জীবন বীমার মৃত্যুহার পঞ্জির প্রকৃতি ও কার্যভিত্তিক শ্রেণীবিন্যাস

জীবন বীমা গণিত এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার (Insurance and Risk Management) অন্যতম মৌলিক স্তম্ভ হলো মৃত্যুহার পঞ্জি বা মরণ সারণি (Mortality Table)। জীবন বীমার মতো দীর্ঘমেয়াদী ব্যবসায়িক পরিচালনা, ভবিষ্যৎ দায়বদ্ধতা নির্ধারণ এবং সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য নির্দিষ্ট বয়ঃক্রমের মানুষের, বিশেষ করে প্রস্তাবিত বীমাগ্রহীতা বা বীমাকৃত ব্যক্তিদের সম্ভাব্য মৃত্যুহার সম্পর্কে সুনির্দিষ্ট ও বিজ্ঞানভিত্তিক ধারণা রাখা অপরিহার্য। এই অপরিহার্যতা থেকেই মৃত্যুহার পঞ্জির উদ্ভব। যে সারণি বা তালিকার সাহায্যে অতীত অভিজ্ঞতার আলোকে একটি নির্দিষ্ট জনসমষ্টির বিভিন্ন বয়সে ভবিষ্যৎ মৃত্যুহার বা জীবনকালের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে বিজ্ঞানসম্মত ধারণা লাভ করা যায়, তাকে মৃত্যুহার পঞ্জি বা মরণ তালিকা বলে। এটি মূলত একটি নির্দিষ্ট বয়সের মোট জীবিত ব্যক্তিদের মধ্যে প্রতি বছর কী পরিমাণ লোক মারা যেতে পারে, তার একটি পরিসংখ্যানগত পূর্বাভাস।

বীমা গণিতবিদগণ (Actuaries) অতীত মৃত্যু নথিপত্র বিশ্লেষণ করে এই সারণি প্রস্তুত করেন, যা বীমা কোম্পানিগুলোকে আর্থিক ঝুঁকি মূল্যায়নে সহায়তা করে। এই পঞ্জি ব্যতীত জীবন বীমা ব্যবসায় প্রিমিয়ামের হার নির্ধারণ করা অসম্ভব।

বিষয়ভিত্তিক বিশেষজ্ঞের দৃষ্টিতে মৃত্যুহার পঞ্জি

মৃত্যুহার পঞ্জির গুরুত্ব ও সংজ্ঞা প্রদানে বীমা বিশেষজ্ঞ ও লেখকগণ বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ ব্যবহার করেছেন। নিচে কয়েকজন প্রখ্যাত বিশেষজ্ঞের সংজ্ঞা বিশ্লেষণ করা হলো:

ঘোষ ও আগারওয়ালা-র মতে, মৃত্যুহার পঞ্জি হলো একটি যন্ত্র বা হাতিয়ার। তারা বলেছেন, “Mortality Table is an Instrument for anticipating future mortality rates on the basis of past mortality records.” অর্থাৎ, মৃত্যুহার পঞ্জি হলো অতীত মৃত্যুহারের ভিত্তিতে ভবিষ্যৎ মৃত্যুহার সম্পর্কে ধারণা করার জন্য একটি বিবরণী বা হাতিয়ার। এখানে ‘Instrument’ শব্দটি অত্যন্ত তাৎপর্যপূর্ণ, কারণ এটি প্রিমিয়াম গণনার মূল যন্ত্র হিসেবে কাজ করে।

এম. এন. মিশ্র-র মতে, এটি তথ্যের এমন একটি বিন্যাস যা ভবিষ্যৎ ধারা নির্ধারণে সক্ষম। তিনি বলেছেন, “Mortality table is such data which records the past mortality and is put in such form as can be used in estimating the course of future data.” এর অর্থ হলো, মৃত্যুহার পঞ্জি হলো এমন একটি তথ্যপঞ্জি যা অতীত মৃত্যুহারকে সন্নিবেশিত করে এবং তা এমন পন্থায় উপস্থাপিত হয় যাতে ভবিষ্যৎ তথ্যাদির ধারা নির্ধারণে ব্যবহৃত হতে পারে। এখানে উপাত্তের উপস্থাপন পদ্ধতির ওপর জোর দেওয়া হয়েছে।

