Пенсионная модель
Что касается пенсий , то для системного моделирования и прогнозирования необходима надежная пенсионная модель , поэтому важно иметь надежную базу данных для анализа пенсионной системы. Пример комплексной пенсионной модели см., например (Deloitte, 2011). [ 1 ]
Пенсионная система и ее финансирование являются одними из наиболее важных, но также и одними из самых сложных функций современной страны. В настоящее время в каждом процветающем сообществе существует пенсионная система; граждане полагаются на ее стабильность, и система обеспечивает большинству из них основную часть доходов в старости. Стабильность и финансовая устойчивость системы являются одними из ключевых условий успешной деятельности государства и удовлетворенности его граждан.
Таксономия пенсионных моделей
[ редактировать ]Краткое изложение таксономии пенсионной системы основано на исследовании (Гал, Хорват, Орбан и Деккерс, 2009 г.): [ 2 ] см. также (Делойт, 2011). [ 1 ] На диаграмме ниже представлен обзор основных типов моделей, используемых в различных странах ЕС для моделирования пенсионной системы.
| Тип модели | Подтип | Описание | Страны, где он используется |
|---|---|---|---|
| Стандартные модели | когорта | Использование перекрестной информации, отсутствие или ограниченное использование индивидуальных данных | Польша, Литва, Испания, Чехия, Словакия, Австрия и др. |
| Типичный агент | Моделирование выбранных вымышленных лиц, отсутствие или ограниченное использование индивидуальных данных | Чехия, Словакия, Греция и др. | |
| Микросимуляционные модели | Статический | Использование индивидуальных данных (большое количество людей), сравнительная статика, отсутствие исторического времени. | Бельгия, Дания, Люксембург |
| Динамический со статическим старением | Использование индивидуальных данных (большое количество особей), сдвиг во времени посредством изменения веса | Нидерланды | |
| Динамический с динамическим старением | Использование индивидуальных данных (большое количество людей), полная история жизни реальных людей с течением времени. | Великобритания, Швеция, Франция, Чехия |
Источник: (Гал, Хорват, Орбан и Деккерс, 2009 г.) . [ 2 ]
Стандартные модели
[ редактировать ]Когортная модель
[ редактировать ]Этот тип модели основан на актуальной перекрестной информации о трудовой деятельности и взносах на социальное обеспечение различных социальных групп ( когорт ), которую можно дополнительно разбить по полу, положению на рынке труда и демографическим характеристикам (например, как семейное положение и достигнутый уровень образования). Входная информация состоит из средних значений по определенным группам населения, т.е. модель основана на совокупных данных для соответствующей когорты, которые затем дополнительно разбиваются по типу пенсии и размеру пособия. В некоторых странах включены географические различия и этническое происхождение. Важной особенностью когортных моделей является формирование подгрупп (обычно когорт, групп, структурированных по полу и, в зависимости от обстоятельств, другим критериям) и предположений относительно их будущего поведения.
Стандартные модели этого типа различают пол, возраст и тип пенсии, но некоторые из них используют и другие данные (например, этническое происхождение). Этот тип модели может включать в себя явный учет вновь назначенных пенсий.
Наиболее важными результатами когортной модели являются совокупные доходы и расходы, количество вкладчиков в систему и количество пенсионеров. Ключевыми показателями устойчивости являются дефицит пенсионной системы и, например, скрытый долг пенсионной системы.
Модель «типичного агента»
[ редактировать ]Эта модель прогнозирует жизнь вымышленных лиц как основу для расчета суммы пенсии. Этот подход обеспечивает сложную оценку коэффициента замещения на основе законодательных параметров конкретной страны. Приобретение пенсионных прав можно правильно смоделировать, поскольку доступна вся история человека. Эта модель подходит для оценки стимулов, например, более позднего выхода на пенсию, для исследования актуарной нейтральности пенсионной системы и т. д.
Модели могут различаться ключевыми особенностями и характеристиками жизни типичного агента. Более того, существуют различные подходы к сбору результатов, предоставляемых типичным агентом.
Ключевыми результатами являются коэффициент замещения плюс, в зависимости от обстоятельств, другие микрофинансовые критерии (неявный налог, сравнение пожизненных взносов и пособий и т. д.).
Микросимуляционные пенсионные модели
[ редактировать ]Модели этого типа моделируют изменения в большой выборке людей (например, в тысячах, сотнях тысяч, иногда даже в миллионах людей). Информацию о соответствующем образце обычно получают двумя способами.
- Административная база данных – данные, предоставляемые различными государственными организациями (например, налоговым управлением или управлением социального обеспечения). Эти данные надежны и точны, но могут не включать всю необходимую информацию.
- Выборочные опросы – этот метод предоставляет модели больше информации, но такие данные могут быть менее надежными и обычно доступны для ограниченной выборки населения. Если они охватывают лишь небольшую часть населения, они могут создать проблему с точки зрения репрезентативности.
Мы можем различать два типа информации с точки зрения временного измерения.
- Перекрестные данные собираются по всем когортам в определенное время.
- Панельные (генерационные) данные также включают в себя историю личности.
Кроме того, входные данные для моделей микросимуляции обычно дополнительно разбиваются в зависимости от того, касается ли такая информация
- отдельные лица (обычно подход с административными базами данных) или
- домохозяйства (обычно метод выборочных обследований).
Статическая модель
[ редактировать ]Самая простая форма микросимуляционной модели – сравнивает два «состояния мира» или две разные институциональные механизмы. В отличие от динамических моделей, этот тип не включает историческое время, и поэтому старение населения невозможно настроить.
Динамическая модель со статическим старением
[ редактировать ]Поперечные характеристики обновляются экзогенными будущими данными – время можно рассматривать как серию различных статусов. Модель сначала работает с отдельными случаями, чтобы адаптировать выборку в соответствии с прогнозируемым демографическим развитием и развитием рынка труда. На втором этапе совокупные результаты дополнительно обновляются с помощью определенных экзогенных показателей развития (таких как экономический рост ).
Динамическая модель с динамическим старением
[ редактировать ]Динамические модели с динамическим старением (т.е. динамические микромоделирующие пенсионные модели ) создают полную историю каждого человека в наборе данных. Эту группу моделей можно разделить на:
- Поперечные модели – индивидуумы (один за другим) перемещаются во времени, пока их атрибуты обновляются. Преимущество этого подхода в том, что он просто допускает существование отношений между людьми (например, свадьба или смерть партнера).
- Поколенческие (когортные) модели – проектируют весь жизненный цикл человека от рождения до смерти и только затем переходят к другому человеку.
Динамические модели с динамическим старением можно дополнительно дифференцировать по другим критериям. Такими моделями являются:
- Детерминистический – основан на лучших оценках входных параметров (например, вероятности перевода) и одновременном моделировании всех статусов;
- Стохастический (например, моделирование Монте-Карло ) – основан на случайном моделировании одного пути статуса для заинтересованного лица.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Делойт (2011). Краткое изложение основано на итоговом отчете проекта динамической микроимитации модели Чешской Республики .
{{cite book}}:|website=игнорируется ( помогите ) - ^ Jump up to: а б Галь Р.И., Хорват А., Орбан Г. и Деккерс Г. (2009). PENMICRO: Мониторинг пенсионной динамики с помощью микросоциально-экономических инструментов на основе отдельных источников данных: технико-экономическое обоснование . ТАРКИ Институт социальных исследований. п. 67.
{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )