP request
  Set request = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")

#设置HTTP 请求
  request.Open "POST", "https://api.chatanywhere.com.cn/v1/chat/completions", False
  request.setRequestHeader "Content-Type", "application/json"
  request.setRequestHeader "Authorization", "Bearer " & API
  request.send "{""model"": ""gpt-3.5-turbo"",""messages"": [{""role"": ""user"", ""content"": " & question & "}],""temperature"": 0.7 }"

  #解析返回值，这里用到了我们刚刚import进去的library
  response = request.responseText
response = Replace(response, "[{", "{")
response = Replace(response, "}]", "}")
Dim ParsedResponse As Object
Set ParsedResponse = JsonConverter.ParseJson(response)

#把返回的答案输入到excel里面
  Range("B6").Value = ParsedResponse("choices")("message")("content")
  'Clean up the object
  Set request = Nothing
End Sub

事先的准备工作

API Key

首先我们需要一个OpenAI的API Key，这里我们可以用Github的下列开源项目来拿到一个免费的Key
https://github.com/chatanywhere/GPT_API_free

VBA Json解析工具

这里我们可以用别人造好的轮子VBA-Json
https://github.com/VBA-tools/VBA-JSON/releases
首先下载最新的VBA-Json文件到本地

然后打开我们要用的Excel VBA界面，点击Import

选择JsonConverter.bas

VBA module里面出现JsonConverter就成功啦

Library

在VBA 代码编辑界面，点击Tools--> References

选中 Microsoft Scripting Runtime

如今ChatGPT的使用已经越来越广泛了。作为一个精算师，怎么能不试一下呢？
所以珂珂在Excel VBA中搞了一个ChatGPT的接口，这样就可以用精算师最擅长用的工具：Excel来利用ChatGPT啦。

先上图看看效果：

我们常常说精算不仅仅是数字，其最终的目的是能够解决实际保险商务中的问题。
解决问题由两个部分组成，一是能够给出解决方案，二来能够有逻辑地讲出解决方案的合理性。
不管分析的是什么类型的问题，有一些思路是相通的。这里给大家总结一下我在实际工作中遇到的思路，欢迎大家讨论。
这些思路不仅仅用于工作，也可以应用于面试题目。

1. 用不同的框架看问题
   一个问题可以从不同框架下来看。我把框架分成横向纵向两种。横向框架就是看这个问题的背景，问题的利益相关方，纵向框架就是回顾过去，展望未来，看发展趋势。
   横向框架：比如某个产品开发部门决定开发一个产品A。这件事情可以放到不同的背景下进行讨论。最浅显的讨论是产品A带来的利润会有多少，接下来可以一层一层套到更广的框架里面去：这个产品A对别的产品有多少协同效应？这个产品A开发的机会成本是不是可以开发更具潜力的产品C？母公司是否看重A的利润，给到相应的政策支持？这些都是可以考虑的因素。
   纵向框架：还是产品A，可以考虑它在短期，中期和长期的影响。短期流动性够不够？中期能不能带来利润？长期能不能带来效益？
2. 用不同的情景看问题
   制定假设是精算工作中最重要的工作之一。精算师最喜欢讲的一句话就是，根据最优估计……，然后把一切让大数定律托底。
   实际上风险是很复杂的，大数定律只能在一定程度上实现。有的风险没有足够的数据支撑，有的风险根本不能用大数定律来看，比如很多市场风险。
   因此，能够了解假设的局限性，并根据不同的可能性做情景分析很重要。策略这个词的含义就是实现考虑不同可能性并可以制定每种情境下的方案。
3. 协同利益相关方
   协同利益相关方是一种艺术。能够识别哪些人是利益相关方，哪些人是决策者，并能够选取合适的时机让利益相关方参与项目对于任何一个项目的成功实施来说都是很重要的。
4. 通过获取资源解决问题
   在学生时代，我们常常是在有限资源的情况下达到最优解。比如学习期间，每个人得到的资源都是有限的，最后大家拼的是努力。
   但是工作中，很多问题其实都是无限资源下的问题。资源是不一定的，或者说是可以争取到的。用无限资源来思考问题其实是在寻找最优解中引入一个新的变量，可以找到很多新的可能性。
5. 谈判策略
   a. 真实“价值”并不存在。
   很多读过经济学的人都会对价值存在迷信。认为一个东西的价格最终是价值的偏差和上下波动。但我认为，真实“价值”这个概念从一开始就是一个伪概念。要一个没见过螃蟹的人说螃蟹大概多贵，他是无从估计的。他会先看看旁边的生蚝卖多少钱，旁边的虾卖多少钱，从而推断螃蟹的价格。因此营销，或者说谈判的手段之一就是把某件事物和一个本身就很贵的事物产生联系。
   b. 有效信息是谈判的关键 ，试探对方的心理预期很重要。-- 说白了，就是要摸清对方口袋里有多少钱。
   c. 不要被强势信息带走逻辑判断。
   当和一些比较强势的人对线时，我们有时候很容易被对方的逻辑判断牵着走。这是一个很多时候我们在和比我们更年长或者经验更丰富的人聊天的时候容易陷入的误区。当我们和另一方之间存在较大的信息差距时，我们往往会轻信对方认为是“理所当然”的东西，而放弃自己的思考。
   比如说他让你解释为什么A可以导致B。如果这件事情不好解释，可以不直接回答，从质疑提问者的逻辑来出发，但是又需要让对方感受到我们在尊重并试图解决他的问题。可以这样提问。“我理解你的问题，不过我想多了解了解你的想法。可以讲一下你有没有什么认为A不会导致B的原因吗？” 。在做自己的陈述之前，要能够充分了解对方的立场和观点。
   d. 预测对方的反应，提前准备多个提案。
   永远不要只有一个方案。因为客户往往会在一个或者多个方面不满意，如果只有一个方案，那么就会非常被动，只能在价格上谈条件。但是如果有事先准备的其它提案，那么就等同于拥有更高的灵活性和自主权。

