HOW MUCH IS ENOUGH? THE DISTRIBUTION OF LIFETIME HEALTH CARE COSTS Anthony Webb and Natalia Zhivan* CRR WP 2010-1 Released: February 2010 Date Submitted: February 2010 Center for Retirement Research at Boston College Hovey House 140 Commonwealth Avenue Chestnut Hill, MA 02467 Tel: 617-552-1762 Fax: 617-552-0191 * Anthony Webb is associate director of research at the Center for Retirement Research (CRR) at Boston College. Natalia Zhivan is a consultant to the CRR. The CRR gratefully acknowledges Prudential Financial for its support of this research. The opinions and conclusions expressed are solely those of the authors and do not represent the opinions of Prudential Financial or Boston College. © 2010, by Anthony Webb and Natalia Zhivan. All rights reserved. Short sections of text, not to exceed two paragraphs, may be quoted without explicit permission provided that full credit, including © notice, is given to the source. About the Center for Retirement Research The Center for Retirement Research at Boston College, part of a consortium that includes parallel centers at the University of Michigan and the National Bureau of Economic Research, was established in 1998 through a grant from the Social Security Administration. The Center’s mission is to produce first-class research and forge a strong link between the academic community and decision makers in the public and private sectors around an issue of critical importance to the nation’s future. To achieve this mission, the Center sponsors a wide variety of research projects, transmits new findings to a broad audience, trains new scholars, and broadens access to valuable data sources. Center for Retirement Research at Boston College Hovey House 140 Commonwealth Avenue Chestnut Hill, MA 02467 phone: 617-552-1762 fax: 617-552-0191 e-mail: crr@bc.edu crr.bc.edu Affiliated Institutions: The Brookings Institution Massachusetts Institute of Technology Syracuse University Urban Institute Abstract Estimates of the expected present value of lifetime out-of-pocket medical costs from age 65 onward are of limited value to households managing wealth decumulation in retirement. Their risk characteristics may differ from the average. They will also care about the whole probability distribution of health cost outcomes, and will want to update that probability distribution during the course of retirement. Using Health and Retirement Study data, we simulate health, mortality, and health cost histories of retired households. We show that the life expectancy and average health costs of our simulated households closely match published life tables and the findings of previous research. Using our simulated data, assuming a 3-percent real interest rate and including Medicare and private insurance premiums, we estimate that a typical household age 65 has a 5- percent risk of the present value of its lifetime health care costs exceeding $311,000, or $570,000 including the cost of long-term care. We find that relatively little resolution of uncertainty occurs with age, even for those who remain free of chronic disease. Introduction  Out‐of‐pocket health costs represent a large uninsured risk for most retired  households.  Previous research has estimated the expected present value of per‐ person out‐of‐pocket health care costs from age 65, exclusive of long‐term care but  including Medicare and Medigap premiums, at about $100,000. 1   2   But this statistic  is of limited value to households managing wealth decumulation in retirement.   Their risk characteristics may differ from the average.  They will also care about the  whole probability distribution of outcomes, not just the mean.  In addition, they  need to be able to update this information as they age and as their health status  evolves.  To address these requirements, this paper provides estimates of the  distribution of the present value of lifetime health care costs, conditional on age and  socioeconomic and health status.     One way of quantifying health care cost uncertainty would be to use a panel micro  data set to calculate the present value of each individual’s health care costs from age  65 to age of death, regress remaining lifetime health care costs on information  available to the individual at various ages, and analyze the model’s predictive  power.  Unfortunately, such a panel data set does not yet exist. 3   We therefore adopt  an alternative approach, similar to that adopted by Michaud, Goldman, Lakdawalla,  Zheng, and Gailey (2009), namely to use the Health and Retirement Study (HRS) to  create simulated lifetime health‐care‐cost histories, and we base our subsequent  analysis on these simulated histories.  Our simulated households get sick, incur  medical costs, enter nursing homes, and eventually die at rates calibrated to match  those observed in the HRS. 4                                                               1 Munnell, Soto, Webb, Golub‐Sass, and Muldoon (2008).  2 We follow previous research in using a 3‐percent real interest rate to calculate all our present  values.     3 The Health and Retirement Study, a nationally representative panel of 12,652 individuals age 51 to  61 in 1992 or married to an age‐eligible individual, who have been re‐interviewed every two years  up to and including 2006, will eventually be an ideal data set for such an analysis.  However, it  currently only covers a maximum of 14 years, so that only a small and unrepresentative number of  individuals age 65 or less at baseline have as yet died.  4 We adjust for oversampling of black households and residents of Florida, and for the exclusion of  those institutionalized at baseline.   1 An important unresolved question is the extent to which health care costs are  affected by age and proximity to death.  The observed relationship between age and  expenditure could arise, in part, because older individuals are more likely to be in  the last year of life.  Quantifying the relationship between age and health care costs  is important because it will affect the distribution of lifetime health care costs. 5      We find evidence of a relationship between health care costs and proximity to death,  which implies that researchers who model health care costs solely as a function of  age, socioeconomic status, and past health care costs likely overstate the effect of  age.   But we find that the relationship is no longer statistically significant once we  control for the presence of chronic conditions and residence in a nursing home,  obviating the need for our simulation model to incorporate time to death. 6    While the health care expenditures of most households are constrained by their  available resources, the indigent receive free health care through Medicaid.  When  estimating econometric models of health care expenditure, we exclude Medicaid‐ eligible households and include an indicator variable for those with less than zero  financial assets to avoid underestimating the risk faced by the remainder of the  population.     The remainder of the paper is structured as follows.  In Section 1, we explain why it  is important that households be able to quantify the uncertainty regarding their  remaining lifetime health care costs, and outline our methodology.  In Section 2, we  describe the main health care costs and risks faced by retired households.  In  Section 3, we summarize previous literature.  In Section 4, we present our models of                                                           5 If health care costs increase with age, individuals who survive to advanced ages can expect to have  many years of high health care costs.  But if health care costs are mainly incurred in the final year of  life, those who live unusually long might have lifetime health care costs that are no higher than those  of people who die young.  6 “Medical condition” is a broad term that includes diseases, disorders (functional abnormalities), and  normal conditions that might benefit from medical intervention.  Our focus is on diseases and  disorders that commonly affect the elderly.   2 mortality, health status, and health care costs.  In Section 5, we lay out our  simulation model and summarize the results.  Section 6 concludes.    1. Significance of topic and outline of research methodology  Significance of topic  Several studies have calculated the expected present value of the average  household’s lifetime health care costs at age 65. 7   But this information is of only  limited value to households trying to calculate how much wealth to accumulate for  retirement and how rapidly to decumulate that wealth during retirement.  