নজমূল হক সিদ্দিকী তাঁর বাস্তব অভিজ্ঞতার আলোকে এটিকে একটি অতীত বৃত্তান্ত হিসেবে সংজ্ঞায়িত করেছেন। তিনি লিখেছেন, “মৃত্যুহার পঞ্জি মূলতঃ নির্দিষ্ট বয়সের একটি বিপুল জন সমষ্টির বছর বছর মৃত্যুর অতীত বৃত্তান্ত যাতে কোন বিশেষ শ্রেণীর একই বয়সের বহুলোকের মধ্যে প্রতি বছরের মৃত্যুর ঝুঁকির পরিমাণ অনুমান করতে সাহায্য করে”। এই সংজ্ঞাটি ঝুঁকি অনুমানের ক্ষেত্রে পঞ্জির ব্যবহারিক দিকটি স্পষ্টভাবে তুলে ধরবে।

পরিশেষে বলা যায়, মৃত্যুহার পঞ্জি প্রকৃতপক্ষে নির্দিষ্ট বয়সের মোট বীমাকৃত ব্যক্তিদের বার্ষিক মৃত্যু সংখ্যার একটি হার নির্ধারণী গাণিতিক তালিকা। জীবন বীমার ক্ষেত্রে হিসেবের সুবিধার্থে এবং আন্তর্জাতিক মানদণ্ড বজায় রাখতে এই হারকে সাধারণত শতকরা (Percentage) হিসেবে না ধরে হাজারপ্রতি (Per Thousand) হার হিসেবে প্রকাশ করা হয়।

মৃত্যুহার পঞ্জির প্রধান উপাদানসমূহ এবং বৈজ্ঞানিক ভিত্তি

একটি আদর্শ মৃত্যুহার পঞ্জি কেবল কিছু সংখ্যার তালিকা নয়; এর প্রতিটি কলামের সুনির্দিষ্ট গাণিতিক ও বৈজ্ঞানিক ব্যাখ্যা রয়েছে। একটি কাল্পনিক জনসমষ্টি (যাকে Radix বলা হয়, সাধারণত ১,০০,০০০ বা ১০,০০,০০০ ধরা হয়) থেকে শুরু করে কীভাবে বয়স বাড়ার সাথে সাথে মানুষ মারা যায় এবং জীবন প্রত্যাশা কমে আসে, তা এই পঞ্জিতে দেখানো হয়। এর প্রধান উপাদানগুলো প্লেইন টেক্সট ফরম্যাটে নিচে আলোচনা করা হলো:

মৃত্যুহার পঞ্জির ঐতিহাসিক বিবর্তন ও শিল্পক্ষেত্রে ব্যবহার

মৃত্যুহার পঞ্জি তৈরির ইতিহাস মানুষের গড় আয়ু বৃদ্ধি এবং চিকিৎসাবিজ্ঞানের অগ্রগতির সাথে ওতপ্রোতভাবে জড়িত। প্রাথমিক যুগে মৃত্যুহার নির্ণয়ের জন্য সুনির্দিষ্ট উপাত্তের অভাব ছিল, যা বীমা ব্যবসার জন্য ছিল বড় ঝুঁকি।

ওএম (Om) মৃত্যুহার পঞ্জি ও এর গ্রহণযোগ্যতা

মূলত, ঊনবিংশ শতাব্দীর শেষভাগে সুস্থ ও স্বাস্থ্যবান পুরুষদের (Healthy Males) জীবনকাল সংক্রান্ত তথ্যাদির যথার্থতা এবং উপযোগিতা পরীক্ষা করার উদ্দেশ্যেই একটি প্রামাণ্য সারণি তৈরির উদ্যোগ নেওয়া হয়। তৎকালীন অ্যাকচুয়ারি বা গণনা বিশেষজ্ঞরা দেখতে চেয়েছিলেন যে, বিদ্যমান ডেটা ব্যবহার করে মৃত্যুহারের পূর্বাভাস আরও নিখুঁত করা যায় কিনা। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য ১৮৯৩ সাল পর্যন্ত অত্যন্ত নিষ্ঠা ও যত্নের সাথে বৃটেনের ষাটটিরও বেশি শীর্ষস্থানীয় বীমা প্রতিষ্ঠান থেকে মৃত্যু সংক্রান্ত বিপুল তথ্য-উপাত্ত সংগ্রহ করা হয়।

