森平 爽一郎慶応義塾大学 総合政策学部

神谷信一慶應義塾大学 SFC研究所

森平 爽一郎慶応義塾大学 総合政策学部

神谷信一慶應義塾大学 SFC研究所

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危険回避度の推計保険需要横断面データによる分析

第３回行動経済学ワークショップ

2005年7月2日 武蔵大学

©森平2

研究の概要

• なぜ危険回避度推定なのか？• 先行研究• 保険需要関数（期待効用最大化と危険回避度）• モデル• データセット• 推定結果

–すべての家計データによる推定–人口学的属性別の推定

©森平3

結論の先取り

• RRA係数の平均は7年間でおおよそ2.5～3.5を示した。• 家計全体では、相対的危険回避度は増加的（IRRA）とみなすことができる。

つまり、絶対的危険回避度が一定の効用関数を仮定

することは合理的かもしれない。

• 1993年のバブル崩壊以降、リスク回避度に時系列での傾向は見られない。

• 全家計を人口学的属性により区分した場合、年齢以外にいくつかの危険回避度の特性がみられる。

©森平4

なぜ危険回避度推定を問題にするのか？

• アセット･プライシング･モデルの特定化と推定–効用関数の形状の選定–特定の効用関数に基づく資産価格決定モデル

• 応用–最適なアセット･アロケーション–危険選好に合った金融商品の設計とMarketing–年金基金における「成熟度」

©森平5

絶対的・相対的危険回避度

( )( )

uu′′

≡−′

aii

相対的リスク回避度（RRA: Relative Risk Aversion)

( )( )

u Wu′′

≡−′

rii

絶対的リスク回避度（ARA: Absolute Risk Aversion)

望ましい性質：

富（W)が増えればリスク回避傾向は減少するであろう。ARAはWの減少関数であるはず。

一方で、

投資家の選好が不変の仮定＝絶対的危険回避度が一定：

富（W)が増加するにつれ絶対損失額が増加しても富の一定割合であれば、リスク許容度は変化しない、つまりARAはWに対して一定であると仮定。

©森平6

危険回避一定の関数

( )RRA W ARA=

RRARRA一定一定の関数（CRRA) ⇒ ARA減少の関数（望ましい性質）

ARAARA一定一定の関数 ⇒ RRA増加の関数（IRRA)（便利な性質）

( )( ) ( )0

1 u W Hua

α β′

=− = + +′′ii

リスク許容度が線形関数を持つ

HARA族効用関数では

©森平7

RRA一定の関数

RRA一定の関数（CRRA) ⇒ ARA減少の関数（望ましい性質）

RRA α= （定数）としたとき積分によって次の効用関数が誘導される

( ) 1u w w α−=０＜α＜１の場合

( ) ( )lnu w w=α＝１の場合

( ) ( )1u w w− −=− αα＞１の場合

©森平8

ARA一定の関数

ARAが一定の関数 ⇒ RRA増加の関数（IRRA)（便利な性質）負の指数効用関数

( ) ( )0w a au w e− >= −

( )( )

( )( )

( )( )

( )( )

2

2

1 11

1 11

w a

w a

w a

w a

a eu wARA

u w a e a

w a eu w wRRA w

u w a e a

−

−

−

−

′′≡ − = − =

′ −

′′ ⎛ ⎞⎟⎜≡ − = − = ⎟⎜ ⎟⎟⎜′ ⎝ ⎠−

ARA（１/ａ）は一定、RRAは富に対して増加

©森平9

相対的危険回避度の意味弾力性をしめす

( )( )

z u W

dz u W dW

′

′′=は富の限界効用。この弾力性は

( ) ( )( ) ( )

( )( )

u W dWdz Wu W u W Wz

RRA WdW dW u WW W

′′′ ′′

− =− =− =′

⎛ ⎞⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎟⎜⎝ ⎠⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎟ ⎟⎜ ⎜⎟ ⎟⎜ ⎜⎟ ⎟⎜ ⎜⎝ ⎠ ⎝ ⎠