Expected  lifetime health care costs will vary between households due to heterogeneity in  health status and socioeconomic characteristics.  Furthermore, households  determining how much to set aside to cover health costs in retirement need to know  not only the average expenditure for households of their type, but also the  probability that their lifetime health care costs will be much higher than average.   Finally, households require estimates of the probability distribution of remaining  lifetime health care costs not only at age 65, but also at each subsequent age, based  on health and health cost outcomes, so that they can appropriately update their  asset decumulation plans.    This paper addresses the above concerns by providing estimates of the mean and  95th percentile of remaining lifetime health care costs at selected ages for  prototypical households.  We include medical, dental, home‐health care, and nursing  home costs, but also provide analyses that exclude nursing home costs. 8   We report  amounts both inclusive and exclusive of Medicare, Medigap, and retiree health                                                           7 For example, see Munnell, Soto, Webb, Golub‐Sass, and Muldoon (2008) and Fronstin, Salisbury, and  VanDerhei (2008).  8 Long‐term care includes both home health care and care provided in nursing homes.  Home health  care is often a substitute for nursing home care, and long‐term care insurance often covers both  categories of expenditure.  Although it would be preferable to include home health care costs with  nursing home costs, our treatment is dictated by our modeling of health transitions.  We exclude  expenditure on assisted‐living facilities.  Although the cost of such facilities can be substantial, for  many households the risk is hedged by their house, which can be sold and the proceeds used to pay  for the cost of care.  The house is arguably less effective at hedging the cost of nursing home care  because in many cases a community spouse will want to continue to live in the house.   3 insurance premiums.  Households face the risk of living and continuing to pay  Medicare and private insurance premiums for longer than expected.  They also face  the risk that premiums may increase faster than expected.  The numbers exclusive  of premiums are more relevant to those who can afford to pay those premiums out  of income – for example households with substantial defined benefit pensions.  The  numbers inclusive of premiums are more relevant to households that must pay  those premiums by drawing on capital, and face the risk of outliving that capital.    The simulated health‐care‐cost histories are based on the assumption that  households are not subject to substantial constraints regarding the amount of their  expenditure. 9   In practice, households are constrained by their financial resources,  and they may also restrict their spending – by delaying filling prescriptions,  foregoing medical checkups, etc. – even before exhausting their wealth.  In addition,  a sizeable minority may end up on Medicaid.  The objective of the analysis is not to  calculate how much households spend on health care in practice, or even how much  households should optimally choose to set aside to cover health care costs, but to  quantify the magnitude and distribution of the potential lifetime expenditure. 10       Outline of research methodology  Our research methodology involves simulating a large number of chronic  conditions, mortality, and health‐care‐cost histories from age 65 to age of death for  each HRS household turning age 65 between 1992 and 2006.  For each household,  we calculate the mean and 95th percentile of the distribution of the present value of  remaining lifetime health care costs at age 65.  The difference between the mean                                                           9 The authors exclude Medicaid‐eligible households from the HRS sample upon which the simulated  data are based and include an indicator variable for those with less than zero financial assets to avoid  underestimating the risk faced by the remainder of the population.  The risk posed by health care  costs depends on their correlation with other risks the household faces in retirement, particularly  longevity risk, and on how health and non‐health consumption enter into the utility function. Turra  and Mitchell (2007) and Pang and Warshawsky (2007) are examples of an emerging literature that  addresses these issues.  Our data will permit a more realistic modeling of health care costs, and the  incorporation of health insurance purchase as a household choice.  10 Hubbard, Skinner, and Zeldes (1995) argue that it may be optimal for low‐income households to  accumulate very little financial wealth during their lifetime, and to rely on Medicaid in the event of an  adverse health shock.   4 and the 95th percentile can be interpreted as an indicator of health care cost  uncertainty.    We then examine whether and to what extent the above households can expect  uncertainty regarding lifetime health care costs to be resolved with the passage of  time.   We recalculate the mean and 95th percentile of each household’s remaining  lifetime health care costs at age 70, age 75, and so on.  We then average these means  and 95th percentiles over all the households that survive to each age to determine  how, for the average household, expectations of remaining lifetime health care costs  evolve with the passage of time.  But the evolution of the expectations of any  particular household will depend on its health and mortality outcomes.     2. Retiree health care expenses  The major health care expenses faced by households age 65 and over include  premiums for Medicare Part B (which covers physician and outpatient hospital  services) and Part D (which covers drug‐related expenses); co‐payments related to  Medicare covered services; payments related to health care services that are not  covered by Medicare, but which may sometimes be wholly or partially covered by  private insurance; and long‐term care, Medigap, and retiree health insurance  premiums. 11   In 2007, the Centers for Medicare and Medicaid Services estimated  that Medicare out‐of‐pocket expenses, excluding Medicare Part B and Part D  premiums, averaged $2,400 per year for a single individual, some of which might be  covered by Medigap or private insurance.  For a couple, the amount would be  $4,800.  In addition to Medicare expenses are uninsured expenditures for long‐term  and home‐health care, dental care, eyeglasses, hearing aids, and other items not  covered by Medicare.      Total annual health care costs are then projected to grow over time.  Over the period  1960‐2007, inflation‐adjusted per‐capita national health expenditure has grown at                                                           11 Households become eligible for Medicare at age 65.  Many retire at younger ages, and face quite  different risks up to age 65.    5 an average 4.2 percent a year. 12   Although historical data provide a guide, the rate at  which health expenditure will grow is uncertain, and this uncertainty contributes to  the risk that households face.  The rate of growth is therefore allowed to vary from  simulation to simulation, following an AR(1) process estimated from data for the  above period.    The 4.2 percent rate of growth in inflation‐adjusted out‐of‐pocket health care costs  is consistent with estimates of Hagist and Kotlikoff (2005).  But it is significantly  higher than the 3.2 to 3.5 inflation‐adjusted rate projected by the Centers for  Medicare and Medicaid Services (2007) under the alternative assumptions that the  physician payment schedule either stays constant in real terms or increases at 2  percent a year.  We test the sensitivity of our results to the alternative assumption  that health care costs grow at a rate of 3.2 percent a year.       With today’s amounts and assumed growth rates, it is possible to project annual  out‐of‐pocket medical expenditures for retirees into the distant future.  These  annual figures can then be cumulated for each cohort and expressed in present‐ value terms.  This calculation shows the amount of after‐tax money that households  of differing ages will need to have on hand at the beginning of their retirements to  cover the expected expenditures over their remaining lifetimes.     An important financial risk for many retired households is the cost of nursing home  care, which will generally not be covered by Medicare.  The Congressional Budget  Office (2004) reports that an individual age 65 in 2010 has a 33 percent lifetime risk  of requiring nursing home care, based on data from Spillman and Lubitz (2002).  