Taxas de SobrevivÃncia de Participantes de Fundos de PensÃo Vinculados ao Setor ElÃtrico Nacional

• Main Author: Marcos Antonio de Lima Santos
• Other Authors: Ronaldo de Albuquerque e Arraes
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Cearà 2011
• Subjects: Fundos de PensÃo; Taxas de SobrevivÃncia; Modelos ParamÃtricos; SuavizaÃÃo; ParÃmetros; Pension Funds; Survival Rates; Parametric Models; Smoothing Parameters; CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
• Online Access: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=6675

nÃo hà === Esta dissertaÃÃo tem por objetivo calcular as taxas de sobrevivÃncia dos participantes de Fundos de PensÃo do setor elÃtrico nacional, bem como encontrar o modelo paramÃtrico de sobrevivÃncia que melhor represente os dados em estudo. Para desenvolvimento do trabalho utilizamos dados de 14 entidades com informaÃÃes de participantes ativos e aposentados, com exceÃÃo dos invÃlidos, referentes ao perÃodo de 2001 a 2009, totalizando um nÃmero total de 100.000 vidas analisadas. Para calcular as taxas brutas de sobrevivÃncia, utilizamos o mÃtodo indireto, descrito em Ferreira (1985). ApÃs o cÃlculo das taxas originais, efetuamos o processo de suavizaÃÃo por mÃdias mÃveis, visando corrigir as flutuaÃÃes indesejadas obtidas na curva bruta de sobrevivÃncia. Mesmo apÃs o processo de suavizaÃÃo, optamos por restringir o estudo Ãs idades dentro do intervalo de 25 a 85 anos, dado o baixo nÃmero de Ãbitos e expostos nas idades supramencionadas. A partir da curva suavizada, aplicamos os modelos paramÃtricos de sobrevivÃncia de Gompertz, Gompertz-Makeham, Thiele e Helingman-Pollard, para testar o melhor ajuste da equaÃÃo. Os resultados mostraram que nenhum dos modelos paramÃtricos analisados se mostrou com robustez estatÃstica suficiente para se proceder a uma anÃlise preditiva com confiabilidade aceitÃvel. === This paper aims to calculate the survival rates of the participants of the Pension Funds electricity sector as well as finding the parametric survival model that best represents the data in the study. For development work we used data from 14 organizations with information of participants and retirees, with the exception of the disabled, for the period 2001 to 2009, amounting to a total of 100,000 lives analyzed. To calculate the crude rates of survival using the indirect method described in Ferreira (1985). After calculation of the original rates, we make the process of smoothing by moving averages in order to correct the unwanted fluctuations in the curve obtained crude survival. Even after the smoothing process, we chose to restrict the study to age within the range of 25 to 85 years, given the low number of deaths at ages above and exposed. From the smooth curve we apply the parametric models of survival Gompertz, Gompertz-Makeham, Thiele and Helingman-Pollard, to test the best fit of the equation. The results showed that none of the models proved to be analyzed with parametric statistical robust enough to conduct a predictive analysis with acceptable reliability.