Integrazione di pensione (Enhanced Pension)

con Rala rata annuale di una rendita vitalizia corrisposta finch´e l’assicurato

´e nello stato a e con Ri la rata di una rendita corrisposta nel caso in cui

l’assicurato necessiti di assistenza LTC.

Considerando S (importo disponibile alla data di pensionamento dell’as- sicurato) il premio unico che l’assicurato dovr`a corrispondere per acquistare la rendita relativa alla scelta 1, l’entit`a della rata R sar`a determinata come segue: S = R(¨aaa_x + aai_x (5.63) Dove aai_x = +∞ X j=1 j−1paax paix+j−1vja¨ix+j (5.64)

Nella pratica attuariale il valore attuale atteso ¨aaa_x + aai_x `e spesso appros- simato dal valore attuariale di una rendita vitalizia calcolata trascurando lo stato di appartenenza dell’assicurato ad et`a x:

¨ ax = +∞ X j=0 vjjpx (5.65)

Gli importi Ra e Ri, considerato S come premio unico, possono essere

determinati come segue:

S = Ra¨aaax + Riaaix (5.66) Dunque R = Ra¨a aa x + Riaaix ¨ aaa x + ax?ai (5.67)

Le riserve prospettive legate alla scelta 2 sono date da:

V_ta= Ra¨aaax+t+ Riaaix+t (5.68)

V_ti = Ri¨aix+t (5.69)

In base alle approssimazioni citate (espressione 5.65) in precedenza si avr`a :

Capitolo 6

Caso pratico

Le compagnie assicuratrici italiane, come del resto quelle di molti Paesi europei, fanno riferimento, per la costruzione di una base tecnica realistica per coperture LTC, a rilevazioni statistiche condotte in Giappone nel 1984, gi`a in uso nel mercato assicurativo tedesco, e adattate alla realt`a italiana.

La costruzione, infatti, di una opportuna base tecnica italiana per la va- lutazione delle polizze LTC risulta un compito assai arduo, in quanto gli unici risultati disponibili riguardanti la disabilit`a fanno riferimento esclusivamente ai dati desunti dall’indagine ISTAT del 2005 citata in precedenza.

La mancanza di dati statistici mirati a descrivere le dinamiche della non autosufficienza, riguardanti quindi le probabilit`a di diventare non autosuf- ficienti a determinate et`a, e quella di permanere in tale stato, sono state indicate nel capitolo 4 tra le cause del mancato sviluppo del mercato assi- curativo LTC in Italia, in quanto su tali basi statistiche si fonda il calcolo del premio che le compagnie propongono all’assicurato.

Basi tecniche inadeguate, quindi, farebbero lievitare il premio proposto dalle compagnie assicuratrici, limitando quindi la sottoscrizione delle polizze LTC.

L’obiettivo di questo capitolo `e quello di proporre una base tecnica ita- liana costruita sulla base dei dati ISTAT disponibili, al fine di effettuare applicazioni tecnico-attuariali delle assicurazioni LTC confrontando poi i ri- sultati ottenuti con quelli utilizzati dalle compagnie assicurative italiane per la determinazione del premio (base tecnica tedesca).

In particolare, si elaboreranno delle basi tecniche italiane attraverso ap- prossimazioni statistiche e in base ai contenuti tecnico attuariali descritti nel capitolo precedente. Successivamente, tali basi tecniche verranno con- frontate con le basi tecniche tedesche utilizzate dalla maggior parte delle imprese assicurative italiane in modo tale da poter offrire una stima della convenienza o meno delle polizze LTC autonome in relazione alla struttura demografica attuale e dell’attuale stima di disabili nel nostro Paese.

Nello studio condotto in questo capitolo, si elaboreranno delle basi tec- niche italiane desunte dai dati statistici ISTAT sulla disabilit`a attraverso un modello statistico di approssimazione (descritto successivamente) e con- fronter`o i dati da me cos`ı elaborati con i dati desunti dalla casistica tedesca contenuti nello studio di Andres H-J, Long Term Care Insurance. A Munich Re LTC Claims Study, IAAHS Colloquium, 2004.

