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アクチュアリーのためのPython入門（保有契約の責任準備金）

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Last updated at Posted at 2026-07-11

アクチュアリーのためのPython入門（決算数理編第3回）

保有契約の責任準備金の計算

📚 アクチュアリーのためのPython入門
この記事は決算数理編の一部です。
▶ 目次はこちら
▶ 逆引きガイドはこちら

はじめに

前回で計算基礎別の保険料積立金が計算できるようになりました。
今回は、保有契約データのサンプルを使って、
年度末の責任準備金を計算します。

保有契約データのサンプルはこちらに置きました。

今回は、ここにある前年度末の保有データinforce2024.csvと
当年度末の保有データinforce2025.csvを使って、
それぞれの責任準備金を計算します。

前提条件は次とします。

  • 月払いのみの取り扱い
  • 期末の未経過保険料は純保険料×1/2
  • 正常に入金されたと仮定（未収はなし）
  • 異動の発生と支払いは同時（支払備金は考えない）

とします。

保有契約データについて補足

保有契約のデータは次の内容を表しています。
一般的な保有契約の基本データも同じような構成になっていることが多いです。

  • product : 保険種類、保険種類コード
  • policy_year : 契約日の年
  • policy_month : 契約日の月
  • policy_day : 契約日の日
  • sex : 被保険者性別
  • age : 被保険者契約時年齢
  • tearm : 保険期間（保険料払込期間）
  • deposits : 保険料払込回数
  • number : 件数
  • premium : 1件あたり保険料
  • amount : 1件あたり保険金額

他に、責任開始日が契約日と別の場合は責任開始日や、
年払い、半年払いなどの払込方法なども追加されます。

ここでは計算を簡単にするため、
同じ責任準備金となる契約を集計したデータからはじめますが、
実際はその前の1件ごとの契約からはじめる場合もあります。

未経過保険料について補足

月払契約の契約応当日が月内に均等にある場合、
未経過保険料は営業保険料×1/2と、純保険料×1/2が考えられます。

営業保険料×1/2とした場合、経過保険料は、
前年度3月分×1/2 + 当年度4月～2月分 + 当年度3月分×1/2
となります。

予定事業費も、それに合わせて、
前年度3月分×1/2 + 当年度4月～2月分 + 当年度3月分×1/2
とする必要があります。

利源分析の予定事業費でこの調整を行わなければならず、
ここでは純保険料×1/2としました。

実務でも、未経過保険料を営業保険料×1/2としている場合は、
利源分析において予定事業費を先のように調整しています。

前提条件

サンプル保有データを使って、責任準備金を計算します。
必要なのは、次の3つの責任準備金です。
なお、責任準備金は狭義での意味です。
責任準備金 = 未経過保険料 + 保険料積立金

  • 保険料計算基礎の平準純保険料式責任準備金
  • 責任準備金計算基礎の平準純保険料式責任準備金
  • 保険料計算基礎の5年チルメル式責任準備金

上の2つは大きい方を期末の責任準備金とします。
3つ目は利源分析に使用するために計算します。

ファイル構成は次のように考えています。

ワークスペース
├─ core_b（共通ファイル）
├─ calc_inforce.py（保有データの責任準備金の計算） 
├─ calc_movement.py（異動データの保険料積立金の計算） 
├─ calc_payment.py（入金データの予定事業費の計算）
├─ surplus_analysis.py（集計と利源分析）
└─ data/ 
　　 ├─ inforce2024.csv（期始の保有データ）
　　 ├─ inforce2025.csv（期末の保有データ）
　　 ├─ movement2025.csv（異動データ）
　　 └─ premium2025.csv（入金データ）

としますので、ダウンロードした各ファイルを.pyを置いている
ワークスペースのdataフォルダの下に置いてください。

保有契約の責任準備金

まず、前回までで作成した共有ファイルのcore_b.py、
養老保険のendowment_b.py、定期保険のterm_b.py、
終身保険のwhole_b.pyをインポートします。
また、内容を確認するためpandasを使います。

calc_inforce.py
from core_b import *
from endowment_b import PremE, netPremE, ResE, PremCompE
from term_b import PremT, netPremT, ResT, PremCompT
from whole_b import PremW, netPremW, ResW, PremCompW
import pandas as pd

続いて、保険商品ごとの保険料、保険積立金などの関数を計算の途中でif文を使って分岐させることがないように辞書化しておきます。
また、それを使いやすいように関数化します。

保険料積立金と解約返戻金は端数月により直線補間しておきます。

calc_inforce.py
# 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)

# 純保険料の計算式
net_premium_func = {
    "E":netPremE,
    "T":netPremT,
    "W":netPremW
}
def netprem_func(base, product, sex, age, term):
    return net_premium_func[product](base, sex, age, term)

# 5年チルメル式危険保険料、貯蓄保険料、純保険料の計算式
net_premium_zill_func = {
    "E":PremCompE,
    "T":PremCompT,
    "W":PremCompW
}
def net_premzill_func(base, product, sex, age, term, deposits):
    payment_y = int(deposits / 12)
    riskp, resp, netp = net_premium_zill_func[product](base, sex, age, term, payment_y)
    return riskp, resp, netp

# 保険料積立金・解約返戻金の計算
reserve_func = {
    "E":ResE,
    "T":ResT,
    "W":ResW
}
# 月単位の解約返戻金の計算
def sv_func(product, sex, age, term , deposits):
    payment_y = int(deposits / 12)
    payment_m = deposits % 12
    _, _, W1 = reserve_func[product]("P", sex, age, term, payment_y + 1)
    _, _, W = reserve_func[product]("P", sex, age, term, payment_y)
    W_month = roundhu(W * Decimal(1 - payment_m/12) + W1 * Decimal(payment_m/12), 6)
    return W_month

