責任準備金提存是否適足為影響壽險業清償能力之重要關鍵，倘若責任準備金提存不足，不僅無法顯示保險公司正確的財務狀況且將影響保險公司未來對各項保險給付之履行，因此責任準備金適足性之監控，已成為確保壽險業清償能力之重要課題。 依我國保險業各種準備金提存辦法所規範的責任準備金提存，係為法定最低標準，其採靜態之固定公式計算，最後計得的結果只是固定時點上的數據。這些數據難以反映出公司隨經營環境變動所應有之責任準備金數值，故採動態之現金流量測試方式以監控責任準備金適足性是有其必要的。 本研究藉由實證方式，針對責任準備金提存量較大之壽險業務，選定實際已銷售之保單，經由現行保險監理機關規定採用的總保費評價法（GPV）及現金流量測試法（CFT）進行測試分析，以瞭解我國法定責任準備金之適足情形及可能的不足部位與機率分配。此外，藉由敏感度分析亦可得知利率波動對責任準備金適足性之影響。 由本研究得知，依靜態之固定公式計算責任準備金，會有相當的機率產生提存不足之可能。以GPV及CFT之隨機方法來衡量法定責任準備金適足性是有必要的。其中GPV以負債面的觀點，衡量責任準備金適足性。其較CFT簡單，只需計算未來各契約年度淨現金流出之現值，再與評價當時已提存之法定責任準備金做比較，即可得知準備金適足性。但其對經營決策所能提供之資訊有限，此為其缺點。而CFT係以年度損益的觀點，衡量準備金之適足性。藉由各年度經營狀況之呈現，可得知每一評估年度準備金不足部位分配與發生機率，亦可瞭解未來營運之可能情形，此可做為各項經營決策之參考。 最後，本研究建議定期產出現金流量進行分析，找出影響責任準備金不足度之重要關鍵時點及可能不足金額，預先尋求對策。並建構壽險業資產負債管理模型，以利財務經營之掌控。產官學界若能通力合作，建立完善的現金流量的技術機制，對於健全我國法定責任準備金制度之完備，會有莫大助益。

本研究之目的在以利用不同之準備金利率來計算保險責任準備金，探討利率對於保單責任準備金之影響。以20年限期繳付、被保險人為30歲男性的終身壽險為例，當責任準備金利率下降時，保單責任準備金將在整個契約有效期間皆增加，而增加的幅度將隨著契約年度的增加而增加，至約19-20年增加幅度最大，而後隨著時間的經過增加的幅度再慢慢減少。我們觀察在不同被保險人性別下，改變繳費期間之敏感度分析，發現在利率不變之下繳費期間越長，則責任準備金最高差額之年齡也較高。

在現今保險業多數蓬勃發展的情況下，處於激烈競爭之局面，在日漸自由化之方向和加入世界貿易組織（WTO）之趨勢下，相信發生財務問題的保險業機會大增，故如何落實保障被保險人之權益，以發揮保險安定基金之功能，此為一重要之課題。因此，本論文擬先參考國內相關文獻之資料，再藉助外國之相關立法例－美國、英國、及加拿大之保險法令，並透過對各國保險安定基金制度的整理及介紹，來歸納出建構保險安定基金制度之所可能涉及之問題，並以此架構本文的體系。 本論文共分六章，撮其大要如下： 第一章：緒論－對於本論文研究之動機、目的及方法範圍加以介紹。 第二章：保險安定基金之定義、目的、相關法律關係與相關概念之比較－先對保險安定基金之定義作一簡單之介紹，其次討論相關資料所得知安定基金之設立目的，再來以法律層面來探討補償義務下所牽涉保險人、被保險人和保險安定基金三方當事人之間法律關係，最後再以存款保險與特別補償基金等相類似之概念，與保險安定基金作一比較。 第三章：外國立法例有關保險安定基金保障被保險人之規定－分別介紹美國、英國、及加拿大之相關保險法令，以作為我國保險安定基金之參考。 第四章：我國保險安定基金及其保護被保險人之規定與相關問題－針對我國保險安定基金先作一簡單之說明與歸納，並以現行法令之規定，探討所可能面臨之問題為何，並嘗試對問題提出一合理之解決方案。 第五章：我國現行保險安定基金保護被保險人(給付或補償義務)之探討－針對保險安定基金此一給付或補償義務作一深入之探討，如應保障的保險契約為何、提供保障之時點為何、保障的權利為何、保障之對象為何人及設定保障或給付限額等諸多問題，先透過對我國法律規定之探討，再建構出現行保險安定基金給付或補償被保險人之規範。 第六章：結論與建議－針對現行規定所產生之問題和不足之處，綜合上述之探討，提出建議。

