20.01.2015 Views

bilaga - Government Offices of Sweden

bilaga - Government Offices of Sweden

bilaga - Government Offices of Sweden

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Bilaga 9 till LU 2003<br />

Metod & Data<br />

I vissa modeller används en teknik där en individs hela liv<br />

simuleras innan simuleringen för nästa individ påbörjas, det vill<br />

säga en individvis simulering. Det vanligaste är dock att använda en<br />

periodvis simulering, där hela modellpopulationen genomlöps en<br />

gång per tidsintervall.<br />

Det primära syftet med de dynamiska modellerna är <strong>of</strong>ta att göra<br />

beräkningar på mycket lång sikt för att analysera system där<br />

tidsaspekten är avgörande. Ett viktigt exempel är analyser av ålderspensionssystem<br />

för vilka det krävs att beräkningar av individens<br />

årliga avsättning till systemet kan göras likväl som beräkningar av<br />

hur det totala pensionskapitalet växer över tiden fram till pensioneringen.<br />

För sådana systemanalyser har de dynamiska modellerna<br />

en fördel gentemot de statiska eftersom åldrandeprocessen mer<br />

efterliknar den i verkliga livet.<br />

För en mer detaljerad diskussion kring dynamisk mikrosimulering<br />

samt genomgång av ett antal befintliga modeller se Rake och<br />

Zaidi (2001) samt O´Donoghue (2001a).<br />

2.4 SESIM<br />

Samtliga beräkningsresultat som presenteras i rapporten baseras på<br />

den dynamiska mikrosimuleringsmodellen SESIM. Modellens basbefolkning<br />

utgörs av ett stickprov draget 1999 ur den svenska<br />

befolkningen med tillägg av ett motsvarande stickprov av utlandsboende<br />

individer med svensk pensionsrätt. Datakällan är en<br />

longitudinell databas vilket har gjort det möjligt att komplettera<br />

informationen i stickprovet med historiska uppgifter för urvalsindividerna.<br />

Modellpopulationens egenskaper uppdateras årligen i simuleringarna,<br />

det vill säga en periodvis simulering. Detta innebär att<br />

samtliga modellindividers egenskaper uppdateras under en beräkningsperiod<br />

innan nästa beräkningsperiod påbörjas. Uppdateringen<br />

sker genom simulering av ett antal statistiska modeller samt genom<br />

tillämpning av olika algoritmer. De senare används till exempel för<br />

att beskriva regelverk för skatte- och transfereringssystemen.<br />

Modellen är stokastisk och data från de ingående statistiska<br />

modellerna genereras genom Monte Carlo-simulering.<br />

SESIM har en rekursiv struktur med ett antal moduler som<br />

genomlöps i tur och ordning:<br />

19

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!