কী Mortality Rate Calculator?
▾
মৃত্যুর হার গণনা হল অ্যাকচুয়ারিয়াল সায়েন্সের ভিত্তি — এমন একটি শৃঙ্খলা যা গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করে বীমা, অর্থ এবং সংশ্লিষ্ট শিল্পে ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে। মৃত্যুর হার, যাকে মৃত্যুহার বা বিপদের হারও বলা হয়, একটি নির্দিষ্ট বয়সের একজন ব্যক্তির একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে মারা যাওয়ার সম্ভাবনা পরিমাপ করে। অ্যাকচুয়ারিরা বয়স, লিঙ্গ এবং কখনও কখনও অন্যান্য বৈশিষ্ট্য (ধূমপানের অবস্থা, পেশা, স্বাস্থ্যের অবস্থা) দ্বারা জীবন সারণীতে (মৃত্যুর সারণী বা অ্যাকচুয়ারিয়াল টেবিলও বলা হয়) এই সম্ভাব্যতাগুলি সংকলন করে — সারণী ডেটা যা মৃত্যুর সম্ভাবনা দেখায় (qx), বেঁচে থাকার সম্ভাবনা (px), প্রত্যাশিত অবশিষ্ট পরিমাপ, প্রতিটি সময়ে প্রত্যাশিত বয়স। জীবন সারণীগুলি বৃহৎ জনসংখ্যার ডেটাসেট থেকে তৈরি করা হয় — সাধারণত জাতীয় আদমশুমারির ডেটা এবং গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যান — এবং সময়ের সাথে সাথে মৃত্যুর হার পরিবর্তিত হওয়ার কারণে নিয়মিত আপডেট করা হয়। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, সোসাইটি অফ অ্যাকচুয়ারিজ (এসওএ) বিভিন্ন বীমা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত বেশ কয়েকটি স্ট্যান্ডার্ড মৃত্যুর সারণী প্রকাশ করে: 2017 সিএসও (কমিশনারস স্ট্যান্ডার্ড অর্ডিনারি) জীবন বীমার মূল্য নির্ধারণ এবং সংরক্ষণের টেবিল, পেনশন পরিকল্পনার মৃত্যুর জন্য RP-2000 এবং RP-2014 টেবিল, এবং আইএএম (আইএএম)। মূল্য মৃত্যুর উন্নতির স্কেল (যেমন SOA-এর MP-2021 স্কেল) ভবিষ্যতে মৃত্যুর হারে উন্নতির প্রজেক্ট করে, এই প্রত্যাশাকে প্রতিফলিত করে যে চিকিৎসার অগ্রগতির কারণে লোকেরা দীর্ঘকাল বেঁচে থাকবে। অ্যাকচুয়ারিরা মূল্য বীমা প্রিমিয়ামের জন্য মৃত্যুর হার প্রয়োগ করে, পলিসি রিজার্ভ গণনা করে, পেনশনের বাধ্যবাধকতার মূল্য দেয় এবং সামাজিক নিরাপত্তা এবং মেডিকেয়ারের আর্থিক স্থায়িত্ব মূল্যায়ন করে। ভোক্তাদের জন্য, জীবন প্রত্যাশিত প্রেক্ষাপটে মৃত্যুর হার বোঝা জীবন বীমা কভারেজ সময়কাল, বার্ষিক ক্রয়, অবসর গ্রহণের কৌশল এবং দীর্ঘমেয়াদী যত্ন পরিকল্পনা সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
সূত্র
▾
প্রযোজ্য সূত্র এবং ইনপুটগুলির জন্য ক্যালকুলেটর ইন্টারফেস দেখুন
যেখানে প্রতিটি ভেরিয়েবল অর্থ এবং ঋণদানের ডোমেনে একটি নির্দিষ্ট পরিমাপযোগ্য পরিমাণের প্রতিনিধিত্ব করে। পরিচিত মান প্রতিস্থাপন করুন এবং অজানার জন্য সমাধান করুন। বহু-পদক্ষেপ গণনার জন্য, প্রথমে অভ্যন্তরীণ অভিব্যক্তিগুলি মূল্যায়ন করুন, তারপরে ক্রিয়াকলাপের মানক ক্রম ব্যবহার করে ফলাফলগুলি একত্রিত করুন৷চলক বর্ণনা
▾
| প্রতীক | নাম | একক | বিবরণ |
|---|---|---|---|
| q_x | মৃত্যুর সম্ভাবনা (মৃত্যুর হার) | probability (0–1) | সঠিক বয়সে জীবিত একজন ব্যক্তির বয়স x+1 হওয়ার আগেই মারা যাওয়ার সম্ভাবনা; জীবন টেবিলের মৌলিক বিল্ডিং ব্লক। |
| p_x | বেঁচে থাকার সম্ভাবনা | probability (0–1) | সঠিক বয়সে জীবিত একজন ব্যক্তির x+1 বয়স পর্যন্ত বেঁচে থাকার সম্ভাবনা; 1 − q_x সমান। |
| l_x | জীবনের সংখ্যা | lives (cohort) | 100,000 জন্মের একটি অনুমানমূলক সমষ্টি থেকে সঠিক বয়স x পর্যন্ত বেঁচে থাকা ব্যক্তির সংখ্যা (জীবন সারণীর রেডিক্স)। |
| e_x | জীবনের সম্পূর্ণ প্রত্যাশা | years | সঠিক বয়সে জীবিত একজন ব্যক্তির জীবনের অতিরিক্ত বছরের প্রত্যাশিত সংখ্যা, যাকে অবশিষ্ট আয়ুও বলা হয়। |
| mu_x | ফোর্স অফ মর্টালিটি | per year | x বয়সে মৃত্যুর তাৎক্ষণিক হার; বিচ্ছিন্ন মৃত্যুহারের অবিচ্ছিন্ন এনালগ q_x। |
কীভাবে Mortality Rate Calculator
▾
- 1একটি আদর্শ মৃত্যুর সারণী দিয়ে শুরু করুন (যেমন, বীমার জন্য 2017 CSO, পেনশনের জন্য RP-2014) 0 থেকে সর্বোচ্চ বয়স (সাধারণত 120+) প্রতিটি বয়সের জন্য বয়স-নির্দিষ্ট মৃত্যুর হার (qx) প্রদান করে।
- 2রেডিক্স প্রয়োগ করুন: l_0 = 100,000 জীবন দিয়ে শুরু করুন এবং l_{x+1} = l_x × (1 − q_x) ব্যবহার করে প্রতিটি পরবর্তী বয়সে বেঁচে থাকা সংখ্যা গণনা করুন।
- 3প্রতিটি বয়সে মৃত্যুর সংখ্যা গণনা করুন: d_x = l_x × q_x।
- 4বয়স x থেকে x+n বয়স পর্যন্ত বেঁচে থাকার সম্ভাবনা গণনা করুন: _n_p_x = l_{x+n} / l_x।
- 5সমস্ত ভবিষ্যত বয়সে সম্ভাব্যতা-ভারিত অতিরিক্ত বছরের জীবনের সমষ্টি করে প্রত্যাশিত অবশিষ্ট জীবনকাল (e_x) গণনা করুন।
- 6দীর্ঘমেয়াদী অনুমানগুলির জন্য প্রজন্মগত মৃত্যুর হার তৈরি করে, ভবিষ্যতের প্রত্যাশিত উন্নতির জন্য বর্তমান-সময়ের মৃত্যুর হার সামঞ্জস্য করতে মৃত্যুর উন্নতির স্কেল প্রয়োগ করুন।
- 7বীমা পণ্যের মূল্য, মূল্য বার্ষিক চুক্তি এবং পেনশন পরিকল্পনার দায় মূল্যায়নের জন্য ফলাফলের সম্ভাব্যতা এবং আয়ুষ্কালের অনুমান ব্যবহার করুন।
সমাধান করা উদাহরণ
▾
মৃত্যুর সারণী থেকে আয়ু মাঝামাঝি প্রতিনিধিত্ব করে, সর্বাধিক নয় - অনেক ব্যক্তি উল্লেখযোগ্যভাবে এই অনুমানটিকে ছাড়িয়ে যাবে
2017 সিএসও সারণী দেখায় যে একজন 65 বছর বয়সী পুরুষের পরবর্তী বছরে প্রায় 1% মারা যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। বেঁচে থাকার সম্ভাবনার সংক্ষিপ্তসারে, প্রত্যাশিত অবশিষ্ট জীবনকাল প্রায় 20.8 বছর, যার অর্থ গড় 65 বছর বয়সী পুরুষ প্রায় 85-86 পর্যন্ত বেঁচে থাকার আশা করতে পারে। এই জীবন প্রত্যাশিত চিত্রটি অবসরকালীন বার্ষিক মূল্য নির্ধারণ, প্রত্যাহারের হার পরিকল্পনা এবং অবসরের সম্পদ কতদিন স্থায়ী হবে তা নির্ধারণের ভিত্তি। মনে রাখবেন যে 'প্রত্যাশিত' আয়ু হল গড় — প্রায় অর্ধেক জনসংখ্যা বেশি দিন বাঁচবে।
একজন 60 বছর বয়সী মহিলার মোটামুটিভাবে 40% বেঁচে থাকার সম্ভাবনা 90 - অনেক লোকের ধারণা থেকে অনেক বেশি