「富の水準が１%増加したときに、限界効用が何%減少するか」を示している・％増加率

©森平10

危険回避度推定：先行研究

• 実験アプローチ：• アンケート調査によるリスク回避度の推定：LeBaron,Farrellu and

Gula[1989] ,Grble and Lytton[1999]、多々納他[2002]• 資産価格決定モデル(消費CAPM)における実証分析• 危険資産と安全資産残高データによる

– 横断面分析： Friend and Blume[1975], 下野[1998]、中川・片桐[1999｣],– 時系列分析: 吉川「2001,2004] 修正シャープ尺度×危険資産投資比率の逆数＝相対的危険回避度

• 保険データによる分析– 時系列データ： Szipro[1986]、浜田浩児[1997]– 横断面データ： Halek[2001]、本研究

©森平11

消費CAPM推定における相対的危険回避度の推定祝迫[2001]、現代ファイナンス、No.9

１）べき型効用関数、２）消費成長率と資産収益率が条件付二変数対数正規分布に従う、３）市場ポートフォリオの期待超過収益率=4%、としたときの、相対的危険回避度の推定

相対的危険回避度

1975/1-98/9(月次） マイナス

1975/I-98/III（四半期） 7661983/1-98/9(月次） マイナス

1983/I-98/III(四半期） マイナス

©森平12

相対的危険回避度の推定Friend and Blume[1975]の方法を用い、

相対的危険回避度を株式と安全資産、危険資産投資比率データから推定。

日経平均データを利用している

[ ]2

1M FM M

E R RRRA

xσ⎛ ⎞⎛ ⎞− ⎟ ⎟⎜ ⎜⎟ ⎟= ⎜ ⎜⎟ ⎟⎜ ⎜ ⎟⎟⎜⎟⎜ ⎝ ⎠⎝ ⎠

相対的危険回避度

0

1

2

3

4

5

6

7

1980 1985 1990 1995 2000

吉川卓也 「日本における家計の相対的危険回避度の推移：1970-2002年度」から一部を抜粋

バブル崩壊後リスク回避度は変わらない？ バブル崩壊後負にな

る可能性！

©森平13

危険回避度推定：先行研究

相対的危険回避度推定結果

研究 係数 推定データ

Weber[1970] 2.4,7.7 消費支出Fridman[1973] ～10 健康保険Friend and Blume[1975] 1.0以上、たぶん2以上 危険資産需要Weber[1975] 1.3から1.8 消費支出Farber[1978] 3.0、3.7 労働組合交渉Hansen and Singleton[1982] 0.68から0.97 消費データ、株式リターンHansen and Singleton[1983] 0.26から2.7 消費データ、株式リターンMankiw[1985] 2.44から5.26 非耐久財支出

1.79から3.21 耐久財支出Szpiro[1986] 1.79、1.21 損害保険と資産データHalek[2001] 平均3.735、標準偏差24.112 定期生命保険吉川「200１] 1.63、0.94、1.36 危険資産と安全資産

©森平14

保険需要関数

( ) ( ) ( ) ( )1 0 0 0 01E u W q u W H qu W Iπ π⎡ ⎤ = − + − + + −⎢ ⎥⎣ ⎦

家計の１期間期待効用最大化問題

0

0

( )

WH

qIu

π

=====• =

初期富

人的資産

生命保険料

期間死亡確率

保険金額

効用関数

1

死亡時の効用生存時の効用

仮定：生命保険料は収支相当原則によって決定

付加保険料

[ ]0 0I q Iπ β απ= + +

純保険料

©森平15

保険需要関数

生命保険料構造

保険金比例付加保険料

安全割増率

[ ]0 0I q Iπ β απ= + +

生保標準生命表死亡率

( )min 2 , 0.3xx x q xq q qσ= +粗死亡率

保険料比例付加保険料

1x x

xqA

Iπ β

α+

≡ =−

単位営業保険料

1xxx

Aq

Θ ≡ −

全てのローディング率

©森平16

生命保険保険料実際に生命保険会社各社が販売する10年定期保険、男性、契約年齢30、40、50歳の月払保険料データ（33社、53種類）を用いて、割増率αとβを推定

単回帰モデル

4

1 2 21

i i k i ik

y x D eβ β β +=

= + + +∑

11 1x x

A qβα α

⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎟ ⎟⎜ ⎜= +⎟ ⎟⎜ ⎜⎟ ⎟⎟ ⎟⎜ ⎜⎝ ⎠ ⎝ ⎠− −

