中國人壽

保誠人壽福康滿利(rlpln6)台幣終生壽險(分紅保單)IRR分析(死亡IRR最高12%),註冊保誠人壽網路投保會員,輸入親友推薦序號(WCGXNV) 加贈100元悠遊金,最高可領1000元;python如何計算IRR? numpy.financial.irr() ; list的乘法(複製)與加法(串接); enumerate() ; 前綴f-string 格式化字串

保誠人壽福康滿利
最低30萬保額(保費約6萬)
40歲男性被保險人,
中分紅建議書如下
(點此或下圖連結FB討論串)

開始介紹這張保單前

先談一下保誠賣給中壽的事情

依據中國人壽重大訊息:

併購項目為保誠人壽

除銀行通路和電話行銷通路外之全部資產及負債。

 

所以保誠人壽的

銀行保代通路(保經通路)

電話行銷通路

並沒有賣給中壽

透過保經還是可以買到保誠人壽的商品

 

保誠人壽的歷史分紅可以參考這裡

我挑兩張歷史比較長的保單來看:

五五升豐

中分紅達成率皆為100%

其他保單也有看到110%的

固定利率,機動利率,宣告利率與IRR

一般人直覺銀行的牌告利率=IRR

事實上也要根基於銀行的牌告利率不變

也是一個預估值而已

從2008年金融海嘯前就開始投資了

定存利率從2.5 %急墜到1%不到,

就是儲蓄保險王的親身經歷

銀行牌告利率不變,

原本就非事實

甚至定存還沒有保證過

利率必須是正數

看看我們的鄰國日本吧!

但大家仍以牌告利率當成IRR

若要強求所謂的"保證"

連利率最低的定存,活存都辦不到

 

採用宣告利率的利變保單

因金管會黑手,

已無透明,公平,反映市場利率的數值

但分紅保單主管機關明定

上述核定之可分配紅利盈餘,

其分配予要保人之比例不得低於百分之七十。

分紅保單的達成率

比宣告利率可靠

 

本站一貫特色

就是先揭露缺點與風險

再來談報酬

本保單以建議書之最末欄位

(解約金+中分紅)

計算IRR

5年皆為負報酬

5年皆為負報酬

5年皆為負報酬

因為很重要

所以講了三次

建議書採用無折扣保費
其實有1%自動轉帳折扣:

但花旗現金回饋Plus鈦金卡 2%現金回饋(~2023/12/31),
星展ECO卡 2%現金點(~2023/12/31),
華南銀行 超鑽現金回饋卡 滿足任務 2% 回饋 (~2023/12/31)
都很簡單可以獲得2%回饋,
高於帳戶代扣繳1%
甚至還有樂天10萬回饋2500(2.5%, ~23/9/30,需登錄)
點選推薦連結成功開戶樂天銀行+登入app,送500元現金
(推薦序號: HBUG09)
遠銀50萬保費3%回饋(需登錄)
玉山Only卡LV5保費回饋3.2%
可以在money101查詢相關資訊

用2%回饋計算,
我都覺得低估了保單IRR
除了可刷卡獲得信用卡回饋
還有高保費折扣最多1.5%:

既然是終生壽險,
當然也含有壽險保障,
本文會一併計算死亡IRR
先計算2%信用卡回饋
無高保費折扣
python code:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 23 18:57:45 2023

@author: SavingKing
"""
import numpy_financial as npf
import numpy as np
import pandas as pd
import os
"""# ========================================================================
#愛美利的資料:
# cash_value=[40907,42027,43177,44359,
#             45571,46820,48102,49417,50770] #30
# # cash_value = [45451, 46802, 48193, 49626,
# #               51101, 52619, 54183, 55791, 57452]  # 0歲女
# # 從12年末(第13年初)開始~20年末 解約金,共9筆資料
# 
# death_insurance = [30301]*9 + [34088,  # 10年末死亡保額,第9個元素
#                                43937, 84843, 86245, 87677, 89132,
#                                90604, 92108, 93631, 95183, 96757,
#                                98362, 99995, 101649, 103334, 105043]+[100]*24+\
#     [158410,161032,163697,166411,169163]
# # 從第1年末~25年末 #死亡保額 #30歲女
# # len(death_insurance)
# # Out[17]: 25 #0~24
# ========================================================================="""

