Estimación de una tabla de vida para el sistema nacional de pensiones peruano
Descripción del Articulo
Una tabla de mortalidad es estimada empleando la estrategia no paramétrica desarrollada por Kaplan-Meier para la estimación de las tasas brutas mientras que el suavizamiento o graduación de estos estimadores se calculan empleando una regresión polinómica local. Los datos provienen de registros admin...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2019 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17043 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17043 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Una tabla de mortalidad es estimada empleando la estrategia no paramétrica desarrollada por Kaplan-Meier para la estimación de las tasas brutas mientras que el suavizamiento o graduación de estos estimadores se calculan empleando una regresión polinómica local. Los datos provienen de registros administrativos y acumulan alrededor de 5 millones de personas, información que es colectada entre los años 2013 al 2017. De acuerdo a los resultados el diferencial en esperanza de vida entre mujeres y hombres es menor en relación a a los resultados oficiales. De esta manera, la diferencia en esperanza de vida a favor de la mujer, se reduce de 7 a 2 años, brecha que se explica por un descenso de 2.4 años en las mujeres y un aumento de 2.1 años en el caso de los hombres (medido a los 65 años de edad). Como consecuencia de lo anterior se encuentra que el pasivo actuarial esta sobreestimado en S/2,03 mil millones en relación al cálculo oficial, ello como consecuencia de dos efectos opuestos: una disminución en el valor del pasivo en el caso de las mujeres, y un aumento para los hombres, siendo el primero el de mayor magnitud. |
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De esta manera, la diferencia en esperanza de vida a favor de la mujer, se reduce de 7 a 2 años, brecha que se explica por un descenso de 2.4 años en las mujeres y un aumento de 2.1 años en el caso de los hombres (medido a los 65 años de edad). Como consecuencia de lo anterior se encuentra que el pasivo actuarial esta sobreestimado en S/2,03 mil millones en relación al cálculo oficial, ello como consecuencia de dos efectos opuestos: una disminución en el valor del pasivo en el caso de las mujeres, y un aumento para los hombres, siendo el primero el de mayor magnitud.application/pdfspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMPensiones - PerúMortalidad - PerúPredicciones - Métodos estadísticoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Estimación de una tabla de vida para el sistema nacional de pensiones peruanoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMagíster en Estadística MatemáticaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Unidad de PosgradoEstadística Matemática10130035https://orcid.org/0000-0001-9051-280810815474542067Solano Dávila, Olga LidiaAdriazola Cruz, Rosa YsabelDomínguez Cirilo, Wilfredo EugenioBravo Quiroz, Antoniohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis09118212068263980838942910130035ORIGINALValderrama_tj.pdfValderrama_tj.pdfapplication/pdf1087534https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/d9317109-2a48-44ce-a8e2-400f97719040/download17ce786396aa19467746309a2a4aa980MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/9d7c003b-12ac-494f-8751-153cf29141b9/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTValderrama_tj.pdf.txtValderrama_tj.pdf.txtExtracted texttext/plain102816https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b39cacde-a6c3-464e-b60e-af799255f040/download2e23f31d754e3cdb856bcc545142f4f4MD55THUMBNAILValderrama_tj.pdf.jpgValderrama_tj.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13911https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/173692a6-380c-4946-9484-3fde11197985/download316b158af6d612c7ff0b296937c6a3e8MD5620.500.12672/17043oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/170432024-08-16 01:58:03.61https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.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 |
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