Nel capitolo 6.1, stimer`o i premi, unici e periodici, attraverso una pro- iezione statica della disabilit`a, applicando, cio`e, alla tavola di mortalit`a di riferimento (anno 2010) i prevalence rates (calcolati con i metodi descritti successivamente) relativi agli ultimi dati disponibili sul tema, risaltenti al 2005.

Nel capitolo successivo, invece, calcoler`o la tavola di mortalit`a proiettata relativa al 2013, e calcoler`o le proiezioni della disabilit`a al 2013 con delle ap- prossimazioni statistiche, descritte successivamente, ipotizzando due scenari alternativi.

In tal modo potr`o operare un confronto sulla base dei premi unici e periodici ottenuti attraverso i due modelli.

Nel capitolo successivo invece, confronter`o i risultati ottenuti con alcune polizze LTC oggi presenti sul mercato italiano, al fine di verificare la bont`a del modello stimato, e di contestualizzare il problema con dei dati reali.

6.1

Utilizzo dei dati statistici: modello di Gatenby

(1991)

La costruzione di una tariffa assicurativa `e fortemente condizionata dalla scelta e dalla disponibilit`a di dati statistici appropriati. Nel caso in cui le basi statistiche siano prodotte da rilevamenti non espressamente mirati ad applicazioni assicurative (ma ad esempio sanitarie, sociali etc.), pu`o essere necessario procedere, almeno in fase di prima applicazione di una tariffa, ad interpolazioni di dati e/o ad impiego di formule approssimate.

Se i dati statistici provenienti da esperienze assicurative sono giudicati insufficienti per il tipo di applicazione da effettuare, la tariffazione pu`o essere sostenuta dall’impiego di dati sanitari di carattere generale. Sono, infatti, disponibili in alcuni paesi dati del tipo:

n. di persone viventi non autosufficienti nella classe di et´a(x1, x2)

n. di persone viventi nella classe di et´a(x1, x2)

Tali rapporti (prevalence rates) sono spesso distinti per sesso e, talvolta, per gravit`a di mancanza di autosufficienza. I risultati forniti dall’Indagine multiscopo dell’ISTAT presentano proprio dati di questo tipo distinti per area di invalidit`a.

Questo tipo di rapporti consentono di stimare le probabilit`a di essere in stato di invalidit`a alle varie et`a e, quindi, di utilizzarle, per la tariffazione di coperture LTC, per mezzo delle formule descritte nel capitolo 5.

L’utilizzo di tali prevalence rates non permette, per`o, la valutazione delle probabilit`a di entrare e permanere negli stati di invalidit`a, fondamentali per il calcolo dei premi.

Tuttavia, con il sostegno di adeguate ipotesi, `e possibile ricavare le stime delle probabilit`a richieste a partire da un insieme di prevalence rates.

Presentiamo dunque una procedura rivolta a tale scopo. Siano:

• λi0

y il prevalence rate d’invalidit`a a livello I ad et`a y;

• λi00

y il prevalence rate d’invalidit`a a livello II ad et`a y.

e supponiamo che tali dati siano noti per un ragionevole insieme di et`a. Indichiamo con:

• l_y il numero atteso di individui in vita costituenti la collettivit`a; • laa

y il numero atteso di individui attivi costituenti la collettivit`a;

• li0i0

y il numero atteso di individui invalidi a livello I costituenti la

collettivit`a; • li00_i00

y il numero atteso di individui invalidi a livello II costituenti la

collettivit`a;

sussiste per ogni y la seguente relazione:

ly = laay + li 0_i0 y + li 00_i00 y Risulta ovviamente:

λi_y0 = l i0_i0 y ly λi_y00 = l i00i00 y ly

Tra i numeri attesi di individui sopra definiti sussistono le seguenti rela- zioni ricorrenti stabilite utilizzando le probabilit`a di entrare e di permanere negli stati di invalidit`a:

l_y+1i0i0 = l_yi0i0 + laa_y pai_y0− l_yi0i0q_yi0 − l_yi0i0pi_y0i00 l_y+1i00i00 = l_yi00i00+ laa_y pai_y00− l_yi0i00q_yi00+ l_yi0i00pi_y0i00

