中國人壽

保誠人壽愛美鑫(rlplu28)外幣終生壽險(分紅保單)IRR分析(0歲女),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;

保誠人壽愛美鑫(rlplu28)外幣終生壽險
0歲女性被保險人,
中分紅建議書如下
(點此或下圖連結FB討論串): 

愛美鑫是愛美利的接棒商品
主要加強了癌症保障

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

11年皆為負報酬

11年皆為負報酬

11年皆為負報酬

因為很重要

所以講了三次

12年末解約金才大於總繳保費

除了壽險保障以外

還附帶癌症保險:


高於愛美利的6%/12%

python 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
#保誠愛美鑫:
cash_value:list=[606,1818,3182,4545,5909,
                 7878,9242,11514,13332,15908,
                 24240,40543,42075,43643,45246]  
#0歲女 #1~15年末解約金(),死亡保額()
death_insurance:list=[19219]*15
rate=210/100 #30歲以下 
#180/100 if 31~40
#160/100 if 41~50
cash_valueXrate:list = list( np.array(cash_value) * rate )
capital_protection =12
increasing_rate = [np.nan]*capital_protection #12年末保本
#從保本才開始算解約金增加率
for i in range(capital_protection, len(cash_value)):
    increase = cash_value[i]/cash_value[i-1]-1
    increasing_rate.append(increase)
"""
len(increasing_rate)
Out[24]: 15
"""
discount = (0)/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 = -3000* (1-discount) #-60570  #-59358.6
n_years = 10
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
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)
lisIRRx2 = [] #0歲女其實是*2.1
for i, value in enumerate(cash_valueXrate, 0):
    if i < n_years: #i=0,1,2
        # cash_flow = [pay]*(i+1)+[cash_valueXrate[i]]
        cash_flow = [pay]*(i+1)+[value]
    else:
        lis0 = [0]*(i-n_years+1)
        cash_flow = [pay]*n_years+lis0+[value]
    print(f"第{i+1:02d}年末cashflow X rate:",cash_flow)
    irr = npf.irr(cash_flow)
    lisIRRx2.append(irr)
    
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]
lisIRRx2 =  [f"{irr:.4%}" for irr in lisIRRx2]
dic = {
    ""           : list(range(1, len(cash_value)+1)),
    "IRR"          : lisIRR,
    "總報酬率"      : totReturn,
    "增加率"        : increasing_rate,
    "解約金x2.1_IRR": lisIRRx2
    # "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,"rlplu28_irr.xlsx"] )
df_concat.to_excel(xlsx_path)


輸出結果:


最高為12年IRR 4%
之後略降低,
但仍有近4%水準
解約金增加率3.7%
本保單不同年齡/性別被保險人
IRR落差頗大,
有意購買的話,
需請從業人員提供專屬建議書

死亡IRR為建議書上的
倒數第二欄(壽險保障+分紅保額)數字計算
但是卻無實質意義:


不同年齡比率:


建議書上的名稱:
壽險保障+分紅保額
只能說是大誤導
被保險人死亡
基本上就是看解約金*2.1倍
若該數字為負數,
大者就是”應繳總保費”
最差狀況就是保本
看輸出的Excel排列較整齊:

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

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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

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