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@Takahiro-cd(takahiro_act)

アクチュアリーのためのPython入門（複数商品のキャッシュフロー）

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Last updated at Posted at 2026-04-11

アクチュアリーのためのPython入門（応用編第3回）

保険種類を混ぜた将来キャッシュフロー

📚 アクチュアリーのためのPython入門
この記事は応用編の一部です。
▶ 目次はこちら

はじめに

前回は保有契約の将来収支を計算しました。
これまで、新契約のみを取り扱っていましたが、
保有契約の収支を取り扱う上で、
ポイントの理解ができたかと思います。

ただ、新契約のときも保有契約のときも、
一商品だけしか取り扱っていません。
生命保険会社の保有契約には、さまざまな商品があります。

今回は一商品だけではなく、商品を混ぜた場合の、
将来キャッシュフローを作成します。

商品の比較

今まで作成したの養老保険、定期保険、終身保険について考えます。
これらの商品を同時に取り扱う場合、問題となるのが、

  • 満期保険金の有無（定期保険と養老保険）
  • 保険期間の違い（終身保険とそれ以外）
  • 保険料払込期間の違い（終身保険とそれ以外）

があります。
また、商品によって解約率が異なったり、
死亡指数が異なったりということがありますので、
その前提で進めます。

保有契約のファイル

保有契約のファイルは次のとおりとして、
ファイル名をcontr_all.xlsxとしておきます。

image.png

なお、productは商品種類で、Eは養老保険、
Tは定期保険、Wは終身保険です。

キャッシュフロー計算用ファイルの作成

前回までキャッシュフローや保険収支は、
各商品のファイルで作成してきましたが、
今回はキャシュフローを計算するファイルを新しく作成します。
ファイル名はcashflow.pyとしておきます。

このとき、endowment.py、term.py、whole.pyも
計算に必要な関数

  • 保険料の計算 PremE、PremT、PremW
  • 保険料積立金の計算 ResE、ResT、ResW
  • 純保険料の計算 netResE、netResT、netResW
  • 解約返戻金の計算 SVE、SVT、SVW

を残して、他の計算式などは削除するか、
引用するときは動かないようにしておくのがベストです。
次回以降に、再度取り上げますが、

if __name__ == "__main__":

この中に入れてあげると、
引用したときは動作しなくなります。

それでは、cashflow.pyのヘッダー部分です。
core.pyから基本的な関数などを利用。
すでに作成しているendowment.py、term.py、whole.pyから、
保険料の関数と解約返戻金の関数を利用します。
また、pandasを使用します。

cashflow.py
from core import *
from endowment import PremE, SVE
from term import PremT, SVT
from whole import PremW, SVW
import pandas as pd

関数の作成

先の商品の違いの箇所をなるべく関数化して、
計算のプログラム内では分岐を少なく見やすくします。
ここが今回のポイントになります。
前回の死亡率と解約率も含めて、関数は、

  • 死亡指数
  • 死亡率
  • 解約率
  • 保険料
  • 解約返戻金
  • 満期保険金
  • 保険料払込期間
  • 保険期間

を作成します。

死亡指数は養老保険が0.8、定期保険が0.7、終身保険が0.85とします。
解約率は養老保険が、1年目が0.05、2年目までが0.03、3年目以降は0.02。
定期保険が、1年目が0.08、2年目までが0.05、3年目以降は0.03。
終身保険が、1年目が0.03、保険料払込後は0.01、その他の期間は0.02とします。

具体的なコードは次のとおりです。

cashflow.py
# 死亡指数の関数化
def mort_k(product):
    match product:
        case "E":
            k = 0.8
        case "T":
            k = 0.7
        case "W":
            k = 0.85
    return k

# 死亡率の関数
def qdx(sex, age):
    return qx[sex][age]

# 解約率(養老保険)
def qwxE(t, m):
    if t == 0:
        w = 0.05
    elif t < 3:
        w = 0.03
    else:
        w = 0.02
    return w

# 解約率(定期保険)
def qwxT(t, m):
    if t == 0:
        w = 0.08
    elif t < 3:
        w = 0.05
    else:
        w = 0.03
    return w

# 解約率(終身保険)
def qwxW(t, m):
    if t == 0:
        w = 0.03
    elif t >= m:
        w = 0.01
    else:
        w = 0.02
    return w

# 解約率の関数
surrender_func = {
    "E":qwxE,
    "T":qwxT,
    "W":qwxW
}
def qwx(product, t, m):
    return surrender_func[product](t, m)

# 保険料の計算式
premium_func = {
    "E":PremE,
    "T":PremT,
    "W":PremW
}
def prem_func(product, sex, age, term):
    return premium_func[product](sex, age, term)

# 解約返戻金の計算式
surrendervalue_func = {
    "E":SVE,
    "T":SVT,
    "W":SVW
}
def sv_func(product, sex, age, term ,t):
    return surrendervalue_func[product](sex, age, term, t)

# 満期保険金
def maturity(product):
    if product == "T":
        value = 0   # 定期保険は0
    else:
        value = 1   # 他は1
    return value