# 月単位の保険料積立金の計算
def res_func(base, product, sex, age, term, deposits):
    payment_y = int(deposits / 12)
    payment_m = deposits % 12
    Vn1, Vz1, _ = reserve_func[product](base, sex, age, term, payment_y + 1)
    Vn, Vz, _ = reserve_func[product](base, sex, age, term, payment_y)
    Vn_month = roundhu(Vn * Decimal(1 - payment_m / 12) + Vn1 * Decimal(payment_m / 12), 6)
    Vz_month = roundhu(Vz * Decimal(1 - payment_m / 12) + Vz1 * Decimal(payment_m / 12), 6)
    return Vn_month, Vz_month

続いて、保有契約データを読み込みこんで、
責任準備金を計算する関数です。
先ほどの3種類の責任準備金を計算します。

  1. 保険料計算基礎の平準純保険料式保険料積立金
  2. 保険料計算基礎の5年チルメル式保険料積立金
  3. 責任準備金計算基礎の平準純保険料式保険料積立金
  4. 未経過保険料として、純保険料の1/2
  5. 未経過保険料として、5年チルメル式純保険料の1/2

1.と3.は大きい方を事業年度末の保険料積立金とします。
これに4.を加えたのが、事業年度末の責任準備金です。
2.と5.は5年チルメル式の責任準備金で利源分析に使用します。

calc_inforce.py
# 保有契約データの責任準備金を計算
def calc_inforce(year):
    # 保有データのファイル名
    input_file = f"data/inforce{year}.csv"
    # 保有契約データの取得
    inforce_df = pd.read_csv(input_file)
    # 保険料積立金、未経過保険料のリスト
    P_Vn_list = []
    P_Vz_list = []
    V_Vn_list = []
    UPR_list = []
    UPRz_list = []
    calc_Vn_list = []
    # 保有保険金額
    amount_list = []
    for _, row in inforce_df.iterrows():
        product = row["product"]
        sex = row["sex"]
        age = int(row["age"])
        term = row["term"]
        deposits = int(row["deposits"])
        number = int(row["number"])
        amount = int(row["amount"])

        # 経過月数のP基礎保険料積立金
        P_Vn, P_Vz = res_func("P", product, sex, age, term ,deposits - 1)
        P_Vn_list.append(roundhu(P_Vn * amount,0) * number)
        P_Vz_list.append(roundhu(P_Vz * amount,0) * number)
        # 経過月数のV基礎保険料積立金
        V_Vn, _ = res_func("V", product, sex, age, term ,deposits - 1)
        V_Vn_list.append(roundhu(V_Vn * amount,0) * number)
        # 未経過保険料(純保険料)
        upr = roundhu(netprem_func("P", product, sex, age, term) * amount * 1/2, 0) * number
        UPR_list.append(upr)
        # 事業年度末V
        calc_Vn_list.append(max(P_Vn_list[-1], V_Vn_list[-1]))
        # 未経過保険料(5年チルメル式)
        _, _, netpz = net_premzill_func("P", product, sex, age, term, deposits)
        uprz = roundhu(netpz * amount * 1/2, 0) * number
        UPRz_list.append(uprz)
        # 保有保険金額
        amount_list.append(amount * number)
    
    # 保険料積立金、未経過保険料の追加
    inforce_df["P_Vn"] = P_Vn_list
    inforce_df["V_Vn"] = V_Vn_list
    inforce_df["UPR"] = UPR_list
    inforce_df["calc_Vn"] = calc_Vn_list
    inforce_df["UPRz"] = UPRz_list
    inforce_df["P_Vz"] = P_Vz_list
    # 保有保険金額の追加
    inforce_df["amount"] = amount_list
    
    return inforce_df

returnでの戻り値は、DataFrame化した
元のCSVに責任準備金の値を加えています。

以下のコードで出力してあげれば、
1件ごとの責任準備金が確認できます。
ただし、これはメインで実行した場合だけ出力されます。
別に集計用のPythonファイルからimportされた場合は出力されません。

calc_inforce.py
if __name__ == "__main__":
    # 出力する保有契約の年度
    year = 2024
    # 出力ファイル名
    output_file = f"data/inforce{year}_calc.csv"
    # 責任準備金の計算
    inforce_df = calc_inforce(year)
    # 出力
    inforce_df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")

ここのyearで年度を必要に応じて変更します。

実務メモ

  • 保険料計算基礎の責任準備金
  • 責任準備金計算基礎の責任準備金
    両方の大きい方を事業年度末の責任準備金として積み立てます。
     
  • 5年チルメル式の責任準備金
    利源分析に使用しますので、保有契約だけではなく、
    異動契約（支払い）でも計算します。
    入金データでは、責任準備金ではないですが、
    5年チルメル式の危険保険料と予定事業費を計算します。
     
  • 保有保険金額
    年度始保有保険金額 + 新契約保険金額 - 死亡契約保険金額
    - 満期契約保険金額 - 解約契約保険金額 = 年度末保有保険金額
    となることを確認するために集計します。
    イレギュラー対応などで契約データに反映漏れなどがないか確認します。
    ※ 新契約と満期は今回取り扱いません

まとめ

今回は保有契約1件ずつの責任準備金の計算を実施しました。
決算時に最低限計算する責任準備金はこのようになります。
いくつも種類があるので、取り違えることがないように注意します。

次回は、異動契約について、
どのような計算を行っているのかを取り上げます。

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