©森平17

生命保険保険料

ﾓﾃﾞﾙ集計b

.983a .967 .966 .438625ﾓﾃﾞﾙ1

R R2 乗調整済みR2 乗

推定値の標準誤差

予測値: (定数)、非喫煙型, A純Pre, 有配当, 無配当, 健康優良体。

a.

従属変数: A営Preb. 係数a

1.805 .105 17.210 .000

1.076 .016 .960 65.448 .000

-.105 .098 -.017 -1.063 .289

.360 .201 .029 1.788 .076

-.698 .085 -.133 -8.173 .000

-.606 .090 -.110 -6.738 .000

(定数)

A純Pre

無配当

有配当

健康優良体

非喫煙型

ﾓﾃﾞﾙ1

B 標準誤差

非標準化係数

ﾍﾞｰﾀ

標準化係数

t 有意確率

従属変数: A営Prea.

ˆ 0.071ˆ 1.676

α

β

⎧ =⎪⎪⎨⎪ =⎪⎩

©森平18

死亡率

死亡率格差(男性）

0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0.010

0.012

0.014

30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58

年齢

死亡率

H15簡易生命表死亡率(男）

生保標準死亡率(男）

単位保険料率A(男）

H15簡易生命表死亡率(女）

生保標準死亡率(女）

単位保険料率A(女）

©森平19

安全割増率

安全割増率

(0.05)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58

年齢

安全割増率

男性

女性

©森平20

保険需要関数：続き

危険負荷率の式を期待効用関数に代入し、W0+Hの回りで2次の項までテイラー展開して、その結果を 保険金支払い額（I) に関して最大化すると、

( )( ) ( ) ( )( )

( )( ) ( ) ( ) ( ){ }

1 20 1

1 1 1

E u Wq u A u IA

Iq u A u I A H A

⎡ ⎤∂ ⎣ ⎦ ⎡ ⎤′ ′′≡ = − − +⎣ ⎦∂′ ′′+ − + ⎡ − − ⎤ −⎣ ⎦

i i

i i

１） 両辺を で割り、２）絶対的危険回避度が であることを利用すると、( ) 0u ′ ⋅ ≠ /u u′′ ′≡−a

( ) ( )( ) ( )

*2

1

1

Hq A A qI

A q q q

− − −=

⎡ ⎤− + −⎣ ⎦

a

a

©森平21

保険需要関数：続き

ここで1期間死亡確率(q)は通常非常に小さいので、 と置いて保険金支払額に

関して解くと

0q ≈

( )0I H

W HaΘ= −+

保険金需要(I)は、

1. 人的資産残高(H) が増加するほど

2. 絶対的危険回避度(a)が増加するほど ⇒ 危険回避効果

3. 初期富（W0) が低いほど ⇒ 富は保険の代替効果

4. 危険・費用負荷率(Θ)が低いほど⇒ 割安な保険

増加する。

©森平22

利用データセットの概略

●データ出所： 日本経済新聞社『金融行動調査』 （1993～1999年）

●調査対象 ： 東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県全域に居住する25歳～69歳の男女5000人

●標本抽出法 ： 第一次抽出単位を地点、第二次抽出単位を個人とする2段無作為抽出、個人抽出には住民基礎台帳を利用

●有効標本数： 約2700（回収率：約55％）

©森平23

利用データセットの概略

＜変数の定義（１）＞

H：生命リスクにかかる人的資本レベル

[ ]( )

[ ]( )

[ ]( )