ওএম (Om) পঞ্জির ভিত্তি: এই পঞ্জিটি তৈরিতে লক্ষাধিক বীমাগ্রহীতার জীবন থেকে সংগৃহীত প্রকৃত উপাত্ত ব্যবহার করা হয়েছিল। ব্যাপক তথ্যভিত্তি থাকার কারণে এটি একটি প্রামাণ্য মৃত্যুহার পঞ্জি (Standard Mortality Table) হিসেবে স্বীকৃতি লাভ করে। এর ফলে এর প্রতীক হিসেবে Om (Oriental Mortality বা অভিজ্ঞতার ওপর ভিত্তি করে তৈরি মরণ সারণি) ব্যবহৃত হতে থাকে এবং এটি স্বাস্থ্যবান পুরুষদের সাধারণ তালিকার পরিবর্তে ব্যাপক জনপ্রিয়তা পায়।

১৯২৪–৩১ গণনা বিশেষজ্ঞদের মৃত্যুহার পঞ্জি

বৃটিশ বীমা প্রতিষ্ঠানসমূহের অভিজ্ঞতার ওপর ভিত্তি করে তৈরি মৃত্যুহার পঞ্জি দীর্ঘকাল চালু থাকার পর, বিংশ শতাব্দীর শুরুতে পরিবর্তিত জীবনযাত্রা এবং উন্নত চিকিৎসা ব্যবস্থার কারণে নতুন পরিস্থিতির সৃষ্টি হয়। পুরনো ডেটা দিয়ে নতুন প্রিমিয়াম নির্ধারণ করা অবাস্তব হয়ে পড়েছিল। এই তাগিদ থেকেই বৃটিশ গণনা বিশারদ সংস্থা (Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries) আবার একটি নতুন ধরনের মৃত্যুহার পঞ্জি তৈরির উদ্যোগ নেয়। ১৯২৪ সাল থেকে ১৯২৯ সাল নাগাদ প্রায় পঞ্চাশটি জীবন বীমা প্রতিষ্ঠানের হালনাগাদ অভিজ্ঞতা সংগ্রহ করে এই পঞ্জিটি প্রস্তুত করা হয়, যা ১৯৩৪ সালে প্রকাশিত হয়। এর প্রতীক হিসেবে ১৯২৪–৩১ ব্যবহৃত হয়।

১৯২৪-৩১ পঞ্জির অবদান: এই মৃত্যুহার পঞ্জি মৃত্যুহার নিরূপণের ক্ষেত্রে একটি বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনে। এই পঞ্জির উপাত্ত বিশ্লেষণ করে অ্যাকচুয়ারিগণ একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তে পৌঁছান: ডাক্তারী পরীক্ষাকৃত (Medically Examined) এবং ডাক্তারী পরীক্ষা ছাড়াই (Non-medical) প্রদানকৃত বীমা পলিসিগুলোর মধ্যে মৃত্যুহারের চূড়ান্ত ফলাফলে খুব একটা বড় পার্থক্য নেই। এই বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণের ওপর ভিত্তি করেই পরবর্তীতে বীমা শিল্পে ডাক্তারী পরীক্ষা ছাড়াই অনেক ধরণের বীমাপত্র প্রদান করা শুরু হয়, যা বীমা বিপণনকে সহজতর করেছে।

মৃত্যুহার পঞ্জির প্রকৃতি ও কার্যভিত্তিক শ্রেণীবিন্যাস

মৃত্যুহার পঞ্জিকে কেবল একটি তালিকা হিসেবে না দেখে এর তথ্য সংগ্রহের পদ্ধতি, বিশ্লেষণের ধরণ এবং ব্যবহারের উদ্দেশ্যের ওপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ভাগে বিভক্ত করা যায়। প্রকৃতি ও কার্যের ওপর ভিত্তি করে মৃত্যুহার পঞ্জিকে প্রধানত কয়েকটি ভাগে বিভক্ত করা হয়। যথাঃ-