Paid long‐term care is very expensive.  Prudential (2008) reports that in 2008, the  annual cost of a nursing home was about $71,000 for a semi‐private room and  $79,000 for a private room.  Alternatively, employing a home health aide for four  hours a day, five days a week would cost nearly $22,000 per year.                                                           12 Data is from the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMMS), Office of the Actuary.     6   3. Previous research  Using data from the HRS, French and Jones (2004) estimate a time series model of  health care costs in which costs are a function of age and age squared, not of  proximity to death. They carefully model the time series properties of health care  costs, reflecting patterns in the data showing that some people have persistently  high or low costs, relative to others with similar income and health insurance status.   The persistence of health care costs reflects persistence in health status, as well as  individual fixed effects. 13     But a considerable body of research, summarized in Seshamani and Gray (2003),  indicates that proximity to death may be a more significant determinant of health  costs than age. 14    As mentioned in the introduction, part of the correlation between  age and health care costs may simply reflect the fact that the probability of death,  conditional on survival to date, increases with age. 15      Increases in health costs reflect not only increases in the price of inputs to health  care, but also medical innovation and changes in the underlying health of the  population.  Soldo, Mitchell, Tfaily, and McCabe (2006) show that more recent birth  cohorts report a greater self‐reported incidence of chronic conditions at the verge of  retirement.  Our analyses confirm their findings and also show that these  differences persist into retirement.  In Section 4, we consider the implications of this  finding for health care costs.                                                              13 In addition to individual‐level differences in incomes and preferences, there is also evidence of  geographic variation in the intensity of health care.  See The Dartmouth Atlas of Health care,  www.dartmouthatlas.org  14 Zweifel, Felder, and Meiers (1999) reached similar conclusions, using Swiss data.  15 It is even more difficult to determine whether reductions in age‐specific mortality rates will result  in reductions in age‐specific health care costs. In other words, if 70‐year‐olds come to experience the  mortality rates of current 65‐year‐olds, would they  also come to experience the health care costs of  current 65‐year‐olds?  Aaron (2009) contains a discussion of the issues.    7 Our model has similarities to that of Michaud, Goldman, Lakdawalla, Zheng, and  Gailey (2009), who construct a microsimulation model of health care costs.  Their  focus is on the impact of long‐run trends in mortality and morbidity on the cost of  entitlement programs.  They therefore assume that all individuals with the same  chronic conditions and socioeconomic characteristics incur the same health care  costs.  This is a useful simplification when modeling aggregate costs, but not for  modeling the risks faced by individuals, who differ in the severity of their conditions  and their responsiveness to treatment.  The authors raise important methodological  questions that we also consider in our model – for example, whether feedbacks  between conditions should be determined solely by the data, or whether they  should be constrained by the findings of clinical research.        4. Modeling the evolution of lifetime health care costs  We use data from the Health and Retirement Study (HRS).  At each interview,  individuals were asked detailed questions about health care utilization and services.  The HRS has three important strengths.  First, “exit interviews” were conducted  with the relatives of deceased participants, capturing expenditure and the onset of  chronic conditions in the last year of life.  Second, the survey makes use of  “unfolding brackets,” reducing item non‐response and improving the accuracy and  completeness of the data.  Individuals who are unable to specify a precise dollar  amount for an item of expenditure are led through a series of unfolding brackets and  invited to specify the range within which the amount lies.  Third, the data set  contains a large amount of information on socioeconomic characteristics of the  household.      The HRS does suffer from several disadvantages.  Expenditure on nursing homes is  only separately identified in the 2002 wave onward, the recording of chronic  conditions is less comprehensive in the exit interviews than in those with living  participants, and the survey excludes individuals who were institutionalized at  baseline.  We address the above issues in our analysis.  In addition, there are    8 limitations in the recording of medical expenditures in the 1992, 1993, and 1994  waves, so we exclude these years from our analyses of medical costs.  16    In summary, our research strategy is as follows.  First, we use the HRS data to  estimate mortality rates as a function of age, gender, socioeconomic status, health  behaviors, and whether the individual reports that he is suffering from various  conditions.  Second, we estimate the probability of onset of particular conditions,  and admission to and exit from nursing homes, as a function of age, gender,  socioeconomic status, health behaviors, and whether the individual reports other  pre‐existing conditions.  Third, we simulate a large number of condition and  mortality histories for prototypical individuals.  Fourth, we estimate out‐of‐pocket  medical costs incurred since the previous interview as a function of age, gender,  socioeconomic status, health behaviors, whether the individual reports that he has  been newly or previously diagnosed with each of the above conditions, whether he  is currently institutionalized, and in some specifications, proximity to death.  Fifth,  we use our estimates of medical costs to create lifetime health‐care‐cost histories  for our simulated households.  Finally, we use our simulated lifetime health‐care‐ cost histories to determine how uncertainty regarding remaining lifetime health  care costs is gradually resolved as the individual ages and with the onset of chronic  conditions, given the information contained in our models.      We recognize that our calculations may overstate the degree of uncertainty the  individual faces because mortality, the onset of chronic conditions, and health care  costs may each be influenced by factors known to the individual or under his control  but which are not incorporated in our model.  We attempt to minimize this bias by  including a rich set of socioeconomic characteristics and health behaviors.                                                            16 Individuals were not asked about medical costs in wave one of the HRS.  Individuals in wave two  were only asked for a global estimate, potentially resulting in under‐reporting.  In 1993, the financial  respondent in AHEAD households (those born before 1924) was asked to estimate household  expenditure for the previous 12 months in a format that differs from subsequent years’  questionnaires.    9 Conversely, if households fail to make appropriate use of the information contained  in our models, our calculations will understate the degree of uncertainty.        In the following subsections, we discuss each of the above steps in more detail.    Estimating mortality rates as a function of age and health status  It is well known that female life expectancy exceeds that for men.  Many studies (for  example, Deaton and Paxson, 2001, and Cutler and Lleras‐Muney, 2006) have also  shown a negative correlation between education and mortality.  And several studies,  including Cutler, Lleras‐Muney, and Vogl (2008), have shown that financial  resources and ethnicity have independent effects.     We estimate a hazard model of the following form:    h(i,t) = exp(xi,t B)exp(γ t)               (1)    When  γ is positive, the hazard function increases exponentially with age. 17    The  hazard function also shifts proportionately, depending on the characteristics of  individual i at time t. 18   We estimate separate models for men and women.  We  include education, ethnicity, and financial assets. 19   We also control for whether at  the first interview after turning 65 the individual reported that he currently  smoked. 