মৃত্যুহার উন্নতির অনুমান সহ 2017 CSO সারণী ব্যবহার করে, একজন সুস্থ 60 বছর বয়সী মহিলার 90 বছর বয়স পর্যন্ত বেঁচে থাকার সম্ভাবনা প্রায় 40% রয়েছে। এটি দীর্ঘ অবসরের জন্য পরিকল্পনার গুরুত্বপূর্ণ গুরুত্বকে আন্ডারস্কোর করে — বর্তমানে 60 বছর বয়সী সমস্ত মহিলার প্রায় অর্ধেকই 90-20 বছরের বেশি সময় ধরে বেঁচে থাকার আশা করতে পারে। অবসর গ্রহণ (80 বছর বয়স পর্যন্ত) অনেক মহিলাকে উল্লেখযোগ্য দীর্ঘায়ু ঝুঁকিতে ফেলে। জীবিত সম্পদের ঝুঁকি এড়াতে আর্থিক পরিকল্পনাগুলি নিয়মিতভাবে 90-95 বছর বয়সের পরিকল্পনা করা উচিত।
এটি ব্যয়, লাভ এবং বিনিয়োগ আয়ের ক্রেডিট লোড করার আগে নেট প্রিমিয়াম
একজন 40 বছর বয়সী পুরুষের জন্য $500,000 টার্ম ইন্স্যুরেন্সের এক বছরের বিশুদ্ধ খরচ মৃত্যুর সম্ভাবনার দ্বারা গুণিত মৃত্যু সুবিধার সমান: $500,000 × 0.00252 = $1,260৷ এটি হল অ্যাকচুয়ারিয়াল নেট প্রিমিয়াম — যে পরিমাণ প্রত্যাশিত মৃত্যুর দাবিগুলিকে কোনও মার্জিন ছাড়াই কভার করে৷ প্রকৃত বীমা প্রিমিয়াম বেশি, যা খরচ লোডিং (এজেন্ট কমিশন, প্রশাসনিক খরচ), লাভের মার্জিন, এবং সংরক্ষিত রিজার্ভের উপর অর্জিত বিনিয়োগ আয়ের জন্য ক্রেডিট প্রতিফলিত করে। নেট প্রিমিয়াম এবং প্রকৃত প্রিমিয়ামের অনুপাত (নেট প্রিমিয়াম অনুপাত) সাধারণত স্তরের মেয়াদী বীমার জন্য 60-80% থেকে থাকে।
পেনশনের পৃষ্ঠপোষকদের অবশ্যই নিয়মিতভাবে মৃত্যুর অনুমান আপডেট করতে হবে; তা করতে ব্যর্থ হওয়া বাধ্যবাধকতাকে ছোট করে এবং প্রকৃত ক্ষতির একটি সাধারণ উৎস
এই উদাহরণটি ব্যাখ্যা করে কিভাবে মৃত্যুহার উন্নতি অনুমান সরাসরি পেনশন পরিকল্পনা মূল্যায়নকে প্রভাবিত করে। যখন হালনাগাদ করা মৃত্যুহার উন্নতির স্কেলগুলি (মানুষ দীর্ঘজীবী হয় তা প্রতিফলিত করে) প্রয়োগ করা হয়, তখন পেনশনের বাধ্যবাধকতার বর্তমান মূল্য বৃদ্ধি পায় কারণ পরিকল্পনাটি অবশ্যই দীর্ঘজীবী সুবিধাভোগীদের জন্য প্রত্যাশিত ভবিষ্যতের অর্থপ্রদানের একটি বড় সংখ্যক অর্থ প্রদান করতে হবে। পেনশন স্পনসর যারা বর্তমান মৃত্যুহার উন্নতির স্কেলগুলি গ্রহণ করতে ব্যর্থ হন তারা তাদের বাধ্যবাধকতাগুলিকে ছোট করে দেখেন - একটি অভ্যাস যা সময়ের সাথে সাথে কম ফান্ডিং হতে পারে। এই উদাহরণে $2.7M বৃদ্ধি একটি অ্যাকচুয়ারিয়াল ক্ষতি হিসাবে প্রকাশ করা হবে, অর্থায়নের স্থিতি হ্রাস করবে এবং সম্ভাব্য অতিরিক্ত অবদানের প্রয়োজনীয়তাগুলিকে ট্রিগার করবে।
বাস্তব প্রয়োগ
▾
ফিনান্স এবং ঋণদানের পেশাদাররা গণনা যাচাই করতে, গাণিতিক ত্রুটিগুলি কমাতে এবং সম্মতির উদ্দেশ্যে সহকর্মী, ক্লায়েন্ট বা নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির সাথে নথিভুক্ত, নিরীক্ষিত এবং ভাগ করা যেতে পারে এমন ধারাবাহিক ফলাফল তৈরি করতে তাদের আদর্শ বিশ্লেষণাত্মক কর্মপ্রবাহের অংশ হিসাবে মৃত্যুর হার ক্যালক ব্যবহার করে।
বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক এবং প্রশিক্ষকরা মৃত্যুর হারের ক্যালককে কোর্সের উপকরণ, হোমওয়ার্ক অ্যাসাইনমেন্ট এবং পরীক্ষার প্রস্তুতির সংস্থানগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করে, যা শিক্ষার্থীদের ম্যানুয়াল গণনা পরীক্ষা করতে, ইনপুট-আউটপুট সম্পর্ক সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে এবং পাটিগণিতের পরিবর্তে ধারণাগত বোঝার উপর ফোকাস করতে দেয়।