Con riguardo alle probabilit`a di diventare invalido a livello II assumiamo che:

pai_y00 = pi_y0i00 per semplificare la notazione poniamo:

i0_y = pai_y0 i00_y = pai_y00 Sia infine: qy = 1 − ly+1 ly

la probabilit`a di decesso generale relativa alla collettivit`a desunta da un’usuale e conveniente statistica demografica. Le quantit`a q<sub>y</sub>i0 e q<sub>y</sub>i00 possono essere approssimate dalle probabilit`a q_y0 e q_y00ottenute applicando alle y e alle q opportuni modelli di aggravamento della mortalit`a, ad esempio del tipo additivo o moltiplicativo. Nel caso moltiplicativo possiamo porre:

q_y0 = (1 + η0)qy (6.1)

q_y00= (1 + η00)qy (6.2)

con

η00≥ η0 ≥ 0 `

E utile sottolineare che, nello scegliere una conveniente approssimazione, `e importante non sovrastimare l’entit`a dell’aggravamento di mortalit`a se tale aggravamento `e adottato anche nel calcolo dei premi proprio perch´e la copertura LTC si caratterizza come una forma assicurativa con prestazioni in caso di vita; infatti una sottostima dell’aggravamento di mortalit`a (ai fini del calcolo dei premio) produrr`a un opportuno caricamento implicito di sicurezza.

Con le approssimazioni ed ipotesi sopra dichiarate si ottiene:

i0_y = l i0i0 y+1− li 0_i0 y (1 − qy0 − i00y) lyaa (6.3) i00_y = l i00_i00 y+1− li 00_i00 y (1 − qy00) lyaa_{+ l}i0_i0 y (6.4) Dalle espressioni 6.3 e 6.4 si ricava:

li_y0i0 = λi_y0ly

li_y00i00 = λi_y00ly

laa_y = (1 − λi_y0− λi_y00)ly

per cui si ottiene:

i0_y = λ i0 y+1ly+1− λi 0 yly(1 − q0y− i00y) (1 − λi0 y − λi 00 y )ly = λ i0 y+1(1 − qy) − λi 0 y(1 − q0y− i00y) 1 − λi0 y − λi 00 y

i00_y = λ i00 y+1ly+1− λi 00 y ly(1 − qy00) (1 − λi0 y − λi 00 y )ly+ λi 0 yly = λ i00 y (1 − qy) − λi 00 y (1 − q00y) 1 − λi00 y

La valutazione delle riserve e del valore attuariale delle prestazioni di un prodotto LTC richiede ancora il calcolo dei valori attuali attesi delle rendite da corrispondere agli assicurati invalidi. Per quanto riguarda i valori ¨ai_x+j00 le probabilit`a pi_y00 necessarie per valutarli sono pari a:

pi_y00 = 1 − q_yi00

e possono quindi essere stimate tramite le q00_y ottenute mediante un mo- dello di aggravamento della mortalit`a. I valori ¨ai<sub>x+j</sub>00 richiedono invece l’uso delle probabilit`a pi_y0i0 che possono essere ricavate, in base al teorema delle probabilit`a totali, dalle seguenti espressioni:

pi_y0i0 + pi_y0i00+ qi_y0i0+ qi_y0i00 = 1 Cio`e:

p_yi0i00+ q_yi0+ pi_y0i00 = 1

Le polizze LTC presenti sul mercato non differenziano i premi in base alla gravit`a della disabilit`a occorsa, infatti, la maggior parte delle compagnie assicurative eroga la rendita LTC solamente qualora venga appurato che l’assicurato non `e in grado di svolgere autonomamente 2 ADL su 4, oppure 3 su 6. Pertanto `e pi`u conveniente:

• utilizzare un solo livello di disabilit`a, a differenza di quanto fin’ora esposto;

• utilizzare dei dati che permettano di descrivere la disabilit`a per le varie et`a in modo tale da rispecchiare il comportamento delle compagnie assicurative.

L’utilizzo contemporaneo di queste due condizioni, permette la costru- zione di basi tecniche relative alla probabilit`a di passaggio tra i vari stadi del modello multistrato, descritto nel capitolo precedente, rispecchiante la normali prassi delle compagnie assicurative presenti nel mercato.