20   Mortality is also allowed to vary with whether the individual reports that  he has ever suffered from lung disease, diabetes, cancer, heart disease, or stroke,                                                           17 Previous research has shown that exponential models fit mortality data well up to very advanced  ages.  18 So acquiring a disease has the same proportionate impact on the mortality rate regardless of age.  19 Not all our sample is observed at age 65.  According to the life‐cycle model of savings behavior,  wealth should decline with age.  Our model will therefore overestimate the wealth of those first  observed at older ages, relative to those observed at 65.  We consider this is preferable to the  alternatives of either ignoring financial wealth or backcasting or forecasting financial wealth to a  common age.  20 We make the assumption that this behavior is fixed.  We found that obesity and various measures  of drinking behavior had no statistically significant effect on mortality.   10 and whether he is currently institutionalized, a highly significant predictor of  mortality. 21   We also control for the ages at which the individual’s parents died. 22    Table 1 reports hazard ratios, the impacts of the various characteristics on  mortality, relative to the base case of a male or female with a high school education  and no pre‐existing conditions. 23   So the female less‐than‐high‐school hazard ratio  of 1.151 indicates that a female with less than a high school education has a  mortality rate at all ages that is 15.1 percent higher than that of the base case of a  woman who has completed high school.  The p value of 0.006 indicates that this  percentage differs from zero, and the hazard ratio differs from one, at the 1 percent  significance level.  The “some college” hazard ratio of 0.921 indicates that a woman  who has attended college has a mortality rate 7.9 percent lower than one who has  completed high school.     Those who self‐report suffering from chronic conditions have much higher  mortality, as do those living in a nursing home.  As mentioned previously, the HRS  panel excludes households containing individuals who were institutionalized at  baseline, and failure to control for this exclusion in our simulations would result in  understating both mortality risk and nursing home costs.  The age at which a  woman’s mother died is statistically significant.  The coefficients on many other                                                           21 Individuals are asked the year in which they were first diagnosed with lung disease, cancer, heart  disease, or stroke.  We assume that they contracted these diseases on July 1 of that year.  Individuals  were not asked when they were first diagnosed with diabetes, high blood pressure, or arthritis, and  we treat them as being diagnosed halfway between the dates of the current and previous interviews.   The relatives of deceased participants are asked whether the participant was diagnosed with lung  disease, cancer, heart disease, or a stroke.  We treat individuals as first suffering from these diseases  on their last birthday.  There is no exit data on diabetes, high blood pressure, or arthritis.  We assume  that none of the individuals addressed in the exit interviews contracted these diseases between their  last non‐exit interview and the date of death.  Individuals are classified as living in a nursing home at  a given age if they or their relative report that they were living in a nursing home at the date of the  interview, and that they had moved there prior to their birthday.  Alzheimer’s disease is a substantial  risk factor for long‐term care.  Unfortunately, it is difficult to identify participants suffering from or  diagnosed with this disease.  Some, but not all, HRS participants are asked whether they have ever  been told that they suffer from a memory‐related disease.  Although participants are administered  word recall tests, we find only a very weak correlation between test scores and self‐reports of  suffering from a memory‐related disease.  22 In a few cases, one or both parents was alive in 2006, but had not yet attained their life expectancy.  23 Using HRS respondent‐level weights.   11 variables have the signs we would expect, although falling somewhat short of  statistical significance.    Our model is estimated using mortality data for HRS participants who are at least 65  at some time during the period 1992 to 2006.  The U.S. Social Security  Administration Trustees Report (2009) projects continuing improvements in  mortality, so our model may understate the longevity of individuals alive today.  We  follow previous research (for example, Mitchell, Poterba, Warshawsky, and Brown,  1999) by adjusting our forecast mortality rates by the ratio of cohort to period  mortality for the appropriate age and year. 24    Estimating probabilities of acquiring diseases and of entering/exiting a nursing home  We then model the probabilities of participants reporting the first onset of the  above conditions and of entering or exiting long‐term care. 25   Although we control  for pre‐existing conditions, our models do not imply causality – for example, that  heart disease causes lung disease – only that the presence of lung disease is a good  predictor of the risk of contracting heart disease. 26   We acknowledge that self‐ reports may understate the true prevalence of disease, and that socioeconomic  differences in rates of undiagnosed conditions probably explain our finding that  those with less education actually have a lower incidence of some conditions.  But as  our focus is on medical costs, it makes sense to use self‐reported data, as an  individual will not spend money on treating a condition of which he is unaware.    We again estimate models for men and women separately. 27    We condition on  education, socioeconomic status, race/ethnicity, and being diagnosed with other                                                           24 A cohort mortality table shows mortality rates of individuals born in a particular year.  A period  mortality table shows mortality rates of people of all ages observed in a particular year.  25 Individuals are asked, “Has a doctor ever told you that you have…”  26 In some cases, for example, the relationship between lung disease and being underweight, the  causality clearly runs from dependent variable to regressor.  27 Our models will somewhat underestimate the probability of being diagnosed with diabetes  because the relatives of deceased participants are not asked whether they were diagnosed with this  disease between the final interview and the date of death.   12 conditions. 28   We also condition on whether the individual reported that he smoked  or was overweight or obese at the first interview after turning age 65.  Health  behaviors have a cumulative effect on the probability of succumbing to a condition,  and a fully specified model would control for both current and past behavior.  Our  analyses of the HRS data indicate that while body mass index and smoking vary over  time, these health behaviors are relatively stable at older ages, absent a  precipitating shock.  We therefore condition on behaviors at the later of age 65 or  the date of the first interview.   As with our mortality model, a potential concern is  that our model may omit information known to the individual about his risk of  contracting the above diseases.     Tables 2A and 2B report hazard ratios for chronic condition models for men   and women, respectively.  The hazard ratios have the same interpretation as in   the mortality models.  Table 2C shows hazard ratios for models of admission to  nursing homes and marginal effects derived from probit models of exit from nursing  homes. 29   In contrast to the hazard ratios, a value greater than zero implies a  positive relationship between the characteristic and the probability of exit from a  nursing home.  For example, the male some‐college coefficient of 2.317 implies that  having some college‐level education is associated with a 2.317 percentage point  increase in the probability of returning from a nursing home to live in the  community in the course of a year.    In initial analyses, not reported in this paper, we found that minorities and those  with less education were significantly and substantially more likely to report having  a variety of chronic conditions, even though inequalities in health care utilization  likely result in a greater under‐reporting of the incidence of conditions among  disadvantaged groups.  