১। আদর্শিক বা প্রামাণ্য মৃত্যুহার পঞ্জি (Standard Mortality Table)

কোন একটি নির্দিষ্ট বীমা প্রতিষ্ঠানের নিজস্ব অতীত অভিজ্ঞতার তথ্যাদির ওপর ভিত্তি করে যদি মৃত্যুহার পঞ্জি তৈরি করা হয়, তবে তা থেকে নির্ভরযোগ্য বা যথার্থ মৃত্যুহার পাওয়া সম্ভব নয়। কারণ একটি একক প্রতিষ্ঠানের উপাত্তের আকার (Sample Size) ছোট হতে পারে, যা পরিসংখ্যানগতভাবে ত্রুটিপূর্ণ ফলাফল দিতে পারে।

পক্ষান্তরে, যখন বিভিন্ন বীমা প্রতিষ্ঠান, ভিন্ন ভিন্ন ভৌগোলিক অঞ্চল এবং বিচিত্র পেশার মানুষের কাছ থেকে যত্ন সহকারে সংগৃহীত অভিজ্ঞতা ও তথ্য-উপাত্ত ব্যবহার করে একটি মৃত্যুহার পঞ্জি প্রস্তুত করা হয়, তখন তা স্বভাবতই অধিকতর নির্ভরযোগ্য এবং প্রামাণ্য হয়। এরূপ বিস্তৃত ডেটাভিত্তিক পঞ্জিকেই আদর্শিক বা প্রামাণ্য মৃত্যুহার পঞ্জি বলা হয়। যেমন পূর্বে আলোচিত Om (১৮৯৩) এবং ১৯২৪–৩১ সারণিসমূহ।

বীমা গণিতের নীতি (Law of Large Numbers): প্রামাণ্য মৃত্যুহার পঞ্জি মূলত ‘বৃহৎ সংখ্যার নীতি’র ওপর ভিত্তি করে তৈরি। যত বেশি সংখ্যক জীবনের উপাত্ত বিশ্লেষণ করা হবে, প্রকৃত মৃত্যুহারের পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে ভুলের সম্ভাবনা তত কমে আসবে। একজন সিনিয়র অ্যাকচুয়ারি সবসময় প্রামাণ্য পঞ্জি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন কারণ এটি ঝুঁকির একটি সামগ্রিক এবং নির্ভরযোগ্য চিত্র প্রদান করে।

২। বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জি (Select Mortality Table)

এই ধরণের মৃত্যুহার পঞ্জি তৈরি করার সময় বীমাগ্রহীতাদের বয়স ছাড়াও তারা কতদিন আগে বীমা পলিসি গ্রহণ করেছেন, সেই বিষয়টিও বিবেচনা করা হয়। আমরা জানি যে, জীবন বীমা গ্রহণের সময় প্রত্যেক ব্যক্তিকে ডাক্তারী পরীক্ষার মধ্য দিয়ে যেতে হয় (যদি না তা বিশেষ নন-মেডিক্যাল পলিসি হয়)। ফলে, যারা সবেমাত্র স্বাস্থ্য পরীক্ষা বা অন্যান্য আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বীমা গ্রহণ করেছেন, তারা সাধারণভাবে ওই একই বয়সের সাধারণ জনগোষ্ঠীর চেয়ে বেশি স্বাস্থ্যবান হন।

নির্বাচন প্রক্রিয়া (Selection Process): ডাক্তারী পরীক্ষার কারণে প্রথম কয়েক বছরে বীমাগ্রহীতাদের মৃত্যুহার সাধারণের তুলনায় অনেক কম থাকে। এই প্রভাবকে ‘নির্বাচন প্রভাব’ (Selection Effect) বলা হয়। বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জি এই নির্বাচন প্রভাবকে আমলে নেয়। উদাহরণস্বরূপ, ৩০ বছর বয়সে নতুন বীমা গ্রহণকারী ব্যক্তির মৃত্যুহার, ৩০ বছর বয়সের এমন এক ব্যক্তির চেয়ে কম হবে যিনি ৫ বছর আগে বীমা গ্রহণ করেছিলেন। নতুন বীমা পলিসির প্রিমিয়াম নির্ধারণে এই পঞ্জি অত্যন্ত জরুরি।