Intatti, l’utilizzo di un solo livello di disabilit`a rispecchia la normale prassi per questo tipo di assicurazioni, in quanto non viene discriminato il livello di disabilit`a occorsa, ma solamente lo stato di bisogno appurato, che non si basa sulla non autosufficienza in una sola ADL, anche se totale, ma piuttosto su pi`u ADL contemporaneamente.

Per poter applicare un solo livello di disabilit`a, occorre che i dati su cui si costruiscono le tavole di transizione fra stadi siano relativi solamente ai quei disabili che beneficerebbero della prestazione, ossia quei disabili che presentano una non autosufficienza per almeno 2 ADL su 4.

Per quanto riguarda l’utilizzo di un solo livello di disabilit`a, `e sufficiente trasformare le formule precedenti considerando un solo livello di disabilit`a, pertanto, le probabilit`a saranno solamente:

• paa

y = probabilit`a di essere in vita ed attivo ad et`a y + 1;

• qaa

y = probabilit`a di morire da attivo entro l’anno;

• pai

y = probabilit`a di essere in vita ed invalido a livello I ad et`a y + 1;

• qai

y = probabilit`a di morire da invalido a livello I entro l’anno;

• pa

y= probabilit`a di essere in vita ad et`a y+1 (essendo attivo o invalido)

• qa

y = probabilit`a di morire entro l’anno (da attivo o invalido);

• wy = probabilit`a di diventare invalido a livello I durante l’anno;

paa_y = P r {S(y + 1) = a|S(y) = a} pai_y = P r {S(y + 1) = i|S(y) = a} qa_y = P r {S(y + 1) = d|S(y) = a}

Per le probabilit`a elencate in precedenza sussistono le seguenti relazioni (derivate dal teorema delle probabilit`a totali):

pa_y = paa_y + pai_y0 wy = paiy + qaiy qa_y = qaa_y + q_yai0 pa_y+ q_ya= 1 pi_y+ qa_yi = 1 paa_y + qaa_y + wy = 1 qai_y = wy q_yi 2 Definiamo inoltre le seguenti probabilit`a :

• _hpaa_y = probabilit`a di essere attivo ad et`a y + h;

• hpaiy = probabilit`a di essere invalido a livello I ad et`a y + h;

Per tali probabilit`a, per h = 1, 2, . . . , sussistono le seguenti relazioni ricorrenti (dalle relazioni di Chapman-Kolmogorov):

hpaay =h−1paay paay+h−1

Per quanto riguarda invece i dati da utilizzare, l’ISTAT mette a dispo- sizione dei dati (aggiornati per`o solamente al 2004-2005) per la stima delle persone non autosufficienti in base alla gravit`a di disabilit`a. (Tabella 2.7)

L’ISTAT definisce le persone con disabilit`a coloro che, escludendo le condizioni riferite a limitazioni temporanee, hanno dichiarato di non esse- re in grado di svolgere le abituali funzioni quotidiane, pur tenendo conto dell’eventuale ausilio di apparecchi sanitari (protesi, bastoni, occhiali, ecc.). Le funzioni essenziali della vita quotidiana comprendono: autonomia nel camminare, nel salire le scale, nel chinarsi, nel coricarsi, nel sedersi, vestirsi, lavarsi, fare il bagno, mangiare, il confinamento a letto, su una sedia (non a rotelle), in casa, e le difficolt`a sensoriali (sentire, vedere, parlare).

Per rilevare il fenomeno della disabilit`a, l’ISTAT fa riferimento ad una serie di quesiti sulla base della classificazione ICIDH dell’OMS, che consente di studiare specifiche dimensioni della disabilit`a:

• la dimensione fisica, riferibile alle funzioni della mobilit`a e della lo- comozione, che nelle situazioni di gravi limitazioni si configura come confinamento;

• la sfera di autonomia nelle funzioni quotidiane che si riferisce alle attivit`a di cura della persona;

• la dimensione della comunicazione che riguarda le funzioni della vista, dell’udito e della parola.