Individual correlates lose significance in models in which                                                           28 We use data on the year in which participants contracted a disease to determine the age at which it  was contracted.    29 There were insufficient nursing home residents to permit estimation of a hazard model.   13 first onset is the dependent variable.  Nonetheless, several patterns emerge.   Considering the conditions in turn:    Diabetes    The overweight and obese, those with fewer years of schooling, and younger birth  cohorts are more likely to report diagnosis of diabetes, although the trend toward a  higher incidence of diabetes among younger birth cohorts is only statistically  significant for males.     Cancer  The incidence of first diagnosis of cancer is higher among younger birth cohorts,  among smokers, and also among those with lung disease.  Although the differences  are generally not statistically significant, the self‐reported incidence of cancer is  actually lower among minorities and higher among women with a college education,  results that are consistent with previous research that attributed the higher  incidence of cancer among those in higher socioeconomic groups to disparities in  access to health screening (Cutler and Lleras‐Muney, 2006).      Lung disease  The incidence of first diagnosis of lung disease is higher among smokers, among  those previously reporting cancer, and among men previously reporting heart  disease.  It is also higher among younger birth cohorts, but lower among blacks.      Heart disease  The incidence of first diagnosis of heart disease is higher for those previously  reporting diabetes or lung disease.  It is lower among Hispanics and among black  men.     Stroke  The incidence of reporting that one has suffered a stroke is substantially higher for  smokers and those suffering from diabetes, lung, or heart disease.    14   Admission to a nursing home  The risk of admission to a nursing home is substantially and significantly higher for  those reporting that they suffer from diabetes or have suffered a stroke.  It is  substantially and significantly lower for both married men and married women, and  for black and Hispanic women.  Consistent with the findings of previous research, it  is also significantly lower for both men and women with daughters, especially when  the daughter is the oldest child.       Exit from a nursing home to the community  We have a relatively small sample of individuals who returned from nursing homes  to live in the community during the sample period.  We were unable to identify any  statistically significant correlates for men, and we found it difficult to explain the  few that we identified for women.    For all the above diseases, our models have relatively low predictive power.   Including lagged self‐reported health improves their predictive power somewhat.  We conclude that current good health provides only a very limited guarantee of  future good health.           An obvious concern is the extent to which we can use the age‐specific incidence of  the above diseases to project incidence among succeeding birth cohorts.  Rates of  obesity are increasing, but the prevalence of smoking has substantially declined.  Figure 1 compares the simulated prevalence of cancer, diabetes, and heart disease  for the 1930‐34 birth cohort, based on our disease and mortality models, with the  self‐reported prevalence in the 1910‐14, 1915‐19, through to the 1925‐29 birth  cohorts.  Succeeding birth cohorts have a substantially higher age‐specific self‐ reported prevalence of cancer and diabetes, and a somewhat higher prevalence of  heart disease.  Consistent with the above patterns, our simulated prevalence closely  tracks the observed prevalence at ages for which we have data, and then projects a  higher prevalence than that observed among previous birth cohorts.      15   The implications for both mortality and health care costs are unclear.  If the true  prevalence of these diseases is increasing, then we can expect health care costs to  rise and for mortality rates to be higher than would otherwise have been the case.    But if the increase in self‐reported incidence of these diseases reflects  improvements in both access to health care and diagnosis, we may expect the  relationships between these diseases and both mortality rates and health care costs  to change over time. 30       Based on our simulations, we project that the probabilities of entering a nursing  home for a year or more are 20 percent for both men and women.  Using data from  Spillman and Lubitz (2002), the Congressional Budget Office (2004) estimates that  people turning 65 in 2010 face a 33 percent probability of spending three months or  more, 24 percent a year or more, and 9 percent five years or more.  In part, our  somewhat lower probability reflects the exclusion of individuals who were  institutionalized at baseline, an effect that we find has persistent effects on  institutionalization rates.  But it also reflects our finding of lower age‐specific  institutionalization rates among younger birth cohorts, a finding that is confirmed  by other research.  Institutionalization rates at younger ages are very low, and we  are therefore cautious about extrapolating reductions in nursing home utilization at  older ages from cross‐cohort differences at these younger ages. 31      Figure 2 compares the survival rates for the 1930‐34 birth cohort, based on our  mortality and health transition models, and before our adjustment for nursing home  utilization, with those predicted by the Social Security Administration for the same  birth cohort.  Our survival probabilities are close to, but slightly lower than, those  predicted by cohort mortality tables, reflecting our projections of a higher age‐ specific prevalence of chronic disease.                                                           30 We tested whether the relationship between disease and mortality is changing over time by  interacting the presence of the above diseases with birth cohort, with inconclusive results.   31 French and Jones (2004) did not correct for the exclusion of individuals institutionalized at  baseline.   16   As we will show later, medical costs rise substantially with the onset of chronic  disease.  Although the better educated have a lower incidence of chronic disease at  any given age, they also have greater life expectancy.  We therefore investigate the  relationship between educational attainment and the number of years that an  individual can expect to suffer from a chronic disease.  Table 3 reports the mean and  standard deviation of the numbers of years that those with less than a high school  education, a high school education, or some college can expect to suffer from one,  two, or three or more chronic diseases.  Education does not appear to be closely  related to the average period that individuals suffer from chronic disease.  In all  three groups, a significant proportion of individuals live for considerable periods  subsequent to the onset of chronic disease.     Estimating annual out­of­pocket medical expenses  We estimate OLS models in which our dependent variable is log health care costs  reported at wave t. 32   As mentioned previously, we exclude Medicare Part B and  Part D, Medigap, and retiree health insurance premiums. 33   Explanatory variables  include indicators for whether the individual suffers from each of the chronic  diseases, and for first onset of each disease, plus socioeconomic controls and wave  dummies. 34   We use pooled cross‐section data for waves three to eight of the HRS.   From an original sample of 70,067 person‐wave observations for individuals aged  65 or older, we drop 11,067 observations for individuals who were covered by  Medicaid, 7,749 for individuals holding long‐term care insurance or whose nursing  home costs were covered by insurance, 1,738 for individuals who had short stays in                                                           32 We exclude observations for individuals who have not yet attained age 65. We also exclude those  who report incurring zero medical expenses, about 6 percent of the sample.  They are much poorer  than average and are likely foregoing needed health care.  We recognize that budget constraints may  be restricting the health care expenditure of some of the remainder of the sample.      33 In the exit interviews, relatives of deceased participants were asked to report expenditure from the  last interview until the date of death.  This period was invariably less than two years, and we added  part of the expenditure for the previous period to make the data comparable.  