পরামর্শদাতা এবং উপদেষ্টারা ক্লায়েন্ট মিটিংয়ের সময় বিভিন্ন পরিস্থিতিতে দ্রুত মডেল করার জন্য মৃত্যুর হার ক্যালক ব্যবহার করে, কী-যদি প্রশ্নগুলির রিয়েল-টাইম অন্বেষণ সক্ষম করে যা অন্যথায় বিস্তারিত স্প্রেডশীট-ভিত্তিক বিশ্লেষণ এবং প্রতিবেদনের জন্য অফিসে ফিরে যেতে হবে।
ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীরা ব্যক্তিগত পরিকল্পনার সিদ্ধান্তের জন্য মৃত্যুর হার ক্যালকের উপর নির্ভর করে — বিকল্পগুলির তুলনা করা, পরিষেবা প্রদানকারীদের থেকে প্রাপ্ত কোটগুলি যাচাই করা, তৃতীয় পক্ষের গণনাগুলি পরীক্ষা করা এবং একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের পিছনের সংখ্যাগুলি সঠিকভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে গণনা করা হয়েছে বলে আত্মবিশ্বাস তৈরি করা।
বিশেষ ক্ষেত্র
▾
চরম ইনপুট মান
অনুশীলনে, এই প্রান্তের ক্ষেত্রে সাবধানতার সাথে বিবেচনা করা প্রয়োজন কারণ মানক অনুমানগুলি নাও থাকতে পারে। মৃত্যুর হার ক্যালকুলেটর গণনায় এই পরিস্থিতির মুখোমুখি হওয়ার সময়, অনুশীলনকারীদের সীমানা শর্তগুলি যাচাই করা উচিত, বিভাজন-বাই-শূন্য ঝুঁকি পরীক্ষা করা উচিত এবং এই চরম অবস্থার অধীনে মডেলের অনুমানগুলি বৈধ কিনা তা বিবেচনা করা উচিত।
অনুমান লঙ্ঘন
অনুশীলনে, এই প্রান্তের ক্ষেত্রে সাবধানতার সাথে বিবেচনা করা প্রয়োজন কারণ মানক অনুমানগুলি নাও থাকতে পারে। মৃত্যুর হার ক্যালকুলেটর গণনায় এই পরিস্থিতির মুখোমুখি হওয়ার সময়, অনুশীলনকারীদের সীমানা শর্তগুলি যাচাই করা উচিত, বিভাজন-বাই-শূন্য ঝুঁকি পরীক্ষা করা উচিত এবং এই চরম অবস্থার অধীনে মডেলের অনুমানগুলি বৈধ কিনা তা বিবেচনা করা উচিত।
অনুশীলনে, এই প্রান্তের ক্ষেত্রে সাবধানতার সাথে বিবেচনা করা প্রয়োজন কারণ মানক অনুমানগুলি নাও থাকতে পারে। মৃত্যুর হার ক্যালকুলেটর গণনায় এই পরিস্থিতির মুখোমুখি হওয়ার সময়, অনুশীলনকারীদের সীমানা শর্তগুলি যাচাই করা উচিত, বিভাজন-বাই-শূন্য ঝুঁকি পরীক্ষা করা উচিত এবং এই চরম অবস্থার অধীনে মডেলের অনুমানগুলি বৈধ কিনা তা বিবেচনা করা উচিত।
2017 CSO টেবিল থেকে নির্বাচিত মৃত্যুর হার (qx)
▾
| Age | পুরুষ qx | মহিলা qx | M/F অনুপাত | পুরুষ অবশিষ্ট জীবন এক্সপ্রেস. | ফিমেল রেমেইনিং লাইফ এক্সপেরিমেন্ট। |
|---|---|---|---|---|---|
| 25 | 0.00075 | 0.00043 | 1.74x | 55.8 বছর | 59.2 বছর |
| 35 | 0.00122 | 0.00073 | 1.67x | 46.4 বছর | 49.6 বছর |
| 45 | 0.00219 | 0.00138 | 1.59x | 37.2 বছর | 40.2 বছর |
| 55 | 0.00467 | 0.00284 | 1.64x | 28.3 বছর | 31.2 বছর |
| 65 | 0.01001 | 0.00619 | 1.62x | 20.1 বছর | 22.8 বছর |
| 75 | 0.02454 | 0.01556 | 1.58x | 12.8 বছর | 14.9 বছর |
সচরাচর জিজ্ঞাসা
▾
অপরিশোধিত, নির্দিষ্ট এবং প্রমিত মৃত্যুর হারের মধ্যে পার্থক্য কী?
