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Vol.33- Prática Atuarial na Previdência Social - Ministério da ...

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Em um modelo determinístico, a entra<strong>da</strong> consiste de utilizar um conjunto<br />

pré-determi<strong>na</strong>do de pressupostos. No contexto <strong>da</strong>s projeções <strong>da</strong> previdência<br />

social, isso significa que o modelo determinístico se aplica a uma série de reduções<br />

e variáveis econômicas (que podem, no entanto, mu<strong>da</strong>r com o passar do tempo)<br />

para uma população de parti<strong>da</strong> para avançar <strong>na</strong> população e obter um padrão<br />

de serviço, salários e acúmulo de reserva. A saí<strong>da</strong> inclui um conjunto único de<br />

valores para ca<strong>da</strong> ano de projeção. Para obter uma estimativa <strong>da</strong> variabili<strong>da</strong>de<br />

dos resultados nesse tipo de modelo, o construtor de modelo deve realizar testes<br />

de sensibili<strong>da</strong>de, modificando uma ou mais entra<strong>da</strong>s variáveis ou pressupostos e<br />

medindo os efeitos sobre os resultados.<br />

Box 6.1 Um exemplo <strong>da</strong> abor<strong>da</strong>gem estocástica<br />

para projetar a taxa de retorno<br />

É possível produzir projeções atuariais combi<strong>na</strong>ndo o modelo estocástico com<br />

o modelo determinístico. A avaliação básica pode ser basea<strong>da</strong> em um modelo<br />

determinístico, e a abor<strong>da</strong>gem estocástica pode ser aplica<strong>da</strong> a alguns pressupostos<br />

econômicos com alto grau de incerteza.<br />

A abor<strong>da</strong>gem estocástica pode ser utiliza<strong>da</strong>, por exemplo, para projetar<br />

a taxa de retorno nos ativos do plano. O pressuposto terá a forma de uma taxa<br />

de retorno média de, digamos, 7%, com uma variação padrão de 5%, assumindo<br />

uma distribuição normal <strong>da</strong> taxa de retorno. Esses parâmetros são determi<strong>na</strong>dos<br />

utilizando os <strong>da</strong>dos de anos anteriores. O construtor de modelo então gera uma<br />

série de números aleatórios entre 0 e 1 e os converte em taxas de retorno em<br />

conformi<strong>da</strong>de com a distribuição assumi<strong>da</strong>.<br />

Ponto associado do padrão normal<br />

Número aleatório Distribuição Retorno convertido (como %)<br />

2660 -0,625 3,9<br />

7881 0,800 11,0<br />

,5793 0,200 8,0<br />

,8413 1,000 12,0<br />

,6915 0,500 9,5<br />

,1587 -1,000 2,0<br />

Realizando um número suficientemente alto de experimentos, é então possível<br />

definir intervalos com suas probabili<strong>da</strong>des associa<strong>da</strong>s. Nesse caso, o resultado <strong>da</strong><br />

simulação poderia ser expresso conforme segue: Existe uma probabili<strong>da</strong>de de 50%<br />

de que a taxa de retorno caia entre 4% e 10%.<br />

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