34 It is not possible to separately identify wave, age, and cohort effects.  We assume that, after  controlling for socio‐economic factors, cohort‐related differences in health costs depend solely on  differences in the prevalence of chronic disease.   17 nursing homes, 2,512 for individuals who had zero medical expenses, and 12,087  where data was otherwise missing or unusable, leaving a sample of 14,687 male and  20,227 female person‐wave observations. 35   We investigate the impact on medical  costs of proximity to death in two ways.  First, we take the subsample of individuals  who can be identified from the data as having died prior to 2006, and estimate  models that include years to death, but a) include, and b) exclude health‐related  variables.  In each case, we test whether the years to death coefficient is significantly  different from zero.  Second, we follow Shang and Goldman (2008) and add  predicted one‐year probability of dying to models that include or exclude health‐ related variables and in each case test whether the coefficient on one‐year mortality  probability is significantly different from zero.    Another potential concern is reporting error.  Hurd and Rohwedder (2009) show  that some HRS households report health care spending that was implausibly large in  relation to their income and assets.   We exclude approximately 2 percent of the  sample whose reported health care costs appear implausibly large in relation to  their income and assets.  We find that our estimates of the distribution of lifetime  health care costs are relatively insensitive to this exclusion.    Tables 4A and 4B report results for men and women, respectively.  Controlling for  health status, those with more education spent significantly and substantially more  on health care.  All of the diseases were associated with increased health care  spending, but first onset was not associated with further increases.  The  institutionalized also spent more on health care, inclusive of the cost of nursing  home care.      Years‐to‐death is significant, or borderline significant in models that exclude chronic  conditions, but loses significance once conditions are added.  Consistent with Shang  and Goldman (2008), predicted one‐year mortality probability, based on a mortality                                                           35 We intend to include a detailed analysis of people with short nursing home stays in a later version  of this paper.  Individuals who reported zero medical costs had very low income and assets.    18 model that includes parents’ ages of death, is statistically significant in models that  exclude chronic conditions, but loses significance once conditions are added.   We  interpret these results as meaning that years‐to‐death primarily affects health care  costs via the increased prevalence of chronic conditions among those close to death.     The annual cost of nursing home care predicted by our model, evaluated at the  means of the independent variables for those who are institutionalized, is $19,995,  well below the average cost referred to above. 36   Our analysis of the HRS data for  waves six and seven shows expenditure on nursing home care by non‐Medicaid  eligible institutionalized individuals averages only $51,014 for two years.  We  attribute these low numbers to reporting error and assume nursing home costs of  $70,000 a year in 2004‐2006 dollars. 37   To separately identify the effect of nursing  home costs, we report simulation results both including and excluding these costs.      Previous research has documented substantial regional variation in health care  costs.  The HRS data contains geographic identifiers, available to qualified  researchers on a restricted basis that permit identification of the respondent’s  Hospital Referral Region (HRR).  We test whether there are systematic regional  variations in out‐of‐pocket heath care costs by including average HRR health care  costs as an explanatory variation, but find no evidence.      5. Simulating lifetime health care costs  The HRS data is for the period 1994 to 2006, the latest interviews being conducted  in the fall of 2006.   Medicare Part D prescription drug coverage was introduced on  January 1, 2006.  Although the program will decrease medical cost risk, it is unclear                                                           36 An undesirable feature of the log‐linear model is that disease status affects the predicted dollar  cost of nursing home care.  37 A potential concern is that if nursing home costs are under‐reported, end‐of‐life medical expenses  may be similarly under‐reported, as might occur if the proxy interviewee is unfamiliar with the  deceased's finances.  Although we cannot be certain, we suspect that the low reported nursing home  costs are the result of mis‐reporting of Medicaid eligibility status.  Such mis‐reporting is likely to have  a much smaller effect on estimates of medical expenditure because residents of nursing homes are  disproportionately likely to be Medicaid eligible.   19 by how much.  Many households already had some form of prescription drug  coverage prior to the introduction of Part D, there will likely be behavioral effects,  and the effect on risk depends on where prescription drug expenditure falls in  relation to the “donut hole.”  Given the uncertainty, we do not attempt to  incorporate the impact of Medicare Part D into our model.    Labor represents a substantial proportion of nursing home costs.  We assume that  the cost of nursing home care increases at 1.1 percent faster than the rate of  inflation, the 1.1 percent equaling the Social Security Trustees’ projection of the  long‐run rate of wage growth.   Our analyses of the Consumer Price Index (CPI)  shows that over the period 1997‐2009 the cost of “nursing homes and adult day  services” has increased at an average of 2.0 percent in excess of overall inflation.   Our forecasts will understate health care costs if the cost of nursing home care  continues to increase at this higher rate.      Figures 3A and 3B show the mean, median, and 95th percentile of remaining lifetime  health care costs, including the cost of nursing home care, for an intact high‐school  educated couple at selected ages, 3A including and 3B excluding Medicare, Medigap,  and retiree health insurance premiums.  The couple is assumed to be initially free of  chronic disease, and we average over households with and without supplemental  insurance coverage. 38   As mentioned previously, we exclude the cost of assisted  living facilities.  The numbers are in 2009 dollars, and are for the birth cohort  turning 65 in 2009. 39   Subsequent birth cohorts would face higher costs. 40   At age  65, the mean and 95th percentile of remaining lifetime health care costs, including  premiums, are $260,000 and $570,000, respectively.  The 95th percentile is more                                                           38 There is relatively little difference between the out‐of‐pocket expenses of those with and without  Medigap coverage (Monk and Munnell, 2009), likely reflecting both selection and behavioral effects.   But purchase of Medigap coverage will still reduce the risk of those who do not adjust their  consumption of health services in response.  39 We adjust health care costs to reflect increases in expenditure between 2004‐2006, the most  recent HRS data used in our model, and 2009.  40 The rate of increase may be even more rapid if there is a more rapid increase in the incidence of  chronic disease among subsequent birth cohorts than that projected by our model.   20 than twice the mean. 41   Comparable figures excluding premiums are $176,000 and  $485,000, respectively.  On average, households can expect both the mean and the  95th percentile of remaining lifetime health care costs to decline only slowly with  age.  Although life expectancy declines with age, the effect is offset by an increase in  the probability of surviving to very advanced ages, and an increase in the expected  present value of the expenditures at those ages.  By age 85, the expected present  value of remaining lifetime health care costs has decreased by about 22 percent.   The average 85‐year‐old household will estimate the mean and 95th percentile of its  remaining lifetime health care costs at $203,000 and $477,000, respectively,  inclusive of long‐term care and insurance premiums.     Figure 4A and 4B show the results of the same simulation, but excluding the cost of  nursing home care, 4A including and 4B excluding insurance premiums.  