৩। প্রান্তিক বা চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জি (Ultimate Mortality Table)

এটি বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জির বিপরীত ধারণা। ধারণা করা হয় যে, ডাক্তারী পরীক্ষার মাধ্যমে বীমাগ্রহীতা নির্বাচন করার যে প্রভাব, তা চিরকাল থাকে না। সাধারণত বীমা গ্রহণের ৫ থেকে ১০ বছর পর এই প্রভাব কেটে যায়। তখন বীমাগ্রহীতার মৃত্যুহার কেবল তার বর্তমান বয়সের ওপর নির্ভর করে, তিনি কতদিন আগে বীমা গ্রহণ করেছিলেন তার ওপর নয়।

যখন একটি মৃত্যুহার পঞ্জি থেকে প্রাথমিক কয়েক বছরের (Selection Period) ডেটা বাদ দিয়ে শুধুমাত্র দীর্ঘমেয়াদী পলিসিধারীদের তথ্যের ভিত্তিতে তৈরি করা হয়, তখন তাকে চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জি বলা হয়। এটি মূলত সেইসব বীমাগ্রহীতাদের মৃত্যুহার দেখায় যারা বাছাই প্রক্রিয়া পেরিয়ে অনেক দিন ধরে বীমা চালু রেখেছেন। সংরক্ষিত তহবিল (Reserve Value) নির্ধারণে এই পঞ্জি ব্যবহৃত হয়।

৪। সমষ্টি বা সংযুক্ত মৃত্যুহার পঞ্জি (Aggregate Mortality Table)

এই ধরণের মৃত্যুহার পঞ্জি তৈরিতে বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জি বা চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জির মতো সূক্ষ্ম শ্রেণিবিভাগ করা হয় না। এখানে একটি নির্দিষ্ট বয়সে যতজন বীমাগ্রহীতা আছেন, তারা কতদিন আগে পলিসি গ্রহণ করেছেন তা বিবেচনা না করেই সকলের উপাত্ত একত্রে সংযুক্ত করে গড় মৃত্যুহার নির্ণয় করা হয়। এটি প্রস্তুত করা সহজ কিন্তু এটি বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জির মতো নিখুঁত প্রিমিয়াম দিতে পারে না, আবার চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জির মতো স্থিতিশীল নয়। ছোট বীমা কোম্পানিগুলো অনেক সময় প্রাথমিক হিসাবের জন্য এটি ব্যবহার করে।

মৃত্যুহার পঞ্জির প্রকৃতি ও কার্যভিত্তিক তুলনামূলক বিশ্লেষণ

বোঝার সুবিধার্থে বিভিন্ন ধরণের মৃত্যুহার পঞ্জির মধ্যে একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ নিচে দেওয়া হলো:

[মৃত্যুহার পঞ্জির প্রকারভেদ]

জীবন বীমা শিল্পে মৃত্যুহার পঞ্জির প্রায়োগিক গুরুত্ব ও সুবিধা

মৃত্যুহার পঞ্জি কেবল একটি তাত্ত্বিক ধারণা নয়, জীবন বীমা শিল্পের প্রতিটি পর্যায় এর ওপর নির্ভরশীল।

১. প্রিমিয়াম নির্ধারণ (Premium Calculation): এটি মৃত্যুহার পঞ্জির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শিল্প ব্যবহার। qx (মৃত্যুর সম্ভাবনা)-এর ওপর ভিত্তি করে বীমা গণিতবিদগণ হাজারপ্রতি নিট প্রিমিয়াম (Net Premium) নির্ধারণ করেন। বয়স বাড়ার সাথে সাথে qx বাড়ে, তাই প্রিমিয়ামের হারও বাড়ে।