60

60

60

0, 65

0 70

Max

Max

H

×

×

×

⎧⎪⎪⎪⎪= ⎨⎪⎪⎪⎪⎩

世帯主年齢が 歳未満で給与が定常収入の場合

世帯主年齢が 歳以上で給与収入が定常収入の場合

給与・年金以外の定常収入がある場合

世帯年収 ＋退職金年数－世帯主年齢

世帯年収 －世帯主年齢

世帯年収 , －世帯主年齢

厚生労働省「賃金構造基本統計調査」、 「雇用管理調査」、「賃金労働時間制度等総合調査」 等を参照の上、定義した。

©森平24

利用データセットの概略

＜変数の定義（２）＞

I ：世帯における死亡保障の合計額I＝世帯主死亡保険金額＋配偶者死亡保険金額

W：世帯の人的資本以外の保有資産合計額W＝貯蓄・投資総額＋一時払養老保険金額＋所有不動産評価額＋その他資産評価額

q：世帯主の死亡率世帯主の死亡率は厚生労働省平成15年度簡易生命表から年齢・性別に応じた死亡率を使用

©森平25

人口学的属性による分類

●世帯主年齢： 世帯主年齢が20代、30代、40代、50代（4ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●世帯主性別： 世帯主性別が男、女（2ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●世帯主学歴： 世帯主の学歴が中学卒、高校卒、短大・高専卒、大学卒（4ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●世帯主勤務先： 世帯主の勤務先が民間、官公庁、事業主・専門職（3ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●世帯主役職： 世帯主の役職が一般職、管理職、役員（3ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●ﾗｲﾌｽﾃｰｼﾞ： 世帯の属するﾗｲﾌｽﾃｰｼﾞ：未婚、結婚、・・・、末子独立（9ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●世帯規模： 世帯主、配偶者、および被扶養者数の合計（5ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●配偶者就労： 配偶者の仕事の有無（2ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●株投資比率： 世帯の預貯金・投資総額に占める保有株式時価額が0％、0～10％、10％以上（3ｶﾃｺﾞﾘｰ）

●居住形態： 世帯が居住する住宅の形態が持家（一戸建）、持家（ﾏﾝｼｮﾝ）、借家（3ｶﾃｺﾞﾘｰ）

©森平26

相対的危険回避度推定モデル（１）

相対的危険回避度（RRA:Relative Risk Aversion)は、絶対的危険回避度aを

保険需要関数を用いて表現すると

( )( )( ) ( )

