ඒකක
1. ක්‍රියාකාරී විද්‍යාවේ කෘතිම බුද්ධිය හැඳින්වීම: භූමිකාවන්, සීමා මායිම්, සත්‍යාපනය සහ පෞද්ගලිකත්වය 2. හානි ආකෘති නිර්මාණය: සංඛ්‍යාත-තීව්‍රතා වෙනස්කම් කිරීම සහ කෘතිම බුද්ධිය සහය වන විශ්ලේෂණය 3. සංචිත (ප්‍රතිපාදන) ගිණුම: IBNR, දාම ඉණිමඟ සහ කෘතිම බුද්ධිය සමඟ සත්‍යාපනය 4. මිලකරණය සහ අවදානම් වර්ගීකරණය: GLM, තීරුබදු සහ කෘතිම බුද්ධිය 5. ජීවිත සහ විශ්‍රාම ගිණුම්: මරණ, වාරික සහ වගකීම් 6. දත්ත සැකසීම සහ විශේෂාංග ඉංජිනේරු: කෘත්‍රිම බුද්ධිය සමඟ ක්‍රියාකාරී දත්ත හැසිරවීම 7. අවස්ථා විශ්ලේෂණය සහ ආතතිය පරීක්ෂා කිරීම: අවිනිශ්චිතතාවය කළමනාකරණය කිරීම 8. Solvency II, ප්‍රාග්ධන ප්‍රමාණවත් බව සහ ආදර්ශ වලංගු කිරීම 9. වාර්තා කිරීම සහ සන්නිවේදනය: ක්‍රියාවලි වාර්තාව, කළමනාකරණ ඉදිරිපත් කිරීම සහ නියාමන භාෂාව 10. ආචාර ධර්ම, වෙනස් කොට සැලකීම, රහස්‍යභාවය සහ වෘත්තීය වගකීම 11. අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා ක්‍රියාකාරී කාර්ය ප්‍රවාහය, AI ඒකාබද්ධ කිරීම සහ අනාගත-සාධනය
ඒකකය 5 / 11

ජීවිත සහ විශ්‍රාම ගිණුම්: මරණ, වාරික සහ වගකීම්

ලාභ:

  • කෘතිම බුද්ධියේ සහාය ඇතිව මරණ වගුව ගණනය කිරීමට සහ අර්ථකථනය කිරීමට හැකියාව, පැවැත්මේ සම්භාවිතාව, වාර්ෂිකය (සාමාන්‍ය ගෙවීම් ප්‍රවාහය) සහ වටිනාකම් සංකල්ප ඉදිරිපත් කිරීම
  • කෘත්‍රිම බුද්ධිය සමඟින් තාක්ෂණික පොලී (වට්ටම් අනුපාතය), වගකීම් තක්සේරු කිරීම සහ මරණ ප්‍රතිසාධනය/දීර්ඝායුෂ අවදානම පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව
  • කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් නිපදවන ජීවිත/විශ්‍රාම ගිණුම් වගු තේරීම, උනන්දුව සහ උපකල්පන මත රඳා පවතින බවත්, මෙම උපකල්පන ක්‍රියාකරුගේ වගකීම බවත් වෙන්කර හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව.

ජීවිත රක්ෂණය සහ පුද්ගලික විශ්‍රාම වැටුප් යනු ක්‍රියාකාරී විද්‍යාවේ පැරණිතම සහ වඩාත්ම ගණිත ක්ෂේත්‍ර වේ. ජීවිත රක්ෂණ ඔප්පුව සමහර විට අවුරුදු 40 ක් පවතී; විශ්‍රාම වැටුප් වගකීමක් මගින් අද වයස අවුරුදු 30ක් වන පුද්ගලයෙකුට වයස අවුරුදු 65 න් පසු ගෙවනු ලබන වැටුප් ආවරණය කරයි. අද එවැනි දිගු කාලීන ණය නිවැරදිව තක්සේරු කිරීමට, මූලික තොරතුරු දෙකක් අවශ්‍ය වේ: මිනිසුන් ජීවත් වන්නේ කෙසේද (මරණ අනුපාතය) සහ කාලයත් සමඟ මුදල්වල වටිනාකම (පොළිය / වට්ටම්). මෙම ඒකකය තුළ, අපි මෙම අක්ෂ දෙක වටා මරණ වගුව, පැවැත්මේ සම්භාවිතාව, වාර්ෂික සහ වගකීම් තක්සේරුව ආවරණය කරන්නෙමු; මෙම ගිණුම් වල AI ආරක්ෂිතව භාවිතා කරන්නේ කෙසේදැයි අපි බලමු.