Per precisare meglio la qualit`a dei dati, l’ISTAT sottolinea che:

• non sono state rilevate le disabilit`a per le persone di et`a inferiore ai 6 anni, in quanto la scala ADL con cui si classificano le persone disabili non pu`o essere applicata;

• sono escluse dall’indagine le persone che vivono stabilmente in istituti, infatti l’indagine si riferisce solamente ai disabili che vivono in famiglia; • l’indagine condotta pu`o non aver stimato in modo adeguato la di- sabilit`a mentale e psicologica in quanto lo strumento di misurazione della disabilit`a `e l’indice ADL che si fonda sulla capacit`a di svolgere autonomamente le funzioni della vita quotidiana, e lo strumento di rilevazione `e l’intervista a mezzo questionario alle famiglie, le quali potrebbero scegliere di non dichiarare alcune malattie.

L’indagine ISTAT individua 4 categorie di disabilit`a:

• confinamento individuale: costrizione a letto o su una sedia a rotelle; • difficolt`a nelle funzioni: difficolt`a nel vestirsi, mangiare, fare il bagno,

ecc;

• difficolt`a nel movimento: difficolt`a a spostarsi, a salire le scale, ecc; • disabilit`a sensoriali: difficolt`a a parlare, vedere o sentire.

Dalla tabella si evince che risulta confinato il 2,1% della popolazione di et`a superiore ai 6 anni, e la quota aumenta per gli ultra ottantenni al 22,3% con un netto vantaggio della popolazione femminile, il 25,5% contro il 16,1% dei maschi.

Per ci`o che riguarda le difficolt`a nelle funzioni, ne `e affetta il 3% della popolazione di et`a superiore ai 6 anni, con quote significative dopo i 75; un ultraottantenne su tre ne soffre.

Il 2,3% della popolazione ha difficolt`a nei movimenti; nelle persone di 80 anni il tasso aumenta al 22,1% (popolazione femminile 24,7% contro il 17,1% della popolazione maschile).

Per ci`o che riguarda la sfera sensoriale, le persone con difficolt`a nella parola, vista o udito, sono l’1,1% della popolazione di et`a superiore ai 6 anni.

I prevalence rates sono stati ricavati aggregando i tassi relativi agli eventi confinamento individuale e difficolt`a nelle funzioni e valutando le possibili intersezioni tra questi eventi.

La scelta effettuata `e stata puramente soggettiva, ma riflette le reali con- dizioni su cui si basano le compagnie assicurative per erogare la rendita LTC. Per poter beneficiare della rendita offerta, l’assicurato deve avere un livello di disabilit`a tale che gli impedisca di svolgere autonomamente pi`u di una singola attivit`a quotidiana. La difficolt`a nel movimento, per esempio, non `e sufficiente, singolarmente, per l’erogazione del beneficio, come non basta avere menomazioni visive o uditive per essere considerati, dalle compagnie assicurative, come non autosufficienti.

Per tale motivo ho scelto le tue tipologie di disabilit`a obiettivamente pi`u gravi e che probabilmente limitano l’autosufficienza a pi`u di 2 ADL contemporaneamente. Infatti, se l’evento difficolt`a nelle funzioni suggerisce l’idea che la disabilit`a riguardi pi`u di una funzione della vita quotidiana, il confinamento individuale implica la costrizione permanente in un letto o su una sedia a rotelle, con autonomia nei movimenti pressoch´e nulli.

Per quanto riguarda invece i dati tedeschi, sono ricavati dal Federal Sta- tistical Office of Germany, statistics on longterm care, calculations by DIW Berlin, e rappresentano le basi tecniche con cui la compagnie di assicurazioni tedesche calcolano i propri premi.

Poich´e i dati a disposizione sono raggruppati per classi di et`a, `e stato ne- cessario effettuare un’approssimazione spline dei tassi di disabilit`a attraverso l’utilizzo di appositi programmi informatici (Matlab 6.5, Microsoft Excel).

Tabella 6.1: Prevalence rates tedeschi.