২. সঞ্চিতি বা রিজার্ভ নির্ধারণ (Reserve Valuation): বীমা কোম্পানিকে ভবিষ্যৎ দাবির টাকা পরিশোধের জন্য পর্যাপ্ত তহবিল সংরক্ষণ করতে হয়। মৃত্যুহার পঞ্জি ব্যবহার করে কোম্পানি তাদের ভবিষ্যৎ দায়ের বর্তমান মূল্য (Present Value) হিসাব করে এবং সেই অনুযায়ী সঞ্চিতি বা রিজার্ভ রাখে। চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জি এখানে বেশি ব্যবহৃত হয়।

৩. বার্ষিকী বা পেনশন মূল্য নির্ধারণ (Annuity Pricing): পেনশন বা বার্ষিকীর ক্ষেত্রে বীমাকারী ব্যক্তিকে আজীবন টাকা দিতে হয়। ব্যক্তি কত বছর বাঁচবেন (ex – জীবন প্রত্যাশা), তার সঠিক অনুমানের ওপর ভিত্তি করে বার্ষিকীর প্রিমিয়াম এবং কিস্তির পরিমাণ নির্ধারণ করা হয়।

৪. ব্যবসায়িক লাভ-ক্ষতি বিশ্লেষণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: অতীত অভিজ্ঞতার সাথে বর্তমান মৃত্যুহারের তুলনা করে বীমা কোম্পানি তাদের ব্যবসায়িক লাভ-ক্ষতি বিশ্লেষণ করে এবং ভবিষ্যৎ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার কৌশল ঠিক করে।

মৃত্যুহার পঞ্জির সীমাবদ্ধতা এবং আধুনিক প্রেক্ষাপট

মৃত্যুহার পঞ্জি অত্যন্ত শক্তিশালী হাতিয়ার হলেও এর কিছু বৈজ্ঞানিক সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যা একজন ঝুঁকি ব্যবস্থাপককে অবশ্যই মনে রাখতে হবে।

• অতীত ডেটা বনাম ভবিষ্যৎ বাস্তবতা: মৃত্যুহার পঞ্জি অতীত অভিজ্ঞতার ওপর ভিত্তি করে তৈরি। কিন্তু ভবিষ্যৎ মৃত্যুহার বিভিন্ন কারণে (যেমন: মহামারী, যুদ্ধ, চিকিৎসা বিজ্ঞানের অভাবনীয় উন্নতি, জীবনযাত্রার পরিবর্তন) অতীত থেকে ভিন্ন হতে পারে।
• সাধারণীকরণ বনাম ব্যক্তিগত ঝুঁকি: এটি একটি বিপুল জনসমষ্টির গড় হার দেখায়। একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তি ঠিক কখন মারা যাবেন, তা এই পঞ্জির সাহায্যে বলা অসম্ভব। ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য, পেশা এবং বংশগতির ওপর ব্যক্তিগত ঝুঁকি নির্ভর করে।
• অঞ্চল ও পেশাগত ভিন্নতা: এক দেশের মৃত্যুহার পঞ্জি অন্য দেশে পুরোপুরি প্রযোজ্য নাও হতে পারে। একইভাবে, ঝুঁকিপূর্ণ পেশায় নিয়োজিত ব্যক্তিদের জন্য সাধারণ মৃত্যুহার পঞ্জি ব্যবহার করলে বীমা কোম্পানি লোকসানের সম্মুখীন হতে পারে।

SME Insight: আধুনিক বীমা শিল্পে এখন ‘ডায়নামিক মরটালিটি টেবিল’ (Dynamic Mortality Table) বা ‘প্রজেকশন স্কেল’ (Projection Scale) ব্যবহার করা হয়, যা চিকিৎসা বিজ্ঞানের উন্নতির কারণে জীবন প্রত্যাশা বাড়ার বিষয়টি (Improvement in Longevity) মাথায় রেখে প্রতি বছর ডেটা আপডেট করে।

শিক্ষার্থীদের জন্য পরীক্ষার প্রয়োজনীয় তথ্যাবলী (Exam Essentials) (Plain Text)

শিক্ষার্থীরা “বীমা ও ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা” পরীক্ষায় ভালো ফলাফলের জন্য নিচের বিষয়গুলো বিশেষভাবে মনে রাখতে পারেন:

