Life Insurance and Genetics: A Comparative International Overview

La possibilité d'utiliser l'information génétique dans le domaine de l'assurance vie a soulevé des discussions autour des politiques et des législations, et ce, au niveau international, régional et national. Dans certains pays offrant des services de santé universels, le débat sur la génétique et l'assurance vie a envisagé de possibles restrictions quant à l'utilisation de l’information génétique en matière d’assurance.

Genetics and Life Insurance: A Comparative Analysis

The debate surrounding the role of life insurance, the necessity of risk rating, and the notion of “acceptable discrimination” has raised questions about the larger social role of insurance. Recent developments in the field of genetics, allowing insurers to make use of genetic testing technology as a new underwriting tool, have reinvigorated this debate. This article presents a comparative study of positions taken in countries on issues in genetics and life insurance. We will analyze the 43 selected countries and comment on their potential for ensuring a more equitable access for life insurance applicants.

Sélection des risques de morbidité et de mortalité en Afrique subsaharienne aux fins d’une tarification en assurance-vie

Résumé: Les progrès réalisés dans le domaine médical ont permis un prolongement de l’espérance de vie, l’amélioration de la qualité de vie des patients; ce qui implique aussi des changements dans des domaines comme l’assurance-vie. Le principe de la tarification en assurance-vie est basé sur la comparaison du risque (probabilité) de décès d’un individu candidat à une police d’assurance à celui d’une population de référence la plus proche possible du candidat. C’est ainsi que l’analyse de la littérature médicale est devenue un outil indispensable dans la sélection des risques. L’assurance-vie est présente en Afrique subsaharienne depuis environ deux cents ans, mais les assureurs ne disposaient pas jusqu'à nos jours d’outils de tarification spécifiques au contexte africain. A notre connaissance notre travail est le premier effort de ce type à s’intéresser à ce sujet. Son objectif est d’élaborer un outil de tarification qui tiendra compte des aspects spécifiques de la mortalité et de la morbidité sur le continent africain. Dans une première partie nous avons conduit une revue de la littérature médicale disponible sur différents problèmes de santé; dans une seconde étape nous avons identifié les facteurs de risque de morbidité et de mortalité afin de proposer une sélection des risques pour une tarification. Les résultats montrent que les études de mortalité, et principalement les cohortes de suivi à long terme sont rares en Afrique subsaharienne; la majorité des études sont de courte durée et en plus elles enrôlent un nombre restreint de patients. Ces insuffisances ne permettent pas une analyse actuarielle approfondie et les résultats sont difficiles à extrapoler directement dans le domaine de la tarification. Cependant, l’identification des facteurs d’aggravation de la mortalité et de la morbidité permettra un ajustement de la tarification de base. Le sujet noir africain présente un profil de mortalité et de morbidité qui est sensiblement différent de celui du sujet caucasien, d’où la nécessité d’adapter les outils de tarification actuellement utilisés dans les compagnies d’assurance qui opèrent en Afrique subsaharienne. L’Afrique au sud du Sahara a besoin aujourd’hui plus que jamais de données épidémiologiques solides qui permettront de guider les politiques sanitaires mais aussi servir au développement d’une sélection des risques adaptés au contexte africain. Ceci passera par la mise en place d’un réseau coordonné de santé publique, un système de surveillance démographique fiable et un suivi continu des mouvements de la population. Pour atteindre un tel objectif, une collaboration avec les pays développés qui sont déjà très avancés dans de tels domaines sera nécessaire.

Ambiguity on the insurer's side: the demand for insurance

Empirical evidence suggests that ambiguity is prevalent in insurance pricing and underwriting, and that often insurers tend to exhibit more ambiguity than the insured individuals (e.g., [23]). Motivated by these findings, we consider a problem of demand for insurance indemnity schedules, where the insurer has ambiguous beliefs about the realizations of the insurable loss, whereas the insured is an expected-utility maximizer. We show that if the ambiguous beliefs of the insurer satisfy a property of compatibility with the non-ambiguous beliefs of the insured, then there exist optimal monotonic indemnity schedules. By virtue of monotonicity, no ex-post moral hazard issues arise at our solutions (e.g., [25]). In addition, in the case where the insurer is either ambiguity-seeking or ambiguity-averse, we show that the problem of determining the optimal indemnity schedule reduces to that of solving an auxiliary problem that is simpler than the original one in that it does not involve ambiguity. Finally, under additional assumptions, we give an explicit characterization of the optimal indemnity schedule for the insured, and we show how our results naturally extend the classical result of Arrow [5] on the optimality of the deductible indemnity schedule.

Ambiguity on the insurer's side: the demand for insurance

Empirical evidence suggests that ambiguity is prevalent in insurance pricing and underwriting, and that often insurers tend to exhibit more ambiguity than the insured individuals (e.g., [23]). Motivated by these findings, we consider a problem of demand for insurance indemnity schedules, where the insurer has ambiguous beliefs about the realizations of the insurable loss, whereas the insured is an expected-utility maximizer. We show that if the ambiguous beliefs of the insurer satisfy a property of compatibility with the non-ambiguous beliefs of the insured, then there exist optimal monotonic indemnity schedules. By virtue of monotonicity, no ex-post moral hazard issues arise at our solutions (e.g., [25]). In addition, in the case where the insurer is either ambiguity-seeking or ambiguity-averse, we show that the problem of determining the optimal indemnity schedule reduces to that of solving an auxiliary problem that is simpler than the original one in that it does not involve ambiguity. Finally, under additional assumptions, we give an explicit characterization of the optimal indemnity schedule for the insured, and we show how our results naturally extend the classical result of Arrow [5] on the optimality of the deductible indemnity schedule.