අපි මුල සිටම ඔබට මතක් කරමු: ජීවිතය සහ විශ්‍රාම ගිණුම් සම්පුර්ණයෙන්ම උපකල්පන මත පදනම් වේ - කුමන මරණ වගුවද, කුමන පොලී අනුපාතයද, කුමන ප්‍රකෘති තත්ත්වයද. AI විසින් ගණනය කිරීම් සිදු කරන අතර කේතය ලියයි, නමුත් එම උපකල්පන සඳහා තේරීම සහ වගකීම ක්‍රියාකාරීත්වය මත පවතී. වැරදි ප්‍රස්ථාරයක් හෝ පොලී තේරීමක් දශක ගණනාවක් පුරා විහිදෙන ක්‍රමානුකූල දෝෂයක් බවට පත්වේ.

මරණ වගුව සහ පැවැත්ම

සෑම ජීවිත/විශ්‍රාම ගිණුමකම පදනම මරණ වගුව (මරණ වගුව) වේ. මෙම වගුව එක් එක් වයස් සඳහා මූලික සම්භාවිතාව ලබා දෙයි: qx, එනම් වයස අවුරුදු x ට ළඟා වූ පුද්ගලයෙකු වසරක් ඇතුළත මිය යාමේ සම්භාවිතාව. උදාහරණයක් ලෙස, q65 = 0.012 නම්, වසරක් ඇතුළත 65 හැවිරිදි පුද්ගලයෙකු මියයාමේ සම්භාවිතාව ආසන්න වශයෙන් සියයට 1.2 කි. මෙයින්, වසරක් ජීවත් වීමේ සම්භාවිතාව px = 1 - qx සමඟ සොයාගත හැකිය. වසර කිහිපයක් දම්වැල දැමීමෙන්, tPx (වයස x හි සිටින අයෙකු තවත් t වසරක් ජීවත් වීමේ සම්භාවිතාව) ගණනය කරනු ලැබේ: tPx = px × px+1 × ... × px+t−1.

Türkiye හි පුද්ගලික විශ්‍රාම වැටුප් සඳහා බහුලව භාවිතා වන වගු ඇත (උදාහරණයක් ලෙස, CSO ව්‍යුත්පන්නයන් සහ ජාතික අත්දැකීම් වගු); සමාගම් ඔවුන්ගේ කළඹ අත්දැකීම් මත පදනම්ව මේවා සකස් කරයි. තීරනාත්මක කරුණ: ජීවිත රක්‍ෂණයක් සඳහා විචක්ෂණ උපකල්පනය (මරණය මත ගෙවීම) වැඩි මරණ අනුපාතයක් වන අතර, වාර්ෂිකව (ඔබ ජීවත් වන පරිදි ගෙවීම) සඳහා ගතානුගතික උපකල්පනය අඩු මරණ අනුපාතය (දීර්ඝායුෂ) වේ. නිෂ්පාදනයේ දිශාව අනුව එකම වගුව විවිධ අවදානම් නියෝජනය කරයි.

ඉඟිය: AI මගින් මරණ වගුවක නම කීමට සලස්වන්න එපා - ආකෘතිය වගුවේ නම සහ qx අගය සෑදිය හැක. නිල මූලාශ්‍රයෙන් වගුව ගන්න, එම අගයන් සමඟ පමණක් ගණනය කිරීමට AI භාවිතා කරන්න.

වර්තමාන වටිනාකම, පොලී සහ වාර්ෂිකය

දෙවන අක්ෂය මුදල්වල කාල වටිනාකමයි. අද අප සතුව ඇති TL 100 වසරකට පසුව 100 TL ට වඩා වටී; එය ආයෝජනය කර ප්රතිලාභ ලබා ගත හැකි බැවිනි. අද දක්වා අනාගත ගෙවීමක් වට්ටම් කිරීම වට්ටම් ලෙස හැඳින්වේ, සහ භාවිතා කරන අනුපාතය තාක්ෂණික පොලී (වට්ටම් අනුපාතය) ලෙස හැඳින්වේ. වසර t ට පසු 1 TL හි වත්මන් අගය සොයාගනු ලබන්නේ vᵗ = 1 / (1+i)ᵗ; මම තාක්ෂණික උනන්දුවක් දක්වන තැන. විවේචනාත්මක සම්බන්ධතාවය: පොළිය වැඩි වන විට, වට්ටම් වඩාත් දැඩි ලෙස යොදන නිසා අනාගත ගෙවීමේ වර්තමාන වටිනාකම අඩු වේ.