• ওএম (Om – Oriental Mortality): ১৮৯৩ সাল পর্যন্ত ডেটাভিত্তিক প্রথম প্রামাণ্য সারণি।
• ১৯২৪-৩১ সারণি: ডাক্তারী পরীক্ষা ছাড়া বীমা পলিসি প্রদানের বৈজ্ঞানিক ভিত্তি স্থাপন করে।
• qx এর গুরুত্ব: প্রিমিয়াম গণনার মূল ভিত্তি হলো qx বা মৃত্যুর সম্ভাবনা।

• রিজার্ভ এবং প্রিমিয়ামের সম্পর্ক: মৃত্যুহার বাড়লে প্রিমিয়াম বাড়ে এবং বীমা কোম্পানির রিজার্ভের প্রয়োজনীয়তাও বাড়ে। চূড়ান্ত মৃত্যুহার পঞ্জি রিজার্ভ গণনায় অপরিহার্য।

সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

১. মৃত্যুহার পঞ্জি আসলে কী?উত্তর: মৃত্যুহার পঞ্জি হলো একটি গাণিতিক ও পরিসংখ্যানগত তালিকা যা অতীত অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে বিভিন্ন বয়সের মানুষের ভবিষ্যৎ মৃত্যুহার বা জীবন প্রত্যাশার একটি বিজ্ঞানসম্মত পূর্বাভাসের চিত্র উপস্থাপন করে। এটি জীবন বীমা শিল্পের মূল ভিত্তি।

২. এটি কি নিশ্চিতভাবে বলতে পারে একজন ব্যক্তি কখন মারা যাবেন?উত্তর:

না। মৃত্যুহার পঞ্জি শুধুমাত্র একটি বিপুল জনসমষ্টির গড় মৃত্যুহারের ধারণা দেয়। এটি ব্যক্তিগতভাবে কোনো নির্দিষ্ট ব্যক্তির মৃত্যুর সময় ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না। নির্দিষ্ট বয়সের মৃত্যুর সম্ভাবনা qx = dx / lx সূত্রের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয়।

৩. মৃত্যুহার পঞ্জি এবং অগ্নি বীমার তথ্যের মধ্যে পার্থক্য কী?উত্তর:

জীবন বীমার মৃত্যুহার পঞ্জি মানুষের মৃত্যুর হারের ওপর ভিত্তি করে তৈরি, যা বয়সের সাথে সাথে বাড়ে (এটি একটি নিশ্চিত ঝুঁকি, শুধুমাত্র সময় অনিশ্চিত)। অন্যদিকে, অগ্নি বীমার তথ্য আগুনের ঘটনার হারের ওপর ভিত্তি করে তৈরি, যা একটি অনিশ্চিত ঝুঁকি (ঘটনাটি নাও ঘটতে পারে)।

৪. কেন বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জি নতুন পলিসির জন্য ব্যবহৃত হয়?উত্তর:

নতুন বীমাগ্রহীতারা ডাক্তারী পরীক্ষার মাধ্যমে নির্বাচিত হন, তাই তাদের মৃত্যুহার সাধারণ জনগোষ্ঠীর চেয়ে কম থাকে। বাছাই মৃত্যুহার পঞ্জি এই কম ঝুঁকিকে সঠিকভাবে পরিমাপ করে, ফলে কোম্পানি নতুন গ্রাহকদের জন্য ন্যায়সঙ্গত ও প্রতিযোগিতামূলক প্রিমিয়াম নির্ধারণ করতে পারে।

৫. কেন মৃত্যুহার পঞ্জিতে শতকরা হারের বদলে হাজারপ্রতি হার ব্যবহার করা হয়?উত্তর:

জীবন বীমার প্রিমিয়াম এবং রিজার্ভের হিসাব অত্যন্ত সূক্ষ্ম হয়। শতকরা হার ব্যবহার করলে অনেক সময় দশমিকের পর অনেকগুলো ঘর রাখতে হয় যা হিসাবকে জটিল করে তোলে। হাজারপ্রতি হার ব্যবহার করলে হিসাব করা সহজ হয় এবং ঝুঁকি সূক্ষ্মভাবে পরিমাপ করা যায়। যেমন: ০.৫% কে প্রতি হাজারে ৫ হিসেবে লেখা অনেক বেশি সুবিধাজনক।

একনজরে