# 最終年齢(終身保険用)
def omega(sex):
    o = len(qx[sex]) - 1
    return o

# 保険料払込期間
def PremPeriod(product, sex, age, term):
    n = parse_term(term, age)
    return n

# 保険期間
def InsPeriod(product, sex, age, term):
    if product == "W":
        value = omega(sex) - age       # 終身は最終年齢 
    else:
        value = parse_term(term, age)  # 他はそのまま
    return value

終身保険は最終年齢で満期を迎えて、
満期保険金を払う養老保険（払込期間が異なりますが）と考えます。

続いて、キャッシュフローの計算です。
商品種類productを引数に加えた関数へ入れ替えます。

なお、補正値の計算位置を変更しています。
（前回の位置ですと何度も計算しなおすことになるので）

cashflow.py
# 計算基準年度
base_year = 2022

# 結果を入れる変数
results1 = []

df = pd.read_excel("contr_all.xlsx")

for _, row in df.iterrows():
    product = row["product"]
    policy = int(row["policy"])
    sex = row["sex"]
    age = int(row["age"])
    term = row["term"]
    amount = int(row["amount"])

    # 保険収支の計算
    l0 = amount      # 初期保険金額

    # 残存表の作成
    lx = [l0]        # 保有保険金額
    dx = []          # 死亡保険金額
    wx = []          # 解約保険金額
    mx = []          # 満期保険金額
    
    n = InsPeriod(product, sex, age, term) # 保険期間
    m = PremPeriod(product, sex, age, term) # 保険料払込期間
    # 生命表の作成
    for t in range(n):
        q = qdx(sex, age + t)
        w = qwx(product, t, m)
        next_d = lx[-1] * q * mort_k(product)
        next_w = lx[-1] * w
        # 満期のとき
        if t == n - 1:
            next_m = lx[-1] - next_d - next_w
            next_l = 0
        # 満期以外のとき
        else:
            next_m = 0
            next_l = lx[-1] - next_d - next_w
            
        lx.append(next_l)
        dx.append(next_d)
        wx.append(next_w)
        mx.append(next_m)

    # 補整値の計算
    af = amount / lx[base_year - policy + 1]

    # 保険収支の項目
    inprem = []    # 保険料収入
    benefit = []   # 保険金支払い
    surrender = [] # 解約返戻金支払い
    expenses = []  # 事業費
    cashflow = []  # キャッシュフロー

    P = float(prem_func(product, sex, age, term))

    # キャッシュフローの計算
    for t in range(n):
        # 保険料の収入
        if t < m:
            inprem.append(lx[t] * P)
        else:
            inprem.append(0)
        # 保険金の支払い
        if t == n - 1:
            # 死亡+満期保険金の支払い
            pay_ben = dx[t] + mx[t] * maturity(product)
        else:
            # 死亡保険金の支払い
            pay_ben = dx[t]
        benefit.append(pay_ben)
        # 解約返戻金の支払い
        W = float(sv_func(product, sex, age, term, t + 1))
        surrender.append(wx[t] * W)
        # 事業費の支払い
        expenses.append(inprem[t] * 0.3)
        # キャッシュフロー
        cashflow.append(inprem[t] - benefit[t] \
                      - surrender[t] - expenses[t])

結果results1には集計のキーとなるproductも入れておきます。
他に大きな変更はありません。

cashflow.py
        # 商品別のキャッシュフロー
        results1.append({"product":product,
                         "year":policy + t,
                         "lx":int(lx[t] * af),
                         "dx":int(dx[t] * af),
                         "wx":int(wx[t] * af),
                         "mx":int(mx[t] * af),
                         "inprem":int(inprem[t] * af),
                         "benefit":int(benefit[t] * af),
                         "surrender":int(surrender[t] * af), 
                         "expenses":int(expenses[t] * af),
                         "cashflow":int(cashflow[t] * af)
        })

result_df = pd.DataFrame(results1)

集計部分を少し修正します。
productとyearで集計するのは、
商品ごとのキャッシュフローの集計ですが、
それとは別に、productの区分をしないキャッシュフローも集計します。

これは商品合計のキャッシュフローになります。
このproductのラベルをTotalに書き換えて結合します。
ignore_index=Trueはラベルを無視して結合するという意味です。

あとは期間をフィルターにより絞ってresult_all.xlsxへ出力します。

cashflow.py
# 商品別の集計
grouped_product = result_df.groupby(["product", "year"]).sum()
summary_product = grouped_product.reset_index()

# 合計の集計
grouped_total = result_df.groupby("year").sum()
summary_total = grouped_total.reset_index()
# Totalのラベルを付ける
summary_total["product"] = "Total"

# 結合
summary = pd.concat([summary_product, summary_total], ignore_index=True)
# 年度のフィルタ
summary = summary[(summary["year"] >= base_year + 1) & (summary["year"] <= 2030)]
# 出力
summary.to_excel("result_all.xlsx", index=False)

結果のファイルを開くと次のようになります。
商品ごとのキャッシュフローと
合計のキャッシュフローが出力されています。
image.png

まとめ

今回は複数商品のキャッシュフローを一度に計算しました。
保有契約について計算するときは、
単一の商品ということはありません。
前回と合わせて、生命保険会社の保有契約全体についての
将来収支やキャッシュフローが計算できるようになるかと思います。

◀ 前の記事
保有契約の将来収支２

▶ 次の記事
キャッシュフローの現在価値

📚 目次
アクチュアリーのためのPython入門

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