00

u W HW H

u H I′′ + Θ

≡ − = +′ −

ri

i

リスク保有

この式を用いて、個別サンプルについての相対的危険回避度を推定する。

結果は次のとおり、

©森平27

相対的危険回避度

©森平28

相対的危険回避度

©森平29

相対的危険回避度

©森平30

相対的危険回避度

©森平31

相対的危険回避度

©森平32

相対的危険回避度

©森平33

相対的危険回避度

©森平34

99年 20代 相対的危険回避度

統計量

RRA223

43

7.5856

6.1056

18.61884

-24.31

258.56

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平35

99年 30代相対的危険回避度

統計量

RRA458

108

4.0776

3.8560

12.47112

-244.44

71.68

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

年齢とともに低下

©森平36

99年 40代相対的危険回避度

統計量

RRA466

120

2.9603

2.3437

12.42178

-61.97

245.20

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平37

99年 50代相対的危険回避度

統計量

RRA458

141

1.6134

1.3992

10.90345

-106.48

147.78

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平38

99年 男性 相対的危険回避度

統計量

RRA1397

133

2.7835

2.6213

9.96267

-244.44

147.78

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平39

99年 女性 相対的危険回避度

統計量

RRA187

21

9.2023

6.5663

26.83938

-27.99

258.56

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

男性よりかなり高い

©森平40

99年 会社勤務 相対的危険回避度

統計量

RRA1048

278

3.4319

2.9041

8.10005

-106.48

147.78

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平41

99年 公務員 相対的危険回避度

統計量

RRA153

37

3.0582

2.6167

2.38948

-5.71

15.54

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

散らばりが極端に小さい

©森平42

99年 自営その他 相対的危険回避度

統計量

RRA290

65

2.4440

2.6845

15.64747

-244.44

44.79

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

多少低め

©森平43

99年 株保有無し 相対的危険回避度

統計量

RRA1260

324

3.8309

3.0267

14.65172

-244.44

258.56

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

©森平44

99年 株保有10％以下相対的危険回避度

統計量

RRA74

19

2.4092

2.3190

3.94774

-20.83

17.39

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

回帰分析では有意ではなかったが危険回避度は低下している

©森平45

99年 公務員 相対的危険回避度99年 株保有10％超相対的危険回避度

統計量

RRA266

63

2.4002

2.4471

5.38675

-49.15

13.62

有効

欠損値

度数

平均値

中央値

標準偏差

最小値

最大値

回帰分析では有意ではなかった

©森平46

99年 公務員 相対的危険回避度99年 相対的危険回避度回帰分析結果Full-Log Model

ﾓﾃﾞﾙ集計

.794a .631 .627 .49986ﾓﾃﾞﾙ1

R R2 乗調整済みR2 乗

推定値の標準誤差

予測値: (定数)、WWRK1, ln_貯蓄投資総額, SEX2, ln_人的資本, ln_居住不動産, ln_年齢。

a.

係数a

12.760 .777 16.433 .000

-2.557 .125 -.683 -20.469 .000

-.498 .040 -.393 -12.411 .000

.039 .016 .067 2.485 .013

.252 .028 .226 8.865 .000

.757 .042 .463 18.034 .000

.128 .043 .078 2.956 .003

(定数)

ln_年齢

ln_人的資本

ln_貯蓄金融投資

ln_居住不動産

世帯主女性ダミー

配偶者就労ダミー

ﾓﾃﾞﾙ1

B 標準誤差

非標準化係数

ﾍﾞｰﾀ

標準化係数

t 有意確率

従属変数: ln_RRAa.

©森平47

相対的危険回避度推定モデル（２）

絶対的危険回避度(ARA:Absolute Risk Aversion)が次のように示されることを仮定

( )( ) ( )0

0hu cu W H

a′′

≡− = >′ +ii

リスク許容度が線形関数の特殊な場合。

( )( ) ( )0

1 u W Hua

α β′

=− = + +′′ii

この結果を富と人的資産の合計(W0+H)で偏微分すると

( ) ( )( )10 00 0h

ch if hW H W H

a+

∂ −= ≤ ≥∂ + +

正のhは絶対的危険回避度が減少することを意味する。

©森平48

相対的危険回避度推定モデル（２）パラメータ(h)の意味

相対的危険回避度（RRA:Relative Risk Aversion)は、したがって、

( )( )( ) ( )

01

0

0hu W H c

u W Hr −

′′ +≡− = ≥

′ +i

i

富に関し相対的危険回避度は、

( )( )( )0 0

1h

h cW H W H

−∂ =∂ + +

r

1. c > 0に対して、h がゼロと1の間にあるときには相対的危険回避度が増加する（IRRA）

2. h が1より大きいことは相対的危険回避度が減少する（DRRA）

3. h = 1のとき相対的危険回避度は一定（CRRA）

正のhは絶対的危険回避度が減少することを意味する。

©森平49

相対的危険回避度パラメータ(h)の意味

相対的リスク回避度の推移（c=1)

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

(W+H)

相対的リスク回避度

h=1.2

h=1

h=0.8

IRRA

CRRADRRA

( ) 10h

cW H

r −≡ +

©森平50

パラメータ「c」の意味( )( )( ) ( )

01

0h

u W H cu W H −

′′ +≡− =

′ +r

ii

もし、パラメータh = 1であるとみなすことができれば、パラメータ c =相対的危険回避度をあらわす。これから効用関数の形状を想定できる。

( ) 1u w w α−=０＜c＜１の場合

( ) ( )lnu w w=c＝１の場合

( ) ( )1u w w− −=− αc ＞１の場合

©森平51

相対的危険回避度の測定

( )+=

Θ0

hW HDc

D H I≡ −ただし、ここで

のパラメータ c と hを非線形最小２乗法によって推定する。

©森平52

実証結果：家計の全標本

年度 R2

1993 0.176 0.036 0.0231994 0.176 0.038 0.0311995 0.211 0.037 0.0661996 0.217 0.034 0.0441997 0.209 0.036 0.0311998 0.204 0.035 0.0381999 0.179 0.046 0.099