একটি অপরিশোধিত মৃত্যুর হার হল একটি জনসংখ্যার মোট মৃত্যুর সংখ্যা যা মোট জনসংখ্যার আকার দ্বারা বিভক্ত, প্রতি বছর প্রতি 1,000 বা 100,000 জনে প্রকাশ করা হয়। এটি গণনা করা সহজ কিন্তু জনসংখ্যার বয়স কাঠামোর পার্থক্যের জন্য দায়ী নয় — একটি বয়স্ক জনসংখ্যার একটি দেশে অপরিশোধিত মৃত্যুর হার উচ্চতর হবে যদিও বয়স-নির্দিষ্ট মৃত্যুর হার একটি ছোট দেশের সাথে অভিন্ন। একটি বয়স-নির্দিষ্ট মৃত্যুর হার একটি সংজ্ঞায়িত বয়স গোষ্ঠীর জন্য মৃত্যুর হার গণনা করে (যেমন, 65-74 বছর বয়সী প্রতি 1,000 জনে মৃত্যু)। একটি প্রমিত (বা বয়স-সামঞ্জস্য) মৃত্যুর হার একটি রেফারেন্স স্ট্যান্ডার্ড জনসংখ্যা ব্যবহার করে বয়স বণ্টনের পার্থক্যের বিভ্রান্তিকর প্রভাব দূর করতে, জনসংখ্যা জুড়ে মৃত্যুর হারের ন্যায্য তুলনা করতে সক্ষম করে বা বিভিন্ন বয়সের কাঠামোর সাথে সময়কাল। অ্যাকচুয়ারিরা সাধারণত জীবন সারণী থেকে প্রাপ্ত বয়স-নির্দিষ্ট হারের সাথে কাজ করে, যা মূল্য নির্ধারণ এবং সংরক্ষণের জন্য সবচেয়ে বিস্তারিত এবং প্রযোজ্য তথ্য প্রদান করে।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ব্যবহৃত প্রধান অ্যাকচুয়ারিয়াল লাইফ টেবিলগুলি কী কী?
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে বিভিন্ন বীমা এবং পেনশন আবেদনের জন্য বেশ কয়েকটি আদর্শ মৃত্যুর সারণী ব্যবহার করা হয়। 2017 কমিশনারস স্ট্যান্ডার্ড অর্ডিনারি (CSO) টেবিলটি জীবন বীমা প্রিমিয়াম মূল্যায়ন এবং রিজার্ভ গণনার জন্য রাষ্ট্রীয় বীমা প্রবিধান দ্বারা বাধ্যতামূলক। 2012 ইন্ডিভিজুয়াল অ্যানুইটি মর্ট্যালিটি (IAM) টেবিল (প্রজেকশন স্কেল এমপি সহ) পৃথক বার্ষিক মূল্য নির্ধারণ এবং সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। MP-2021 উন্নতির স্কেল সহ RP-2014 (অবসর পরিকল্পনা) টেবিলটি ERISA এবং IRS প্রবিধানের অধীনে পেনশন পরিকল্পনা মৃত্যুর অনুমানের জন্য বর্তমান মান। সোশ্যাল সিকিউরিটি অ্যাডমিনিস্ট্রেশন সোশ্যাল সিকিউরিটি প্রোগ্রাম অ্যাকচুয়ারিয়াল অ্যানালাইসিসের জন্য বার্ষিক পিরিয়ড লাইফ টেবিল প্রকাশ করে। সিডিসি ন্যাশনাল সেন্টার ফর হেলথ স্ট্যাটিস্টিকস গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে জাতীয় জীবন সারণী প্রকাশ করে। অ্যাকচুয়ারিরা পণ্যের ধরন, বীমাকৃত জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত সারণী নির্বাচন করে।
নির্বাচন এবং চূড়ান্ত মৃত্যুহার কি?