#保誠福康滿利:
cash_value=[24300,56790,89760,97080,110760,
            199819,204385,209044,213766,218580,
            223526,228625,233844,239216,244628]  
#40 #1~15年末解約金(),死亡保額()
death_insurance=[60570,121140,181710,181710,181710,
                 308916,312034,315113,318444,324065,
                 329806,327977,331335,334830,338288]

increasing_rate = [np.nan]*6

for i in range(6, len(cash_value)):
    increase = cash_value[i]/cash_value[i-1]-1
    increasing_rate.append(increase)
"""
len(increasing_rate)
Out[24]: 15
"""

discount = 2/100 #花旗,星展,華南 
# 樂天10萬回饋2500(2.5%)
# 遠銀百萬保費3.5%
pay:float = -60570* (1-discount) #-59358.6
n_years = 3

# lis_pay:list =  [pay]*n_years 
# [-59358.6, -59358.6, -59358.6]
# len(pay)
# Out[38]: 3

lisIRR_death = []
for j in range(3):
    lis_pay = [pay]*(j+1)
    cash_flow_death = lis_pay + [death_insurance[j]]
    #print(f"{j+1}年末現金流(死亡):\n",cash_flow_death)
    irr_death = npf.irr(cash_flow_death)
    lisIRR_death.append(irr_death)
"""len(lisIRR_death)
Out[22]: 3
"""

for k in range(3, len(death_insurance)):
    lis_pay = [pay]*n_years
    lis0 = [0]*(k-2)
    cash_flow_death=lis_pay+lis0+[ death_insurance[k] ]
    #print(f"{k+1}年末現金流(死亡):\n",cash_flow_death)
    irr_death = npf.irr(cash_flow_death)
    lisIRR_death.append(irr_death)
"""
len( lisIRR_death )
Out[29]: 15
#j,k這兩個迴圈可以一次寫
#再用if <=3 分類
"""

for m,irr in enumerate(lisIRR_death,1):
    print(f"第{m:02d}年末({m+40}歲)死亡IRR:\t{irr:.4%}")

lisIRR = []
totReturn = []
for i, value in enumerate(cash_value, 0):
    if i < n_years: #i=0,1,2
        cash_flow = [pay]*(i+1)+[cash_value[i]]
    else:
        lis0 = [0]*(i-n_years+1)
        cash_flow = lis_pay+lis0+[value]
    print(f"第{i+1:02d}年末cashflow:",cash_flow)
    irr = npf.irr(cash_flow)
    lisIRR.append(irr)
    tot = sum(cash_flow)/abs(sum(lis_pay))
    totReturn.append(tot)

lisIRR = [f"{irr:.4%}" for irr in lisIRR]
totReturn = [f"{ele:.4%}" for ele in totReturn]
increasing_rate = [f"{ele:.4%}" for ele in increasing_rate]
lisIRR_death = [f"{ele:.4%}" for ele in lisIRR_death]

dic = {
    ""          : list(range(1, 16)),
    "IRR"         : lisIRR,
    "總報酬率"     : totReturn,
    "增加率"      : increasing_rate,
    "死亡IRR"     : lisIRR_death
    }

df = pd.DataFrame(dic).set_index("")
print("\n",df)

cwd = os.getcwd()
exFolder = os.path.join(cwd,"export")
if not os.path.exists(exFolder):
    os.makedirs(exFolder)
xlsx_path = "\\".join( [exFolder,"rlpln6_irr.xlsx"] )
df.to_excel(xlsx_path)

輸出結果:

輸出為xlsx檔較整齊:

6年以上的IRR約為2.3%
6年死亡IRR最高12%
不像保誠愛美利死亡IRR最高910%
福康滿利不著重在死亡保障
這是魚與熊掌不可兼得
福康滿利也不像愛美利11年皆為負報酬

不同信用卡+不同高保費折扣
有非常多種可能
若有需要請填寫Google表單,
會有專業人員幫您依據需求精準分析

以下再分析一例
信用卡3.2%回饋(玉山only卡LV5)
高保費折扣1.5%
總計折扣 3.2%+1.5%
python變數修改如下:
discount = (3.2+1.5)/100
輸出結果:

輸出為xlsx檔較整齊:

6年IRR來到了2.9%
相當不錯
你說玉山only卡LV5的門檻?
還有要150萬才有1.5%高保費折扣?
我記得有一句名言是這樣說的:
“貴”從來都不是他的缺點,而是你的

若需從業人員提供專屬建議書
並依據您實際持卡狀況分析,
請在此表單留下聯絡資訊

最近很火紅的新聞
爺孫戀的林靖恩
賣掉李坤城的房子後
爽住五星級飯店
若是擔心受益人隨意揮霍資產
本保單還有免費
甚至加計利息的信託功能
(保額定額給付):
本契約所稱「尚未領取的分期定額保險金及利息」係指受益人於「分期定額保險金給付期間」內尚未領取的分期定額保險金的餘額及利息。給付每年應給付金額後,分期定額保險金之餘額將依本公司分期定額保險金宣告利率計算利息。利息之計算適用各分期定額給付年度首月之「分期定額保險金宣告利率」,同一分期定額給付年度以單利,每一年度末未分配之利息滾入本金複利計算。

若想了解IRR 5%的香港保單或其他台灣保單
複委託優惠或YTM超過6%的債券
請在此表單留下聯絡資料:
若您願意贊助我:
機構代號(391,一卡通),帳號:1501823311
FB粉絲團: 儲蓄保險王,
Line@: @wvr5039s,

如果想要註冊保誠人壽網路投保會員

活動期間 : 2023/4/1 00:00 ~ 2023/9/30 23:59

凡悠遊付會員於本活動期間首次成功註冊「保誠人壽網路投保」會員,即可參加 :
活動一拿100元:
於註冊頁面【輸入官方活動之序號】欄位輸入「easywallet」,即可享有「100元悠遊付回饋金」,每會員限回饋一次。

活動二拿900元:
於註冊頁面【推薦序號】欄位輸入您的保誠人壽親友推薦序號(WCGXNV),推薦者與被推薦者均再加碼回饋100元悠遊付回饋金。

本活動名稱最高拿1,000元計算方式:註冊時輸入活動一官方活動之序號(100元)+註冊時輸入活動二推薦序號(100元)+成功推薦他人註冊六次(100元/次*6)+第三次成功推薦他人註冊加碼(100元)+第六次成功推薦他人註冊加碼(100元)=1,000元悠遊付回饋金。

保誠官網活動辦法說明

如果沒有悠遊付的話,

則可以參加Line點數方案

填寫推薦碼(WCGXNV)多贈50點:

推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN

修改程式碼
cash_value, death_insurance
就算年期不一致,
也可以正確合併為一個DF
code:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue May 23 18:57:45 2023

@author: SavingKing

03: 
    j,k合為同一個迴圈(死亡IRR),且使用enumerate
    df使用""當index,以免cash_value,death_insurance
    資料的年度不一致,還可以正確合併
"""
import numpy_financial as npf
import numpy as np
import pandas as pd
import os
"""# ========================================================================
#愛美利的資料:
# cash_value=[40907,42027,43177,44359,
#             45571,46820,48102,49417,50770] #30
# # cash_value = [45451, 46802, 48193, 49626,
# #               51101, 52619, 54183, 55791, 57452]  # 0歲女
# # 從12年末(第13年初)開始~20年末 解約金,共9筆資料
# 
# death_insurance = [30301]*9 + [34088,  # 10年末死亡保額,第9個元素
#                                43937, 84843, 86245, 87677, 89132,
#                                90604, 92108, 93631, 95183, 96757,
#                                98362, 99995, 101649, 103334, 105043]+[100]*24+\
#     [158410,161032,163697,166411,169163]
# # 從第1年末~25年末 #死亡保額 #30歲女
# # len(death_insurance)
# # Out[17]: 25 #0~24
# ========================================================================="""

#保誠福康滿利:
cash_value:list=[24300,56790,89760,97080,110760,
                 199819,204385,209044,213766,218580,
                 223526,228625,233844,239216,244628]  
#40 #1~15年末解約金(),死亡保額()
death_insurance:list=[60570,121140,181710,181710,181710,
                      308916,312034,315113,318444,324065,
                      329806,327977,331335,334830,338288]


increasing_rate = [np.nan]*6

for i in range(6, len(cash_value)):
    increase = cash_value[i]/cash_value[i-1]-1
    increasing_rate.append(increase)
"""
len(increasing_rate)
Out[24]: 15
"""

discount = (3.2+1.5)/100 #花旗,星展,華南 
# 樂天10萬回饋2500(2.5%)
# 遠銀百萬保費3.5%
pay:float = -60570* (1-discount) #-59358.6
n_years = 3