近年隨著油價、物價上漲所導致的通貨膨脹風險，壽險業者以增額型終身壽險來吸引潛在消費者。另外，由於醫療技術的進步，使得死亡率逐年改善，因此將造成保單在設計時可能將遭受到長壽風險的影響。本篇文章的主要目的即探討長壽風險對於保單責任準備金的影響，並以增額型終身壽險作為本文主要分析標的。首先建構死亡率模型(Lee-Carter模型)，用來配適並模擬死亡率，接著探討增額型終身壽險在各保單年度下之現金流量以及責任準備金的提存，進一步再引進不同的死亡率來探討其現金流量分佈情形與責任準備金之提存。本文研究結果發現，在保險公司未採用遞迴方式計算保費時，當繳費期間愈短、複利利率愈高以及投保年齡愈低時，保險公司所面臨之長壽風險愈大，其後在帶入各種不同死亡率模型，發現死亡改善率愈高，保險公司所面臨之長壽風險愈大，而保險公司在提存責任準備金時，並未考慮到死亡改善率的部分，此對保險公司的財務健全將造成隱憂，本文於此部分建議監理機關透過法規(RBC)的制訂，調整準備金提存的係數，以降低長壽風險對保險公司財務之衝擊。 關鍵字：長壽風險、死亡率模型、增額型終身壽險、保單責任準備金、增額準備金、Lee-Carter Model以及RBC制度。 / With the improvement of medical technology, the life expectancy around the world is increasing year by year during the past decade. Therefore, the increasing whole life insurance policy is popular during these years because its benefits are escalating with time and policyholders think they could gain more benefits when they live longer. Like annuity policies, the increasing whole life insurance could also suffer from the longevity risk, which may have enormous impact on the financial statements of insurers. The purpose of this paper is to discuss the impact of longevity risk on reserves, based on increasing whole life insurance policy. First, we construct Lee-Carter model to fit and simulate mortality rate and assume different mortality improvements from the 2002 Taiwan Standard Ordinary Experience Mortality Table (2002TSO) for further comparisons. And then, we construct a simple model to analyze the cash flows of the increasing whole life policies based on the mortality rates we observed. By constructing a simple model and simulation, we find that if the insurance company does not correctly estimate longevity risk, the insurance company will lose money on the increasing whole life policies. In order to mitigate the insufficiency of life insurers for the increasing whole life policies, we try to provide some supervision suggestion from the view of the risk-based capital (RBC) requirements. We calculate the factor of insurance risk (C2) of RBC requirements because this factor represents the surplus needed to provide for excess claims over expected, both from random fluctuations and from inaccurate pricing for future levels of claims. Keywords: longevity risk, increasing whole life insurance policy, Lee-Carter model, risk-based capital (RBC).

中文摘要 在本文中，我們依據模擬的風險因子變動，包括死亡率風險，利率風險，解約率風險以及模型的參數風險，來估計第一個保單年度的期末責任準備金之涉險值 (Value at Risk)。本文中，雖僅計算生死合險保單的準備金之涉險值，但是本文所提供的方法以及計算過程可以很容易的應用到其它險種，甚至配合資產面的考量來計算保險公司盈餘(Surplus)的涉險值，進而作為清償能力的監測系統。 本文的特點包括下列幾項：第一，本文提供了一個不同於傳統短期間(Short Horizon)的涉險值計算方式，來估計壽險商品的保單責任準備金(Policy Reserve)的涉險值。第二，本文利用生命表來估計死亡率風險所造成的涉險值。第三，我們利用隨機利率模型來捕捉隨機利率對於責任準備金涉險值的影響。第四，我們考慮解約率對於責任準備金涉險值的影響，值得注意的是，在我們的解約率模型中，引入的利率對於解約率的影響。第五，本文亦考慮風險因子模型當中的參數風險對於涉險值的影響。最後，我們利用無母數方法計算出涉險值的信賴區間，而信賴區間的估計在模擬過程當中尤其重要，因為它可以用來決定模擬次數的多寡。 本文包含六節：第一節為導論。第二節為計算死亡率風險的責任準備金涉險值。第三節是計算加上利率風險後責任準備金涉險值的變化。第四節則為加上解約率後對涉險值的影響。第五節為計算涉險值的信賴區間。第六節是我們的結論以及後續研究的方向探討。 本文包含六節：第一節為導論。第二節為計算死亡率風險的責任準備金涉險值。第三節是計算加上利率風險後責任準備金涉險值的變化。第四節則為加上解約率後對涉險值的影響。第五節為計算涉險值的信賴區間。第六節是我們的結論以及後續研究的方向探討。 / ABSTRACT In this paper, we estimate the VAR of life insurer's terminal reserve of the first policy year by the simulated risk factors, including mortality risk, interest rate risk, lapse rate risk, and estimation risks, of future twenty years. We found that the difference between the VAR under the mortality risk and the interest rate risk is very large because interest rate is a stochastic process but not mortality rate. Thus, the dispersion of interest rate is more then mortality rate. In addition, the VAR will reduce a lot after adding the impact of lapses because the duration of the reserve reduced. If we neglect the impact of lapses to VAR, we will overestimate the VAR significantly. The features of this paper are as follows. First, we provide an approach to measure the VAR of a life insurer's reserve, and it is rather different from traditional VAR with short horizons. Second, we use mortality table to estimate the VAR of a life insurer's reserve. Third, we use stochastic interest rate model to capture the effect of random interest rate to the VAR of a life insurer's reserve. Fourth, we relate the future cash outflows to interest rate and produce a reasonable estimator of VAR. Fifth, we consider the effect of estimation errors to the VAR of a life insurer's reserve. Last, we calculate the confidence interval of the VAR estimates of the policy reserves. This paper consists of six sections. The first section is an introduction. In the second section, we present the method used to estimate the variance of the mortality rate and then estimate the VAR of reserves from these variances. In the third section, we explore how to use stochastic interest rate model to estimate the reserve's VAR and the VAR associated with the parameter risk of the interest rate model. In the fourth section, we analyze the contribution of the lapse rate risk and the parameter risk of the lapse rate model to the reserve's VAR. We also analyze the relative significance of the interest rate risk, the lapse rate risk, and the mortality rate risk in terms of their marginal contributions to the VAR of an insurer's reserves in this section. In the fifth section, we calculate the confidence intervals of the VAR estimates discussed in the previous sections. The last section is the conclusion section containing our conclusions and discussions about potential future researches.