Modelo Lee-Carter bayesiano para modelagem da mortalidade no Rio de Janeiro
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/12789 |
Resumo: | Entender a evolução da mortalidade, particularmente, é importante para o mercado segurador. Dado o cenário atual de crise previdenciária no Brasil, o mercado segurador de previdência vem adquirindo novos clientes. Com isso, é necessário que haja tábuas biométricas que prevejam bem a trajetória da mortalidade nos próximos anos de modo a evitar possíveis cálculos inconscientes com a realidade dos segurados e déficits para a carteira da seguradora, já que a escolha pela utilização de uma determinada tábua biométrica é decisiva para o cálculo de provisões, contribuições e rendas. Logo, é de suma importância para as seguradoras e até mesmo para uma questão econômica do país ter conhecimento sobre a expectativa de vida dos indivíduos. Quanto mais tempo vivermos, maior seria o tempo de previdência, assim como serão maiores as chances de problemas como massa de desemprego no futuro, entre outros. O intuito desse trabalho é modelar e projetar a taxa de mortalidade utilizando o modelo Lee-Carter (Lee e Carter, 1992) para diversas faixas etárias para o Rio de Janeiro do ano de 2012 até o ano de 2021 utilizando um histórico de 21 anos de taxa de mortalidade, ou seja, temos informações de 1990 até 2011. O modelo Lee-Carter é conhecido por bons resultados utilizando dados com muitos anos, em Lee e Carter (1992) os anos utilizados foram de 1900 até 1987, entretanto, os dados do Rio de Janeiro são escassos, além de possuírem uma mudança brusca de mortalidade no passado que acreditamos não se repetir dessa maneira no futuro. |
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Com isso, é necessário que haja tábuas biométricas que prevejam bem a trajetória da mortalidade nos próximos anos de modo a evitar possíveis cálculos inconscientes com a realidade dos segurados e déficits para a carteira da seguradora, já que a escolha pela utilização de uma determinada tábua biométrica é decisiva para o cálculo de provisões, contribuições e rendas. Logo, é de suma importância para as seguradoras e até mesmo para uma questão econômica do país ter conhecimento sobre a expectativa de vida dos indivíduos. Quanto mais tempo vivermos, maior seria o tempo de previdência, assim como serão maiores as chances de problemas como massa de desemprego no futuro, entre outros. O intuito desse trabalho é modelar e projetar a taxa de mortalidade utilizando o modelo Lee-Carter (Lee e Carter, 1992) para diversas faixas etárias para o Rio de Janeiro do ano de 2012 até o ano de 2021 utilizando um histórico de 21 anos de taxa de mortalidade, ou seja, temos informações de 1990 até 2011. O modelo Lee-Carter é conhecido por bons resultados utilizando dados com muitos anos, em Lee e Carter (1992) os anos utilizados foram de 1900 até 1987, entretanto, os dados do Rio de Janeiro são escassos, além de possuírem uma mudança brusca de mortalidade no passado que acreditamos não se repetir dessa maneira no futuro.porUniversidade Federal do Rio de JaneiroUFRJBrasilInstituto de MatemáticaCNPQ::OUTROS::CIENCIAS ATUARIAISLee-Carter MethodMortality ForecastModelo Lee-Carter bayesiano para modelagem da mortalidade no Rio de Janeiroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisabertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJORIGINALProjeto_final_Luana_Helen-min.pdfProjeto_final_Luana_Helen-min.pdfapplication/pdf407285http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/12789/1/Projeto_final_Luana_Helen-min.pdf9c1edf30057c7851ff544ffeaa8d68a5MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81853http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/12789/2/license.txtdd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255MD5211422/127892023-11-30 00:01:36.36oai:pantheon.ufrj.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestopendoar:2023-11-30T03:01:36Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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Entender a evolução da mortalidade, particularmente, é importante para o mercado segurador. Dado o cenário atual de crise previdenciária no Brasil, o mercado segurador de previdência vem adquirindo novos clientes. Com isso, é necessário que haja tábuas biométricas que prevejam bem a trajetória da mortalidade nos próximos anos de modo a evitar possíveis cálculos inconscientes com a realidade dos segurados e déficits para a carteira da seguradora, já que a escolha pela utilização de uma determinada tábua biométrica é decisiva para o cálculo de provisões, contribuições e rendas. Logo, é de suma importância para as seguradoras e até mesmo para uma questão econômica do país ter conhecimento sobre a expectativa de vida dos indivíduos. Quanto mais tempo vivermos, maior seria o tempo de previdência, assim como serão maiores as chances de problemas como massa de desemprego no futuro, entre outros. O intuito desse trabalho é modelar e projetar a taxa de mortalidade utilizando o modelo Lee-Carter (Lee e Carter, 1992) para diversas faixas etárias para o Rio de Janeiro do ano de 2012 até o ano de 2021 utilizando um histórico de 21 anos de taxa de mortalidade, ou seja, temos informações de 1990 até 2011. O modelo Lee-Carter é conhecido por bons resultados utilizando dados com muitos anos, em Lee e Carter (1992) os anos utilizados foram de 1900 até 1987, entretanto, os dados do Rio de Janeiro são escassos, além de possuírem uma mudança brusca de mortalidade no passado que acreditamos não se repetir dessa maneira no futuro. |
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