Classi di et`a maschi femmine

< 5 0, 0034 0, 0033 5 − 10 0, 0071 0, 0062 10 − 15 0, 0069 0, 0062 15 − 20 0, 0055 0, 0050 20 − 25 0, 0042 0, 0037 25 − 30 0, 0035 0, 0031 30 − 35 0, 0033 0, 0030 35 − 40 0, 0034 0, 0032 40 − 45 0, 0039 0, 0039 45 − 50 0, 0051 0, 0052 50 − 55 0, 0070 0, 0070 55 − 60 0, 0106 0, 0102 60 − 65 0, 0172 0, 0156 65 − 70 0, 0276 0, 0248 70 − 75 0, 0480 0, 0489 75 − 80 0, 0885 0, 1075 80 − 85 0, 1558 0, 2223 85 − 90 0, 2755 0, 4071 > 90 0, 3893 0, 6876

L’utilizzo dell’interpolazione a tratti spline `e dovuta al fatto che l’uti- lizzo dell’interpolazione polinomiale andava incontro al fenomeno di Runge rendendo l’interpolazione completamente inaccettabile.

Per poter interpolare i dati, si sono dovute considerare alcune ipotesi per semplificare i calcoli:

• il tasso di disabilit`a all’et`a 0 `e nullo;

• i tassi di disabilit`a, raggruppati in classi di et`a decennali o quinquen- nali, sono stati considerati come medie dei tassi dei singoli anni che compongono il gruppo stesso;

• i tassi di disabilit`a al di fuori degli estremi di interpolazione, sono stati desunti da una estrapolazione del polinomio interpolante il penultimo gruppo chiuso.

Una volta interpolati i tassi riguardanti sia il confinamento individuale che la difficolt`a nelle funzioni, per ottenere i prevalence rates complessivi, ho sottratto alla somma dei 2 tassi il loro prodotto, per ogni singola et`a, per eliminare l’intersezione degli eventi (supposti indipendenti).

Presentiamo ora i risultati ottenuti per alcune et`a con riguardo alla popolazione italiana maschile e femminile (Tabella 6.2).

I dati evidenziano un andamento crescente dei tassi di disabilit`a all’au- mentare dell’et`a, inoltre i tassi femminili risultano in media superiori ai tassi maschili. Dal grafico 6.1, si pu`o notare come entrambe le curve presentino un andamento prima crescente e poi decrescente nell’intervallo 0-16 anni in cui prevale la disabilit`a giovanile, per poi tenersi ad un livello prossimo allo zero fino all’et`a di 54 anni, dove entrambe le curve iniziano una fase crescente, testimonianza del fatto che la disabilit`a `e direttamente proporzionale all’et`a.

Tabella 6.2: Prevalence rates italiani.

Classi di et`a maschi femmine

10 0, 01398 0, 01499 20 0, 00499 0, 00499 30 0, 00698 0, 00499 40 0, 00898 0, 00699 50 0, 01097 0, 01097 60 0, 01792 0, 02287 70 0, 05993 0, 07629 80 0, 17633 0, 28752 90 0, 37326 0, 57158 100 0, 59630 0, 73690

Figura 6.1: Prevalence rates italiani (maschi e femmine).

0

20

40

60

80

100

0

0,2

0,4

0,6

0,8

et`a

probabilit`

a

prevalence rate femminili prevalence rates maschili

Figura 6.2: Prevalence rates italiani dai 50 ai 100 anni di et`a (maschi e femmine).

50

60

70

80

90

100

0

0,2

0,4

0,6

0,8

et`a

probabilit`

a

prevalence rate femminili prevalence rates maschili

Il grafico 6.3 sotto rappresenta la differenza percentuale tra i prevalence rates femminili e quelli maschili. Come si pu`o notare, i tassi rimangono pressoch´e similari fino all’et`a di 51 anni, per poi aumentare, a favore di quelli femminili, fino ad una differenza massima del 40% all’et`a di 82 anni.

Nelle Figure 6.1, 6.2 e 6.4, sono riportati i grafici dei prevalence rates italiani maschili e femminili; curioso notare come i prevalence rates maschili siano superiori a quelli femminili nell’intervallo di et`a 20-50, per poi risultare decisamente inferiori ad et`a pi`u elevate.

Questo fenomeno `e spiegabile sia dalla maggiore longevit`a femminile che determina una maggiore percentuale di disabili femminili ad et`a avanzate; ma `e spiegabile anche dall’insorgenza di patologie gravi, che portano alla non autosufficienza, cui `e afflitta sopratutto la popolazione maschile.