වාරිකයක් යනු නියමිත කාල පරාසයන් තුළ සිදු කරනු ලබන ගෙවීම් ප්‍රවාහයකි (උදාහරණයක් ලෙස, සෑම වසරකම ගෙවනු ලබන විශ්‍රාම වැටුපක්). ජීවිත වාර්ෂිකව වර්තමාන වටිනාකම තොරතුරු කොටස් දෙකක් ඒකාබද්ධ කරයි: එක් එක් ගෙවීම සිදු කළ හැකි වන තෙක් පුද්ගලයා ජීවතුන් අතර සිටිය යුතුද යන්න (මරණ අනුපාතය) සහ එම ගෙවීම වර්තමානයට (පොලී) වට්ටම් කළ යුතු ආකාරය. සරල කළ ආකාරයෙන්, x වයසැති කෙනෙකුට ජීවිතය සඳහා වසරකට ඩොලර් 1ක් ගෙවන වාරිකයක වර්තමාන වටිනාකම:

äx = Σ (tPx × vᵗ) — එනම්, එක් එක් අනාගත වර්ෂය සඳහා “එම වර්ෂය දක්වා ජීවත් වීමේ සම්භාවිතාව × වට්ටම් සාධකය” එකතුව.

මෙම තනි සූත්‍රය ජීවිත රක්ෂණ වාරිකය සහ විශ්‍රාමික වගකීම් යන දෙකම ගණනය කිරීමේ හරයයි. The AI ​​quickly encodes this sum; නමුත් tPx සහ vᵗ පෝෂණය කරන වගුව සහ පොලී උපකල්පන ඔබගේ වේ.

පහත වගුව ප්රධාන සංකල්ප සාරාංශ කරයි:

සංකල්පය

සංකේතය

අර්ථය

මරණයේ සම්භාවිතාව

qx

වයස අවුරුදු x දී වසරක් තුළ මිය යාමේ සම්භාවිතාව

පැවැත්ම

px = 1−qx

වයස අවුරුදු x දී වසරක් ජීවත් වීමේ සම්භාවිතාව

t වසරේ පැවැත්ම

tPx

x-අවුරුදු-තව අවුරුදු ටී ජීවත්

වට්ටම් සාධකය

vᵗ = 1/(1+i)ᵗ

Present value of 1 TL after t years

ජීවිත වාර්ෂිකය

äx

ජීවිත කාලය සඳහා වාර්ෂිකව TL 1ක් ගෙවීමේ වර්තමාන වටිනාකම

වගකීම, මරණ ප්‍රතිසාධනය සහ දීර්ඝායුෂ අවදානම

විශ්‍රාම වැටුපක හෝ ජීවිත සමාගමක වගකීම යනු අනාගතයේදී ගෙවනු ලබන සියලුම වාර්ෂික සහ වන්දිවල වර්තමාන වටිනාකමයි. මෙම අගය උපකල්පන තුනකට ඉතා සංවේදී වේ: මරණ වගුව, තාක්ෂණික උනන්දුව සහ වියදම්/අවලංගු කිරීමේ උපකල්පන. වඩාත්ම ද්‍රෝහී අවදානම දිගුකාලීන අවදානමයි: මිනිසුන් බලාපොරොත්තු වූවාට වඩා දිගු කාලයක් ජීවත් වන්නේ නම්, වාර්ෂික ගෙවීම් දිගු වන අතර වගකීම වැඩි වේ. එබැවින් ස්ථිතික වගුවක් වෙනුවට, ක්‍රියාකාරීන් මරණ අනුපාතිකය වැඩි දියුණු කිරීමක් යොදයි: සෑම වසරකම මරණයේ සම්භාවිතාව තරමක් අඩු වනු ඇතැයි උපකල්පනය කරන ප්‍රක්ෂේපණයක්. AI හට විවිධ ප්‍රතිසාධන අවස්ථා වල වගකීම් බලපෑම ඉක්මනින් ගණනය කර සංසන්දනය කළ හැක.