নির্বাচিত মৃত্যুহার সারণীগুলি স্বীকার করে যে ব্যক্তিরা যারা সম্প্রতি বীমা আন্ডাররাইটিং করেছেন তারা একই বয়সে সাধারণ জনসংখ্যার তুলনায় গড়ে সুস্থ। নির্বাচিত সময়কাল পলিসি ইস্যুর পরের বছরগুলিকে কভার করে (সাধারণত 5-15 বছর) যে সময়ে সাম্প্রতিক আন্ডাররাইটিং একটি অনুকূল মৃত্যুহার সুবিধা প্রদান করে। নির্বাচিত সময়ের পরে, বীমাকৃত জনসংখ্যার মৃত্যুহার সাধারণ জনসংখ্যার স্তরের দিকে একত্রিত হবে বলে ধরে নেওয়া হয়, যাকে বলা হয় 'চূড়ান্ত' মৃত্যুহার। একটি নির্বাচন-এবং-চূড়ান্ত সারণী এইভাবে নীতি ইস্যু পরবর্তী নির্বাচিত বছরগুলিতে কম মৃত্যুর হার দেখায়, ধীরে ধীরে চূড়ান্ত স্তরে বৃদ্ধি পায়। এই পার্থক্যটি সঠিকভাবে মূল্য নির্ধারণের নীতি এবং রিজার্ভ গণনা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ: সাম্প্রতিক অন্তর্লিখিত জীবনগুলিতে চূড়ান্ত মৃত্যুহার প্রয়োগ করা মৃত্যুহারের ব্যয়কে বাড়িয়ে দেবে এবং নতুন বীমা পণ্যগুলির অতিরিক্ত মূল্য দেবে।
লিঙ্গ পার্থক্য কিভাবে মৃত্যুহার এবং বীমা মূল্যকে প্রভাবিত করে?
প্রাথমিকভাবে জৈবিক কারণ এবং ঝুঁকি গ্রহণ, স্বাস্থ্যসেবা ব্যবহার এবং জীবনধারা পছন্দের আচরণগত পার্থক্যের কারণে উন্নত দেশগুলিতে প্রায় প্রতিটি বয়সে পুরুষদের তুলনায় নারীদের মৃত্যুর হার ধারাবাহিকভাবে কম। 40 বছর বয়সে, মহিলাদের মৃত্যুর হার পুরুষদের তুলনায় প্রায় 40-50% কম। বয়স বাড়ার সাথে সাথে এই পার্থক্য সংকুচিত হয় কিন্তু সারা জীবন ধরে চলতে থাকে। ঐতিহাসিকভাবে, বীমা কোম্পানিগুলি লিঙ্গ-স্বতন্ত্র মৃত্যুর সারণী ব্যবহার করে জীবন বীমা এবং বার্ষিক মূল্য নির্ধারণ করে — মহিলারা কম জীবন বীমা প্রিমিয়াম (মৃত্যুর ঝুঁকি কম) প্রদান করেছেন কিন্তু ছোট বার্ষিক অর্থপ্রদান (দীর্ঘ প্রত্যাশিত অর্থপ্রদানের সময়কাল) পেয়েছেন। ইউরোপীয় ইউনিয়নে, ইউরোপিয়ান কোর্ট অফ জাস্টিসের 2011 সালের টেস্ট-আচ্যাটস রায় বীমা মূল্য নির্ধারণে লিঙ্গ ব্যবহার নিষিদ্ধ করেছে, যার জন্য ইউনিসেক্স টেবিলের প্রয়োজন। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বেশিরভাগ বীমা পণ্যের জন্য লিঙ্গ-স্বতন্ত্র মূল্য নির্ধারণের অনুমতি দেয়, যদিও কিছু রাজ্য নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে এর ব্যবহার সীমাবদ্ধ করে।
মৃত্যুহার উন্নতি কি এবং কেন এটি বীমার জন্য গুরুত্বপূর্ণ?