Per quanto riguarda i dati tedeschi, dai grafici 6.5 e 6.6 si pu`o notare che mostrano lo stesso andamento rispetto all’analisi svolta per i dati italiani.

Figura 6.3: Differenza percentuale tra i prevalence rates italiani.

50

60

70

80

90

100

0

0,1

0,2

0,3

0,4

et`a

p

ercen

tuale

differenza percentuale

Figura 6.4: Prevalence rates italiani nell’intervallo 20-60 anni.

20

30

40

50

60

0

1

2

3

·10

−2

et`a

probabilit`

a

prevalence rate femminili prevalence rates maschili

Figura 6.5: Prevalence rates tedeschi (maschi e femmine).

0

20

40

60

80

100

0

0,2

0,4

0,6

et`a

probabilit`

a

prevalence rate femminili prevalence rates maschili

Anche i tassi tedeschi mostrano un andamento crescente all’aumentare del- l’et`a e, anche qui su pu`o notare come i prevalence rates femminili sovrastino quelli maschili dall’et`a di 75 anni, come mostra il grafico 6.2, fino ad un massimo del 40% alla prossimit`a dei 100 anni.

Come si pu`o osservare dai grafici 6.8 e 6.9, i prevalence rates italiani sono a qualsiasi et`a superiori a quelli tedeschi, tranne per un breve intervallo tra i 20 e i 25 anni in cui sono quelli tedeschi a prevalere.

Tale differenza `e da imputare al fatto che mentre i dati tedeschi si ba- sano su stime certe di persone che hanno beneficiato della polizza LTC, sia pubblica che privata, i dati italiani sono solamente un’approssimazione de- sunta da dati sanitari e non specifici, quindi, per un’indagine adeguata del fenomeno.

Ci`o significa che i prevalence rates tedeschi possono essere considera- ti delle stime attendibili sulla probabilit`a di essere non autosufficienti ad

Figura 6.6: Prevalence rates tedeschi nell’intervallo 50-100 anni (maschi e femmine).

50

60

70

80

90

100

0

0,2

0,4

0,6

et`a

probabilit`

a

prevalence rate femminili prevalence rates maschili

Figura 6.7: Differenza percentuale tra i i prevalence rates tedeschi.

75

80

85

90

95

100

0

0,1

0,2

0,3

0,4

et`a

p

ercen

tuale

differenza percentuale

Figura 6.8: Comparativo tra prevalence rates italiani e tedeschi femminili.

0

20

40

60

80

100

0

0,2

0,4

0,6

0,8

et`a

probabilit`

a

prevalence rate italiani prevalence rates tedeschi

Figura 6.9: Comparativo tra prevalence rates italiani e tedeschi maschili.

0

20

40

60

80

100

0

0,2

0,4

0,6

et`a

probabilit`

a

prevalence rate italiani prevalence rates tedeschi

una certa et`a, dato che sono determinati sulla base di esperienze matura- te direttamente sul mercato. I prevalence rates della popolazione italiana, invece, sono stati stimati utilizzando la disabilit`a come proxy della non auto- sufficienza, che comporta un’evidente distorsione del fenomeno che si vuole esaminare. Nell’analisi si sono prese in considerazione solamente quelle tipo- logie di disabilit`a (confinamento individuale e difficolt`a nelle funzioni) che, molto probabilmente, possono comportare una non autosufficienza, ma que- sto non significa che tutte le persone che presentano una tale tipologia di disabilit`a avrebbero accesso al beneficio LTC.

D’altra parte, i prevalence rates italiani sono una sottostima del fenome- no della disabilit`a in quanto:

• non considerano la disabilit`a infantile;

• non considerano le persone disabili ospitate in case di cura o similari;

• sono state considerate in questa analisi solamente due tipologie di disa- bilit`a su quattro, e ci`o potrebbe sottostimare il numero di disabili che, anche se appartenenti a tipologie di disabilit`a meno gravi, potrebbero avere i requisiti per il beneficio LTC.

Tralasciando il fenomeno dei falsi invalidi, o altri comportamenti oppor-

Nel documento Le Assicurazioni LTC nel welfare multipilastro (pagine 148-171)