අවවාදයයි: පොලී හෝ මරණ අනුපාතයෙහි කුඩා වෙනසක් දිගු කාලීන වගකීම් කෙරෙහි විශාල බලපෑමක් ඇති කරයි. තාක්ෂණික පොලී සියයට 0.5 කින් අඩු කිරීමෙන් වසර 30 ක වාර්ෂික වගකීමක් ද්විත්ව ඉලක්කම් අනුපාතයකින් වැඩි කළ හැකිය. එබැවින්, උපකල්පන එකින් එක යුක්ති සහගත වන අතර සංවේදීතා විශ්ලේෂණය සිදු කරනු ලැබේ.

ජීවිත/විශ්‍රාම ගිණුම්කරණයේදී AI භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?

1) පැවැත්ම සහ වාර්ෂික ගිණුම් කේතය:

Python:Input හි අදහස් සහිත කේතය ලියන්න: වයස qx අගයන් 60 සිට 100 දක්වා (ලැයිස්තුව මම සපයනු ඇත), තාක්ෂණික උනන්දුව i=0.04.1) එක් එක් වයස සඳහා tPx (60 සිට සමුච්චිත පැවැත්ම) ගණනය කරන්න.2) එක් එක් වසර සඳහා v^t වට්ටම් සාධකය ගණනය කරන්න. ආයු කාලය (äx = මුළු tPx * v^t) ගණනය කරන්න. අතරමැදි අගයන් මුද්‍රණය කරන්න. ව්‍යාජ qx's නොකරන්න; මම ඒක දෙන්නම්.

2) උනන්දුව පිළිබඳ සංවේදීතාව:

මම i=0.04: 14.8 සඳහා මගේ වාර්ෂික වර්තමාන අගය ගණනය කළෙමි. i=0.03, 0.05, 0.06 සඳහා වත්මන් අගය එකම tPx සමඟ නැවත ගණනය කරන්න. ප්‍රතිඵල වගුවක් සාදා, උනන්දුව වැඩි වන විට අගය අඩු වන්නේ මන්දැයි එක වාක්‍යයකින් පැහැදිලි කරන්න.

3) දිගු ආයු කාලය:

ඔබේ භූමිකාව: සහකාර ජීවිත ක්‍රියාකරු. ස්ථිතික මරණ අනුපාතය සමඟ වයස අවුරුදු 65 දී මගේ වාර්ෂික වගකීම ඒකක 12.4 කි. සෑම වසරකම qxs 1% කින් අඩු වන 'මරණ ප්‍රතිසාධන' තත්වයක් ක්‍රියාත්මක කරන්නේ කෙසේද? සංකල්පය පැහැදිලි කරන්න, ගණනය කිරීමේ පියවර ලැයිස්තුගත කරන්න. වගකීම් වැඩි කිරීමට හෝ අඩු කිරීමට බලාපොරොත්තු වන්නේ ඇයි?

4) ප්රතිඵල කළමනාකරණයට පරිවර්තනය කිරීම:

මම තාක්ෂණික පොලී අනුපාතය 4% සිට 3.5% දක්වා අඩු කළ විට, මගේ විශ්රාමික වගකීම 11% කින් වැඩි විය. වාක්‍ය 4 කින් අධ්‍යක්ෂ මණ්ඩලයකට මෙය පැහැදිලි කරන්න: - පොලී අනුපාතය අඩු වූ විට වගකීම වැඩි වන්නේ ඇයි? - මෙය සැබෑ මුදල් පිටතට ගලා යාමක් ද නැතහොත් තක්සේරු බලපෑමක් ද? - කළමනාකරණය අවධානය යොමු කළ යුතු අවදානම් 2ක් ලියන්න.

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල ක්ෂණික:

වයස අවුරුදු 65 ක විශ්‍රාම වැටුපක වර්තමාන වටිනාකම ගණනය කරන්න.

මරණ වගුව, පොලී හෝ ගෙවීම් මුදල ලබා නොදේ. AI මේසයට සහ qx වලට ගැලපේ; ප්රතිඵලය අර්ථ විරහිත ය.