চিকিৎসা, জনস্বাস্থ্য, পুষ্টি, এবং জীবনযাত্রার পরিবর্তনের অগ্রগতির দ্বারা চালিত সময়ের সাথে সাথে বয়স-নির্দিষ্ট মৃত্যুর হার হ্রাসের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাকে মৃত্যুহার উন্নতি বোঝায়। বীমা এবং পেনশনের উদ্দেশ্যে, মৃত্যুহারের উন্নতির বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ কারণ পণ্য এবং বাধ্যবাধকতাগুলি যেগুলি কয়েক দশক ধরে প্রসারিত হয় সেগুলি অবশ্যই এই প্রত্যাশার জন্য দায়ী যে ভবিষ্যতে মৃত্যুর হার বর্তমান হারের চেয়ে কম হবে — যার অর্থ বার্ষিক ব্যক্তিরা বেশি দিন বাঁচবেন এবং পেনশন সুবিধাভোগীরা আরও বছর ধরে সুবিধা পাবেন৷ অ্যাকচুয়ারিরা মৃত্যুর উন্নতির স্কেল প্রয়োগ করে (যেমন SOA এর MP-2021 স্কেল) যা ভবিষ্যতে মৃত্যুর হারে বয়স-নির্দিষ্ট বার্ষিক শতাংশ হ্রাসের প্রকল্প করে। মৃত্যুহারের উন্নতির জন্য অ্যাকাউন্টে ব্যর্থ হওয়া পদ্ধতিগতভাবে বার্ষিক দায় এবং পেনশনের বাধ্যবাধকতাগুলিকে ছোট করে, যার ফলে কম তহবিল এবং অ্যাচুয়ারিয়াল ক্ষতি হয়। দীর্ঘমেয়াদী অ্যাকচুয়ারিয়াল কাজের ক্ষেত্রে মৃত্যুহার উন্নতির অনুমান সবচেয়ে অনিশ্চিত - এবং ফলস্বরূপ - অনুমানগুলির মধ্যে একটি।
মেকহাম-গম্পার্টজ মৃত্যুহার মডেল কি?
1825 সালে বেঞ্জামিন গম্পার্টজ দ্বারা তৈরি করা গম্পার্টজ মডেলটি হল একটি গাণিতিক সূত্র যা বয়সের সাথে মানুষের মৃত্যুর হারের সূচকীয় বৃদ্ধিকে বর্ণনা করে: mu_x = Ae^(Bx), যেখানে mu_x হল x বয়সে মৃত্যুহারের বল এবং A এবং B হল জীবন সারণী ডেটা থেকে অনুমান করা ধ্রুবক। মডেলটি প্রাপ্তবয়স্ক জনসংখ্যার প্রতিটি 8-9 অতিরিক্ত বছর বয়সের সাথে মোটামুটিভাবে দ্বিগুণ মৃত্যুর ঝুঁকির পরিলক্ষিত ঘটনাকে ক্যাপচার করে। মেকহাম দুর্ঘটনা এবং অন্যান্য অ-বয়স-সম্পর্কিত কারণগুলি থেকে বয়স-স্বাধীন পটভূমিতে মৃত্যুর প্রতিনিধিত্বকারী একটি ধ্রুবক শব্দ C যোগ করে মডেলটিকে প্রসারিত করেছে: mu_x = A + Be^(Cx)। এই প্যারামেট্রিক মডেলগুলি ব্যবহার করা হয় যখন পূর্ণ জীবন সারণী ডেটা উপলব্ধ না থাকে, কাঁচা মৃত্যুর ডেটা মসৃণ করার জন্য, মৃত্যুহার অভিক্ষেপের উদ্দেশ্যে এবং নির্দিষ্ট বদ্ধ আকারের অ্যাকচুয়ারিয়াল গণনার জন্য। তারা অ্যাকচুয়ারিয়াল ম্যাথমেটিক্স এবং ডেমোগ্রাফিক মর্ট্যালিটি মডেলিং-এ মৌলিক টুলের প্রতিনিধিত্ব করে।
সর্বোচ্চ আয়ুষ্কাল থেকে আয়ু কীভাবে আলাদা?