Including  premiums, the age 65 mean and 95th percentile amount to $197,000 and $311,000,  respectively, and at age 85, $140,000 and $266,000, respectively.  Excluding both  premiums and the cost of nursing home care, the age 65 mean and 95th percentile  are $113,000 and $226,000.  Nursing homes contribute substantially to overall risk.   Once nursing home costs are included, there is a substantial increase from $113,000  to $309,000 in the difference between the mean and the 95th percentile of the  distribution of lifetime health care costs, reflecting the assumption of the model that  households are not covered by long‐term care insurance.    The above numbers assume a continuation of historic rates of growth of spending  on medical services. 42   At the lower 3.2 percent rate projected by the Centers for  Medicare and Medicaid Services (2007) under the assumption that the physician  payment schedule remains constant in real terms, the 95th percentile of all health  care costs reduces the present value of medical costs from age 65 by approximately  11 percent.   In analyses available on request, we find that uncertainty about the                                                           41 Data for other percentiles is available from the authors on request.  42 The growth in spending results not only from increases in the cost of medical inputs in excess of  the rate of inflation, but also from the introduction of new and expensive medical technologies.   21 rate of growth of spending on medical services is not a significant additional risk  factor.    Figure 4C shows results inclusive of all health‐care costs, excluding premiums, for  households in which both spouses are currently free of chronic disease.  Remaining  lifetime health care costs for these households are very close to the average for all  households. 43   Although households free of any chronic disease have lower current  health care costs, they also live longer than average.  At 80, men and women in our  simulations who are free of any chronic disease have remaining life expectancies  that are 23 and 24 percent longer than the average for all 80 year olds, so that  health care costs accrue over a longer period.  The risk of the currently healthy  requiring nursing home care is comparable to that faced by the population as a  whole reflecting the fact that entry to a nursing home is precipitated not only by the  onset of chronic disease, but also by frailty.  And people who are free of any chronic  disease at age 80 can still expect to spend almost four years suffering from one or  more chronic disease prior to death.    Figures 5 and 6 show mean individual‐level health care costs, excluding long‐term  care and Medicare and Medigap premiums, by age and by proximity to death. 44   To  illustrate the effects more clearly, we remove the effect on expenditure of increases  in health care costs over time.  Health care costs increase with both age and  proximity to death.  But the increases are not dramatic.  The age coefficients in the  health care cost models are small and not statistically significant.  As previously  discussed, we find that proximity to death has little effect on health care costs once  we control for disease status.  Most of the relationship between health care costs  and age and proximity to death in the above figures flows from the greater  prevalence of chronic disease at older ages and when close to death.                                                           43 This doesn’t imply that underwriting has no value as a risk management tool.  Households that are  in poor health die younger and pay fewer years' premiums, and in the absence of medical  underwriting, many households would delay purchasing insurance until their health declined.  44 W switch from couples to individuals because it is not meaningful to talk of proximity to death for a  couple.   22   6. Conclusions  Our simulations show that households are at significant risk of incurring health care  costs that are more than twice the average.   A typical couple age 65 can expect to  incur health care costs of $260,000 in present‐value terms over their lifetimes,  including the cost of long‐term care and Medicare, Medigap, and retiree health  insurance premiums, assuming their financial resources permit.  But this couple  faces a 5‐percent chance that it will spend more than $570,000.  At age 65,  remaining life expectancy for men and women born in 1944 is 17 and 21 years,  respectively.  By age 85, it has more than halved, to six and seven years,  respectively.  But health care cost risk decreases much less than proportionately,  and a typical couple age 85 still faces a 5 percent chance that the present value of its  remaining lifetime health care costs will exceed $477,000.    An emerging literature investigates the impact of medical expenditure risk on not  only the rate at which households decumulate wealth (DeNardi, French, and Jones,  2006), but also on annuitization and other insurance purchase decisions. Our  analysis provides further evidence that many households face very substantial risk.    Our calculations assume that expenditures are not constrained by available  resources.  In many instances, the household’s financial resources will not permit  expenditure at the average cost level, much less anything greater.  In that case, the  household will have to either forego needed health care or rely on Medicaid.  The  risk is not of destitution, but of health care costs impoverishing a couple or a  surviving spouse, or of the household not having the retirement it planned for.       23 References    Centers for Medicare and Medicaid Services. 2007. “Projected Medicare Part B  Expenditures under Two Illustrative Scenarios with Alternative Physician  Payment Updates.” Memorandum from M. Kent Clemens. Washington, DC:  U.S. Department of Health and Human Services.    Congressional Budget Office. 2004. “Financing Long‐Term Care for the Elderly.”   Washington, DC: Government Printing Office.    Cutler, David M. and Adriana Lleras‐Muney. 2006. “Education and Health: Evaluating  Theories and Evidence.” Working Paper 12,352. Cambridge, MA: National  Bureau of Economic Research.    Cutler, David M., Adriana Lleras‐Muney, and Tom Vogl. 2008. “Socioeconomic Status  and Health: Dimensions and Mechanisms.” Working Paper 14,333.  Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.    Deaton Angus and Christina Paxson. 2001. “Mortality, Education, Income, and  Inequality Among American Cohorts.” Themes in the Economics of Aging,  edited by David A. Wise, 129‐65. Chicago, IL: University of Chicago Press.    DeNardi, MariaCristina, Eric French, and John Bailey Jones. 2006. “Differential  Mortality, Uncertain Medical Expenses, and the Savings of Elderly Singles.”  Working Paper 12,554. Cambridge, MA: National Bureau of Economic  Research.     French, Eric and John Bailey Jones. 2004. “On the Distribution and Dynamics of  Heath Care Costs.”  Journal of Applied Econometrics (19): 705‐721.      Fronstin, Paul, Dallas Salisbury, and Jack VanDerhei. 2008. “Savings Needed to Fund  Health Insurance and Health Care Expenses in Retirement: Findings from a  Simulation Model.” Issue Brief No. 317 (May). Washington, DC: Employee  Benefit Research Institute.    Hagist, Christian, and Laurence Kotlikoff. 2005. “Who’s Going Broke? Comparing  Growth in Healthcare Costs in Ten OECD Countries.” Working Paper 11,833.  Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.     Hubbard, Glenn R., Jonathan Skinner, and Stephen P. Zeldes. 1995. “Precautionary  Saving and Social Insurance.” Journal of Political Economy 103(2): 360‐99.    Hurd, Michael D. and Susann Rohwedder. 2009. “The Level and Risk of Out‐of‐ Pocket Health Care Spending.” Paper presented at 11th Annual Joint  Conference of the Retirement Research Consortium in Washington, DC  (August 10‐11).    24   Michaud, Pierre‐Carl, Dana Goldman, Darius Lakdawalla, Yuhui Zheng, and Adam  Gailey. 2009. “Understanding the Economic Consequences of Shifting Trends  in Population Health.” Working Paper 15,231. Cambridge, MA: National  Bureau of Economic Research.     Mitchell, Olivia, James Poterba, Mark J. Warshawsky and Jeffrey R. Brown. 1999.   “New Evidence on the Money’s Worth of Individual Annuities.” American  Economic Review 89(5): 1,299‐1,318.    Munnell, Alicia H., Mauricio Soto, Anthony Webb, Francesca Golub‐Sass, and Dan  Muldoon. 2008. “Heath Care Costs Drive Up the National Retirement Risk  Index.” Issue in Brief 8‐3. Chestnut Hill, MA: Center for Retirement Research  at Boston College.    Monk, Courtney and Alicia H.  Munnell.  2009.  “The Implications of Declining Retiree  Health Insurance.” Working Paper 2009‐15. Chestnut Hill, MA: Center for  Retirement Research at Boston College.    Pang, Gaobo and Mark Warshawsky.  2007.  “Optimizing the Equity‐Bond‐Annuity  Portfolio in Retirement: The Impact of Uncertain Health Expenses.” Watson  Wyatt Technical Paper.    Prudential. 2008. “Long‐Term Care Cost Study.” Research report:  http://web.prudential.com/media/managed/LTCCostStudy.pdf    Seshamani, Meena and Alistair M. Gray. 2004. “A Longitudinal Study of the Effects of  Age and Time to Death on Hospital Costs.”  Journal of Health Economics 23(2):  217‐235.    Shang, Baoping and Dana Goldman. 2008. “Does Age or Life Expectancy Better  Predict Health Care Expenditures.” Health Economics 17: 487‐501.    Spillman, Brenda C. and James Lubitz. 2002. “New Estimates of Lifetime Nursing  Home Use: Have Patterns of Use Changed?” Medical Care 40(10): 965‐975.    U.S. Social Security Administration. 2009. “The 2009 Annual Report of the Board of  Trustees of the Federal Old Age, Survivors and Disability Insurance Trust  Funds.” Washington, DC: U.S. Government Printing Office.     Soldo, Beth J., Olivia S.  Mitchell, Raina Tfaily, and John F. McCabe. 2006. “Cross‐ Cohort Differences in Health on the Verge of Retirement.” Redefining  Retirement: How Will Boomers Fare?  edited by Brigitte Madrian, Olivia S.   Mitchell, and Beth J. Soldo. Oxford: Oxford University Press.  138‐158.       25 Turra Cassio M. and Olivia S. Mitchell. 2007. “The Impact of Health Status and Out‐ of‐Pocket Medical Expenditures on Annuity Valuation.” Working Paper 2007‐ 30.  Pension Research Council.    Zweifel, Peter, Stefan Felder, and Markus Meiers. 1999. “Ageing of Population and  Health Care Expenditure: A Red Herring?” Health Economics (8): 485‐496.   26     Table 1: Gompertz Mortality Hazard Model    Notes: 8,362 men and 6,417 women in the Health and Retirement Study, born before 1934.  HRS  sample weights.  Coefficients with p values of less than 0.05 are shown in grey.    27 Table 2A: Disease Models ‐ Males  Notes: 1) Models for the health conditions have the following unweighted sample of individuals and  number of failures: diabetes – 3970 and 415; cancer – 4063 and 763; lung disease – 4243 and 409;  heart disease – 3335 and 939; stroke – 4227 and 555. 2) HRS sample weights.  3) Coefficients with p  values of less than 0.05 are shown in light grey, and those with p values of less than 0.01, in dark  grey.      28 Table 2B: Disease Models ‐ Females  Notes: 1) Models for the health conditions have the following unweighted sample of individuals and  number of failures: diabetes – 5879 and 516; cancer – 5982 and 737; lung disease – 6263 and 493;  heart disease – 5232 and 1269; stroke – 6222 and 926.  2) HRS sample weights.  3) Coefficients with  p values of less than 0.05 are shown in light grey, and those with p values of less than 0.01, in dark  grey.            29 Table 2C: Entry To and Exit From Nursing Homes                                                                      1) HRS sample weights.  2) Coefficients with p values of less than 0.05 are shown in light grey, and  those with p values of less than 0.01, in dark grey.      30 Table 3: Average Number of Years from Age 65 Spent with Chronic Disease  Note: Calculations Based on Simulated Health Cost Histories    Table 4A:  Health Care Costs ‐ Men   31 Table 4B‐ Health Care Costs ‐ Women    Notes: 1) See text of paper for sample attrition.  Of our final sample of 14,687 male and  20,227 female person‐wave observations, 5747 and 6,087 were for deceased men and  women for who we could calculate years to death. 2) Coefficients with p values of less than  0.05 are shown grey.                            32 Figure 1A: Incidence of Cancer by Age and Birth Cohort         Figure 1B:  Incidence of     Figure 1B: Incidence of Diabetes by Age and Birth Cohort                              33 Figure 1C: Incidence of Heart Disease by Age and Birth Cohort              Figure 2: Comparison of Simulated with Period and Cohort Survival Rates          Cumulative Survival Probability            Figure  3A:     Age        34 Figure 3A: Mean and 95th Percentile of Health Care Costs Including Nursing Home  Costs and Insurance Premiums ‐ Married Couples at Selected Ages    $600 Mean 95th percentile  Thousands of dollars $500 $400 $300 $200 $100 $0 65 70 75 80 85 90 Age Notes: Amounts are in 2009 dollars for in‐tact married couples.  Households are assumed to have a  high‐school education, and to be free of chronic disease at age 65.                                     35 Figure 3B: Mean and 95th Percentile of Health Care Costs Including Nursing Home  Costs But Excluding Insurance Premiums ‐ Married Couples at Selected Ages    Mean $600 95th percentile $500 Thousands of Dollars $400 $300 $200 $100 $0 65 70 75 80 85 90 Age   Notes:  See Figure 3A.      36 Figure 4A: Mean and 95th Percentile of Health Care Costs Excluding Nursing Home  Costs But Including Insurance Premiums ‐ Married Couples at Selected Ages    $600 Mean 95th percentile $500 Thousands of dollars $400 $300 $200 $100 $0 65 70 75 80 85 90 Age   Notes: See Figure 3A.      37 Figure 4B: Mean and 95th Percentile of Health Care Costs Excluding Nursing Home  Costs and Insurance Premiums ‐ Married Couples at Selected Ages    $600 Mean 95th percentile Thousands of Dollars $500 $400 $300 $200 $100 $0 65 70 75 80 85 90 Age   Notes:  See Figure 3A.                          38 Figure 4C: Mean and 95th Percentile of Health Care Costs Excluding Nursing Home  Costs and Insurance Premiums ‐ Married Couples at Selected Ages Who Remain in  Good Health    $600 Mean 95th percentile Thousands of Dollars $500 $400 $300 $200 $100 $0 65 70 75 80 85 90 Age   Notes: Amounts are in 2009 dollars for in‐tact married couples.  Households are assumed to have a  high‐school education, and to be free of chronic disease at above ages, although tye may  subsequently acquire a disease.                                   39 Figure 5: Mean Annual Individual‐Level Health Care Costs Excluding Premiums and  Nursing Home Care , By Age    $5,500 $5,000 $4,500 $4,000 $3,500 $3,000 $2,500 $2,000 $1,500 $1,000 $500 $0 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98   Age   Notes:  The extent to which the health care costs of a particular birth cohort increase with age will  depend on the relationship between health costs and age, and the extent to which health costs  increase over time.  The figure excludes the latter effect and assumes that individuals continue to  consume the quantity of health serices consumed during the period 2004‐2006, expressed in 2009  dollars.                    40 Figure 6: Mean Annual Individual‐Level Health Care Costs Excluding Premiums and  Nursing Home  Care, By Years to Death      $5,500 $5,000 $4,500 $4,000 $3,500 $3,000 $2,500 $2,000 $1,500 $1,000 $500 $0   11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 1 3 5 7 9   Years to Death   Notes : See Figure 5.               41 RECENT WORKING PAPERS FROM THE CENTER FOR RETIREMENT RESEARCH AT BOSTON COLLEGE Impact of Immigration on the Distribution of American Well-Being Gary Burtless, December 2009 Actual and Anticipated Inheritance Receipts Norma B. Coe and Anthony Webb, December 2009 Will Automatic Enrollment Reduce Employer Contributions to 401(k) Plans Mauricio Soto and Barbara A. Butrica, December 2009 How Seniors Change Their Asset Holdings During Retirement Karen Smith, Mauricio Soto, and Rudolph G. Penner, December 2009 Retirement Security and the Stock Market Crash: What Are the Possible Outcomes? Barbara A. Butrica, Karen E. Smith, and Eric J. Toder, November 2009 Fees and Trading Costs of Equity Mutual Funds in 401(k) Plans and Potential Savings from ETFs and Commingled Trusts Richard W. Kopcke, Francis Vitagliano, and Zhenya S. Karamcheva, November 2009 Work Ability and the Social Insurance Safety Net in the Years Prior to Retirement Richard W. Johnson, Melissa M. Favreault, and Corina Mommaerts, November 2009 Dutch Pension Funds in Underfunding: Solving Generational Dilemmas Niels Kortleve and Eduard Ponds, November 2009 The Wealth of Older Americans and the Sub-Prime Debacle Barry Bosworth and Rosanna Smart, November 2009 Insult to Injury: Disability, Earnings, and Divorce Perry Singleton, November 2009 An Update on 401(k) Plans: Insights from the 2007 Survey of Consumer Finance Alicia H. Munnell, Richard W. Kopcke, Francesca Golub-Sass, and Dan Muldoon, November 2009 All working papers are available on the Center for Retirement Research website (http://www.bc.edu/crr) and can be requested by e-mail (crr@bc.edu) or phone (617-552-1762).