බලවත් විමසුම:

ඔබේ කාර්යභාරය: විශ්‍රාම වැටුප් ක්‍රියාකාරිකයට සහකාර ගිණුම්කරණ සහකාර. ආදානය (මම සපයන්නේ):- අවුරුදු 65-90 qx අගයන්: [මෙහි ලැයිස්තුගත කරන්න]- තාක්ෂණික උනන්දුව i = 0.04- වාර්ෂිකය: ඒකක 1, වසර ආරම්භයේදී, ජීවිත කාර්යය සඳහා: 1) tPx සහ v^t.2 සමඟ ගණනය කරන්න tPx සහ v^t.2) äx හි වර්තමාන අගය සොයන්න. tPx*v^t.3) අතරමැදි පියවර අතින් පෙන්වන්න. එවිට මට සත්‍යාපනය කළ හැක.qx සහ උනන්දුව ව්‍යාජ නොවන්න; මම ඔබට දෙන දේ පමණක් භාවිතා කරන්න. නැති නම් අහන්න.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - පොලී උපකල්පනයේ ශක්තිය. විශ්‍රාම වැටුප් සමාගමක් සිය වගකීම සියයට 5ක තාක්ෂණික පොලියක් සහිතව TL මිලියන 480ක් ලෙස ගණනය කළේය. වෙළෙඳපොළ පොලී අනුපාත පහත වැටුණු විට, නියාමකයාට සියයට 3.5ක් භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය විය. AI ලෙස එකම මරණ පදනම මත නැවත ගණනය කර ඇත: වගකීම් මිලියන 560 දක්වා වැඩි වූ අතර එය සියයට 17 ක වැඩිවීමකි. සමාගමට අතිරේක ප්රාග්ධනය වෙන් කිරීමට අවශ්ය විය. පාඩම: පොළිය පමණක් දිගුකාලීන වගකීම් කෙරෙහි විශාල බලපෑමක් ඇති කරයි.

නඩුව 2 - දිගුකාලීන පුදුමය. කළඹක් වසර 20කට පෙර ස්ථිතික මරණ වගුවක් සහිත වාර්ෂිකයක් මිල කළේය. රක්‍ෂිත පුද්ගලයන් බලාපොරොත්තු වූවාට වඩා සාමාන්‍යයෙන් අවුරුදු 3.5ක් වැඩි කාලයක් ජීවත් විය; ගෙවීම් දීර්ඝ කරන ලද අතර කළඹ පාඩු ලැබීය. මීළඟ මිලකරණයේදී මරණ වැඩි දියුණු කිරීම් එකතු කරන ලදී. AI ඓතිහාසික සත්‍ය මරණ සහ වගුව අතර වෙනස ගණනය කර (A/E අනුපාතය - සැබෑ/අපේක්‍ෂිත) සහ වැඩිදියුණු කිරීමේ අවශ්‍යතාවය පෙන්නුම් කළේය; ක්‍රියාන්විතය තීරණය කළේය.

නඩුව 3 - සාදන ලද මේස උගුල. සහායකයෙක් YZ ගෙන් ඇසුවේ, "TRH-2010 ප්‍රස්ථාරයේ q70 අගය කුමක්ද?" “0.0185,” AI විශ්වාසයෙන් කීවේය. සහායකයා ගිණුමට දැම්මා. සත්‍ය වගුවේ, අගය වෙනස් වූ අතර වගුවේ නම එතරම් නිවැරදි නොවීය. සත්‍යාපනය කිරීමෙන් පසුව, වෙනස අනාවරණය වූ අතර සම්පූර්ණ ගිණුම නිවැරදි කරන ලදී. පාඩම: qx සහ වගු නම් කිසි විටෙකත් AI මතකයෙන් ලබා නොගනී; එය නිල මූලාශ්‍රයෙන් ඇතුලත් කර ඇත.