# lis_pay:list =  [pay]*n_years 
# [-59358.6, -59358.6, -59358.6]
# len(pay)
# Out[38]: 3


lisIRR_death = []
for i, value in enumerate(death_insurance, 0):
    if i < n_years: #i=0,1,2
        cash_flow = [pay]*(i+1)+[death_insurance[i]]
    else:
        lis0 = [0]*(i-n_years+1)
        cash_flow = [pay]*n_years+lis0+[value]
    print(f"第{i+1:02d}年末死亡cashflow:",cash_flow)
    irr = npf.irr(cash_flow)
    lisIRR_death.append(irr)



for m,irr in enumerate(lisIRR_death,1):
    print(f"第{m:02d}年末({m+40}歲)死亡IRR:\t{irr:.4%}")

lisIRR_death = [f"{irr:.4%}" for irr in lisIRR_death]

dic={"死亡IRR":lisIRR_death , "": list(range(1,len(death_insurance)+1))}
dfIRR_death = pd.DataFrame(dic).set_index("")
#""當index,以免cash_value跟death_insurance資料不一致
#這樣合併資料還可以正確

# =============================================================================
# for j in range(3):
#     lis_pay = [pay]*(j+1)
#     cash_flow_death = lis_pay + [death_insurance[j]]
#     #print(f"{j+1}年末現金流(死亡):\n",cash_flow_death)
#     irr_death = npf.irr(cash_flow_death)
#     lisIRR_death.append(irr_death)
# """len(lisIRR_death)
# Out[22]: 3
# """
# 
# for k in range(3, len(death_insurance)):
#     lis_pay = [pay]*n_years
#     lis0 = [0]*(k-2)
#     cash_flow_death=lis_pay+lis0+[ death_insurance[k] ]
#     #print(f"{k+1}年末現金流(死亡):\n",cash_flow_death)
#     irr_death = npf.irr(cash_flow_death)
#     lisIRR_death.append(irr_death)
# """
# len( lisIRR_death )
# Out[29]: 15
# #j,k這兩個迴圈可以一次寫
# #再用if <=3 分類
# """
# 
# =============================================================================



lisIRR = []
totReturn = []
for i, value in enumerate(cash_value, 0):
    if i < n_years: #i=0,1,2
        cash_flow = [pay]*(i+1)+[cash_value[i]]
    else:
        lis0 = [0]*(i-n_years+1)
        cash_flow = [pay]*n_years+lis0+[value]
    print(f"第{i+1:02d}年末cashflow:",cash_flow)
    irr = npf.irr(cash_flow)
    lisIRR.append(irr)
    tot = sum(cash_flow)/abs(sum([pay]*n_years))
    totReturn.append(tot)


lisIRR = [f"{irr:.4%}" for irr in lisIRR]
totReturn = [f"{ele:.4%}" for ele in totReturn]
increasing_rate = [f"{ele:.4%}" for ele in increasing_rate]
# lisIRR_death = [f"{ele:.4%}" for ele in lisIRR_death]

dic = {
    ""          : list(range(1, len(cash_value)+1)),
    "IRR"         : lisIRR,
    "總報酬率"     : totReturn,
    "增加率"      : increasing_rate,
    # "死亡IRR"     : lisIRR_death
    }

df = pd.DataFrame(dic).set_index("")

df_concat = pd.concat([df,dfIRR_death],axis=1)
print("\n",df_concat)

cwd = os.getcwd()
exFolder = os.path.join(cwd,"export")
if not os.path.exists(exFolder):
    os.makedirs(exFolder)
xlsx_path = "\\".join( [exFolder,"rlpln6_irr.xlsx"] )
df_concat.to_excel(xlsx_path)

輸出結果一致
discount = (3.2+1.5)/100:

推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN

儲蓄保險王

儲蓄險是板主最喜愛的儲蓄工具,最喜愛的投資理財工具則是ETF,最喜愛的省錢工具則是信用卡