可以利用GetSubtractRng这个计算差集的函数来得到右下角三角形的范围

Function GetSubtractRng(r1 As Range, r2 As Range)
    Dim r As Range, r3 As Range
    For Each r In r1
        If Intersect(r, r2) Is Nothing Then
            If r3 Is Nothing Then
                Set r3 = r
            Else
                Set r3 = Union(r, r3)
            End If
        End If
    Next
    Set GetSubtractRng = r3
End Function


Sub RBTriangle()


Dim row As Integer
Dim col As Integer

row = Selection.Rows.Count
col = Selection.Columns.Count


Dim rg As Range

Dim targetRg As Range

Dim i As Integer

Set rg = Selection.Resize(row, 1)
Set targetRg = Selection.Resize(row, 1)


For i = 1 To col - 1

   If row - i > 0 Then Set targetRg = Union(targetRg, rg.Offset(0, i).Resize(row - i, 1))
    
Next i

Set targetRg = GetSubtractRng(Selection, targetRg)

targetRg.Select

End Sub

@Sherry:
csm和fullilment cf在initial recognition的时候通常会互为相反数。你可以把初始的csm理解为是在计算出fullilment cf并且知道合同组盈利的情况下把它变为不赚不赔状态的一个金额。
就像这张图第二行写的，csm本质上就是个unearned profit。

@Mengke
之所以在contract开始的时候合同组的financial要变成是0，是因为service还没有真正发生。
所以 CSM + fullilment cf 在一年的变化就是这一年提供保险服务所获得的利润。
又可以被分成insurance revenue， insurance service expenses，insurance finance income or expenses。

在IFRS17文档IFRS 17 Insurance Contracts中提到 Contract recognition的时候需要计算 fulfilment Cash Flow + CSM

但是CSM中又包含fulfilment Cash Flow的考量，所以这样会不会是存在重复计算？

理论上来说久期越长，现金流现值和现金流绝对值和的比例越小。
因为久期代表现金流现值对利率变化有多敏感。现金流现值对利率变化越敏感，说明折现对这个现金流有很大影响。

但是实际上由于现金流未来分布的不确定性，应该是没法估计出这个比例的。

我实际上找了一个例子，两个现金流的久期和即期利率一样，但是现金流现值和现金流绝对值和的比例下降了一半：
Example 1.xlsx

把下面的Tool中的地址换成想要操作的Workbook的地址，点击星星键就可以了！

Code Formulae to Values v3.zip

如果在工作中需要批量复制粘贴并重命名文件，可以使用这个小技巧

首先，打开Windows的PowerShell

在Powershell里面运行

copy "需要复制的文件名地址" "目标文件名地址"

例如

copy "I:\my file.xlsx" "I:\my file (Copied).xlsx"

如果要批量运行，可以先在Excel中用公式写好，然后复制粘贴到Powershell里面运行。

例子如下，公式已经用红色标出