පොදු වැරදි

  • AI මරණ වගුවට හෝ qx වලට ගැලපෙන පරිදි සකස් කිරීම. මේවා නිල මූලාශ්‍රයෙන් පැමිණේ; AI ගණනය කළ යුත්තේ ඔබ ලබා දෙන අගයන් සමඟ පමණි.
  • පොලී උපකල්පනයේ බලපෑම අවතක්සේරු කිරීම. කුඩා පොලී අනුපාත වෙනස් කිරීම දිගු කාලීන වගකීම් වල විශාල වෙනසක් ඇති කරයි; සංවේදීතා විශ්ලේෂණය අවශ්ය වේ.
  • ස්ථිතික මරණ අනුපාතය භාවිතා කිරීම සහ දිගු ආයු කාලය පිළිබඳ අවදානම නොසලකා හැරීම. ප්‍රතිසාධනය ඇතුළත් කර නොමැති නම්, වාර්ෂික වගකීම ක්‍රමානුකූලව අවතක්සේරු කරනු ලැබේ.
  • ව්යාකූල නිෂ්පාදන දිශාව. ජීවිත රක්‍ෂණයේදී, පූර්වාරක්ෂාව වන්නේ ඉහළ මරණ සහ වාර්ෂිකය අඩු මරණ සඳහා ය; එකම වගුව විවිධ අවදානම් අදහස් කරයි.
  • මුදල් පිටතට ගලායාම සමඟ තක්සේරු බලපෑම ව්‍යාකූල කිරීම. පොලී මත පදනම් වූ වගකීම් වැඩිවීම ක්ෂණිකව මුදල් ගෙවීමක් නොව වර්තමාන වටිනාකම නැවත මැන බැලීමකි.

සාරාංශයක් ලෙස

ජීවිත සහ විශ්‍රාම ගිණුම් අක්ෂ දෙකක් මත පදනම් වේ: මරණ අනුපාතය (qx, px, tPx සමඟ පැවැත්ම) සහ පොලී (vᵗ සමඟ වට්ටම්). වාර්ෂිකව සහ වගකීම්වල වර්තමාන අගය ලබා දීමට මේවා එකතු වේ (äx = Σ tPx·vᵗ). පොලී වැඩි වන විට වර්තමාන අගය අඩු වේ; දිගුකාලීන අවදානම වගකීම පුම්බන අතර මරණ ප්‍රතිසාධනය මගින් කළමනාකරණය කෙරේ. AI ඉක්මනින් මෙම එකතුව කේත කර අවස්ථා සංසන්දනය කරයි; නමුත් මරණ වගුවේ තේරීම සහ වගකීම, පොලී සහ ප්‍රතිසාධන උපකල්පන ක්‍රියාකාරීත්වය මත පවතී. ප්රධාන දෙය වන්නේ උපකල්පනය AI වෙත ගැලපෙන ලෙස නොව, එය නිල මූලාශ්රයෙන් පෝෂණය කිරීම සහ AI විසින් ගණනය කිරීම් සිදු කිරීමයි.

යෙදුම් කාර්යය

qx හි කෙටි ලැයිස්තුවක් (උදා: අවුරුදු 65-80, විධිමත් වගුවකින් හෝ දේශන උදාහරණයකින්) සහ තාක්ෂණික උනන්දුවකින් ඉදිරිපත් වන්න. (අ) tPx සහ vᵗ, (b) ජීවිත වාර්ෂිකයේ වර්තමාන අගය ගණනය කිරීමට AI ගෙන් අසන්න. පළමු වසර 3 සඳහා tPx සහ vᵗ අගයන් අතින් සත්‍යාපනය කරන්න. ඉන්පසු පොලී අනුපාතිකය ලක්ෂ්‍ය 1කින් වැඩි/අඩු කිරීමෙන් වත්මන් අගය වෙනස් වන ආකාරය නිරීක්ෂණය කර ප්‍රතිශත බලපෑම සටහන් කරන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

  • [ ] මම නිල මූලාශ්‍රයෙන් මරණ වගුව සහ qx ලබා ගත්තාද නැතහොත් AI මගින් ඒවා අනුවර්තනය කර නොතිබුණිද?
  • [ ] මම මගේ තාක්ෂණික උනන්දුව උපකල්පනය සාධාරණීකරණය කර සංවේදීතා විශ්ලේෂණයක් සිදු කර තිබේද?
  • [ ] දීර්ඝායුෂ අවදානම සඳහා මරණ ප්‍රතිසාධනය අවශ්‍ය දැයි මම සලකා බැලුවද?
  • [ ] මම පළමු tPx සහ vᵗ අගයන් අතින් සත්‍යාපනය කළේද?
  • [ ] නිෂ්පාදන දිශාවට (ජීවිතයට එදිරිව වාර්ෂිකව) සුදුසු සංචිත දිශාව මා තෝරාගෙන තිබේද?
  • [ ] මම වගකීම් වෙනස මුදල් පිටතට ගලායාමක් සමඟ පටලවා නොගෙන නිවැරදිව ඉදිරිපත් කර තිබේද?