আয়ু হল প্রত্যাশিত (গড়) বছরগুলির সংখ্যা যা একটি নির্দিষ্ট বয়সের একজন ব্যক্তি বেঁচে থাকবে, বর্তমান বা প্রত্যাশিত মৃত্যুর হার থেকে গণনা করা হয়। এটি একটি পরিসংখ্যানগত গড় — প্রায় অর্ধেক জনসংখ্যা আয়ুতে পৌঁছানোর আগেই মারা যাবে এবং অর্ধেক বেশি দিন বাঁচবে। সর্বোচ্চ আয়ুষ্কাল বলতে মানুষের দীর্ঘায়ুর জৈবিক ঊর্ধ্ব সীমাকে বোঝায় — প্রাচীনতম নির্ভরযোগ্যভাবে নথিভুক্ত মানুষের বয়স ছিল 122 বছর (জিন ক্যালমেন্ট, ফ্রান্স, 1875-1997)। অ্যাকচুয়ারিয়াল উদ্দেশ্যে, মৃত্যুর সারণীগুলি সাধারণত 120 বা এমনকি 125 বছর বয়স পর্যন্ত প্রসারিত হয় যেখানে খুব ছোট কিন্তু অ-শূন্য মৃত্যুর হার। একটি আর্থিক পরিকল্পনার দৃষ্টিকোণ থেকে, আয়ুষ্কাল একটি মধ্যবিন্দু অনুমান প্রদান করে যখন সর্বাধিক আয়ুষ্কাল আর্থিক পরিকল্পনাগুলি বিবেচনা করা উচিত এমন লেজ ঝুঁকিকে সংজ্ঞায়িত করে — এমন দৃশ্য যেখানে একজন ব্যক্তি 95 বা 100 বছর বেঁচে থাকে এবং অবসর গ্রহণের বহু দশকের জন্য অর্থায়ন করতে হবে। শুধুমাত্র আয়ুষ্কালের জন্য পরিকল্পনা করলে আপনার আর্থিক সম্পদের বাইরে থাকার 50% সম্ভাবনা থাকে।
এড়ানোর সাধারণ ভুল
▾
- !বিভ্রান্তিকর পিরিয়ড লাইফ টেবিল (যা সব বয়সের বর্তমান-বছরের মৃত্যুর হার ব্যবহার করে) কোহোর্ট লাইফ টেবিলের সাথে (যা ভবিষ্যতের মৃত্যুহারের উন্নতি ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট জন্ম বছর ট্র্যাক করে) — দীর্ঘমেয়াদী অনুমানগুলির জন্য সমগোত্রীয় টেবিলগুলি আরও উপযুক্ত।
- !সম্ভাব্য ফলাফলের মধ্যবিন্দুর পরিবর্তে আয়ুষ্কালকে পরিকল্পনার দিগন্ত হিসেবে ব্যবহার করা — শুধুমাত্র আয়ুষ্কালের জন্য পরিকল্পনা করলে আর্থিক সম্পদের বাইরে থাকার 50% সম্ভাবনা থাকে।
- !লিঙ্গ-উপযুক্ত সমন্বয় ছাড়াই নারীর জীবনে পুরুষের মৃত্যুর হার প্রয়োগ করা বা বিপরীতভাবে - নারী মৃত্যুর হার কার্যত প্রতিটি বয়সে উল্লেখযোগ্যভাবে কম।
- !দীর্ঘমেয়াদী বাধ্যবাধকতাগুলি প্রজেক্ট করার সময় মৃত্যুহার উন্নতির প্রবণতা উপেক্ষা করা — উন্নতির স্কেল প্রয়োগ করতে ব্যর্থতা বার্ষিক এবং পেনশন দায়বদ্ধতাগুলিকে ছোট করে।
- !বীমাকৃত জীবনের জন্য জনসংখ্যার মৃত্যুর সারণী ব্যবহার করা অনুকূল আন্ডাররাইটিং নির্বাচনের পক্ষপাতকে স্বীকৃতি না দিয়েই যা সম্প্রতি বীমাকৃত জনসংখ্যাকে সাধারণ জনসংখ্যার তুলনায় স্বাস্থ্যকর (নিম্ন মৃত্যুহার) করে তোলে।
প্রো টিপ
বাস্তবিক জীবন সারণী পিরিয়ড মৃত্যুহার (বর্তমান হারের স্ন্যাপশট) এবং সহমৃত্যুর (সময়ের সাথে সাথে একটি নির্দিষ্ট জন্ম বছর ট্র্যাকিং) এর মধ্যে পার্থক্য করে। কোহর্ট টেবিলগুলি দীর্ঘমেয়াদী বীমা এবং পেনশন অনুমানগুলির জন্য আরও উপযুক্ত কারণ তারা মৃত্যুহার উন্নতির প্রবণতাকে অন্তর্ভুক্ত করে।
আপনি কি জানেন?
জন্মের সময় মার্কিন আয়ু 1900 সালে আনুমানিক 47 বছর থেকে 2023 সালে 76 বছরে বৃদ্ধি পেয়েছে, প্রাথমিকভাবে শিশু এবং শিশু মৃত্যুহার হ্রাস, অ্যান্টিবায়োটিক বিকাশ এবং কার্ডিওভাসকুলার রোগের চিকিত্সার উন্নতির দ্বারা চালিত হয়েছে। 65 বছর বয়সে আয়ুও যথেষ্ট উন্নতি হয়েছে, 1940 সালে 11 বছর থেকে আজ প্রায় 19 বছর।
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
তথ্যসূত্র
সাপ্তাহিক গণিত টিপস পান
১২,০০০+ সদস্যদের সাথে যোগ দিন যারা প্রতি সপ্তাহে ক্যালকুলেটর টিপস পান।