h 標準誤差0.6480.6750.7530.7220.6840.7050.749

c 標準誤差0.0630.0820.1790.1280.0860.1060.216

©森平53

推定結果（全家計データ）R2

説明力R^2

0.0

0.2

0.4

0.6

93 94 95 96 97 98 99

年度

R^2

©森平54

推定結果比較（全家計データ） h

ｈ推定値

0.0

0.5

1.0

1.5

93 94 95 96 97 98 99年度

R^2

通年でＩＲＲＡを支持する結果

©森平55

結果の解釈

• パラメータ h

©森平56

人口学的属性別家計の推定結果

保有資産規模別　係数 h

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

93 94 95 96 97 98 99

年度

h

0-500万 500－1000万 1000－3000万

3000－5000万 5000万－1億 1億超

保有資産規模別　係数 c

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

93 94 95 96 97 98 99

年度

C中産階級はh＝0.75程度を推移。富裕層はh＝１を棄却できずＣＲＲＡからＤＲＲＡを支持する結果となる

©森平57

人口学的属性別家計の推定結果

年代別　係数 h

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

93 94 95 96 97 98 99

年度

h

２０代 ３０代 ４０代 ５０代

年代別　係数 c

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

93 94 95 96 97 98 99

年度

C

20代はＤＲＲＡ、30代から40代にかけてＣＲＲＡ、50代はＩＲＲＡが妥当では

©森平58

人口学的属性別家計の推定結果

ﾗｲﾌｽﾃｰｼﾞ別　係数 h

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

93 94 95 96 97 98 99

年度

h

未婚 結婚 第一子誕生 第一子小学校入学

ﾗｲﾌｽﾃｰｼﾞ別　係数 ｃ

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

93 94 95 96 97 98 99

年度

ｃ

独身世帯はＣＲＲＡか

©森平59

人口学的属性別家計の推定結果

性別別　係数 h

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

93 94 95 96 97 98 99

年度

h

男

女

配偶者就労別　係数 h

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1.50

93 94 95 96 97 98 99

年度

h

有

無

©森平60

結 論

• 全世帯ではIRRAであるという結論となった。→一定のARAを持つ効用関数が合理的か。

• 人口・経済的属性に区分したとき、属性によってはCRRA、DRRAの特性も見られた。

• RRA係数の平均は7年間でおおよそ2.5～3.5を示した。

危険回避度の推計保険需要横断面データによる分析研究の概要結論の先取りなぜ危険回避度推定を問題にするのか？絶対的・相対的危険回避度危険回避一定の関数RRA一定の関数ARA一定の関数相対的危険回避度の意味弾力性をしめす危険回避度推定：先行研究消費CAPM推定における相対的危険回避度の推定祝迫[2001]、現代ファイナンス、No.9相対的危険回避度の推定危険回避度推定：先行研究保険需要関数保険需要関数生命保険保険料生命保険保険料死亡率安全割増率保険需要関数：続き保険需要関数：続き利用データセットの概略利用データセットの概略利用データセットの概略人口学的属性による分類相対的危険回避度推定モデル（１）相対的危険回避度相対的危険回避度相対的危険回避度相対的危険回避度相対的危険回避度相対的危険回避度相対的危険回避度99年　20代　相対的危険回避度99年　30代相対的危険回避度99年　40代相対的危険回避度99年　50代相対的危険回避度99年　男性　相対的危険回避度99年　女性　相対的危険回避度99年　会社勤務　相対的危険回避度99年　公務員　相対的危険回避度99年　自営その他　相対的危険回避度99年　株保有無し　相対的危険回避度99年　株保有10％以下　相対的危険回避度99年　公務員　相対的危険回避度99年　公務員　相対的危険回避度相対的危険回避度推定モデル（２）相対的危険回避度推定モデル（２）パラメータ(h)の意味相対的危険回避度パラメータ(h)の意味パラメータ「c」の意味相対的危険回避度の測定実証結果：家計の全標本推定結果（全家計データ）R2推定結果比較（全家計データ） h結果の解釈人口学的属性別家計の推定結果結　論