Динамическая микросимуляционная пенсионная модель

Для проверки этой статьи нужны дополнительные цитаты . Помогите улучшить эту статью , добавив ссылки на надежные источники . Материалы без источников могут быть оспорены и удалены. Найти источники:  «Dynamic microsimulation pension model» – новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( ноябрь 2024 г. ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Динамическая микросимуляционная пенсионная модель — это тип пенсионной модели, проектирующей пенсионную систему посредством микросимуляции и генерирующей полную историю каждого отдельного человека в наборе данных. Результаты такой модели предлагают как совокупные (например, общий коэффициент замещения, неявный долг), так и индивидуальные показатели (например, индивидуальные денежные потоки) пенсионной системы. Благодаря сложности результатов существует возможность исследовать распределение пенсий, бедность пенсионеров, влияние изменений пенсионной формулы, для получения дополнительных примеров см., например, (Deloitte, 2011). ^[1] Подробный индивидуальный набор (административных) данных должен служить входными данными модели.

Динамическая микросимуляционная пенсионная модель (или динамическая модель с динамическим старением) является типом пенсионной модели – см. ее таксономию , а также (Gál, Horváth, Orbán, & Dekkers, 2009). ^[2] Существует два основных типа такого рода модели - (i) детерминированная, которая основана на наилучших оценках входных параметров и одновременном моделировании всех статусов; и (ii) стохастическая, основанная на случайном моделировании одного статусного пути для соответствующего лица.

Переходы между статусами (например, между занятостью, безработицей, выходом с рынка труда и т. д.) моделируются одновременно. Жизненный путь одного моделируемого человека или группы людей постепенно разветвляется. Результат (например, страховой период, недавно назначенная пенсия) достигается путем усреднения по всем жизненным путям. В таком случае невозможно исследовать экстремальные жизненные пути, а также невозможно удовлетворительно определить, например, количество пенсионеров, которым угрожает бедность. При большом количестве точек модели модель способна определить только угрозу бедности, вызванную низким доходом. Угрозу бедности, вызванную прерыванием трудовой карьеры (недостаточно длительный период страхования), невозможно смоделировать без дополнительной информации и корректировок, внесенных в модель.

Упрощение или усреднение необходимо в случаях, когда в пенсионной формуле возникают нелинейные зависимости жизненного пути (например, минимальная пенсия, минимальное количество лет работы и т. д.). Некоторые экстремальные ситуации можно решить, установив новый статус, но это усложняет модель, и, опять же, расчет будет лишь приблизительным. При наличии соответствующих данных можно использовать всю структуру для выбранных параметров (в первую очередь, страхового периода), но это требует как вычислений, так и памяти.

С другой стороны, преимуществом детерминированного подхода является тот факт, что легче обеспечить согласованность с внешними результатами, например, прогнозом населения и макроэкономическим сценарием роста средней заработной платы. Однако даже в этом случае может потребоваться калибровка модели. Например, чтобы обеспечить согласованность с внешним макроэкономическим прогнозом, необходимо калибровать рост заработной платы в течение карьеры.

Переходы между статусами моделируются на основе случайных параметров (генерация случайного числа). В один момент времени каждая точка модели соответствует только одному статусу. Переход между определенными статусами зависит от случайного числа и его сравнения с вероятностью перехода.

Одна модельная точка имеет ровно одну случайную карьеру. В результате страховой стаж и другие переменные, встречающиеся в пенсионной формуле, известны точно в момент выхода на пенсию, что позволяет выполнить точное моделирование нелинейностей пенсионной формулы в крайних линиях, см., например, ("Pojistné rozpravy 28/2011"). ^[3]

Требования к данным такие же, как и в детерминированной модели (вероятность переходов). Если имеются более подробные данные, их легко использовать и адаптировать структуру модели.

Для достижения стабильных общих результатов необходимо использовать достаточное количество точек модели или симуляций (при множественных симуляциях результатом является среднее значение по соответствующим симуляциям). Необходимость большего количества точек модели или симуляций увеличивает время расчета. С другой стороны, это компенсируется более простым расчетом, поскольку нет необходимости рассчитывать все жизненные пути одновременно и усреднять их.

Из-за случайности результаты не совсем соответствуют внешним данным (прогнозам населения, макроэкономическим прогнозам), но если количество точек модели или симуляций достаточно, степень согласованности очень хорошая.

Главным преимуществом стохастического подхода является возможность точного моделирования всех нелинейных элементов в пенсионной формуле. Таким образом, результаты включают даже экстремальные линии, и можно исследовать случаи лиц, которым угрожает бедность. В этот тип модели можно интегрировать больше статусов, и поэтому его можно использовать также для моделирования других типов пособий (пособия по безработице, на ребенка, по болезни). С другой стороны, установление дополнительного статуса в детерминированной модели делает модель очень сложной.

Некоторые свойства стохастических моделей могут быть необычными для пользователей. Некоторые выходные данные, особенно те, которые связаны с переходами между статусами, такими как количество смертей, количество новых трудоустроенных лиц и т. д., являются «зашумленными». Это соответствует наблюдению за реальностью, но пользователи могут привыкнуть к «сглаживанию» результатов.

Для достижения стабильных результатов необходимо иметь большое количество точек модели или симуляций. Чем больше параметров генерируется стохастически, тем большее количество симуляций требуется для обеспечения сходимости.

Сильные стороны

• моделирует всю историю жизни людей
• позволяет использовать всю имеющуюся информацию и индивидуальные данные (точный расчет пенсий для лиц, приближающихся к пенсионному возрасту)
• позволяет отразить все законодательные параметры (т.е. даже нелинейности и т.д.)
• комплексные результаты (неотклоненные совокупные результаты, индивидуальные результаты и структура пенсий, показатели бедности, для получения дополнительной информации см., например, (Deloitte, 2011) ^[1] )
• оценка актуарных аспектов пенсионной системы
• может быть расширен для охвата других систем социальных льгот и использоваться в качестве последовательного инструмента при создании социальной политики

Слабые стороны

• более высокие затраты на внедрение модели (программное обеспечение, опыт, команда) и обслуживание
• более высокие требования к вычислениям (как к программному обеспечению, так и к оборудованию)
• более длительное время расчета (по сравнению со стандартными моделями)
• высокие требования к входным данным и подготовке предположений для модели
• более высокие требования с точки зрения обеспечения согласованности с другими предположениями (макросценарий, демографические прогнозы)

В разных странах существует ряд динамических микромоделей:

• Динамическая микросимуляционная модель Чешской Республики ^{[1] [3]} (Министерство труда и социальных дел Чешской Республики),
• Pensim2 (Британское министерство труда и пенсий),
• Destinie (Французский национальный статистический институт),
• Мосарт (Статистическое управление Норвегии),
• FAMSIM (Австрийский институт семейных исследований) и т. д.

Более подробную информацию см., например, в (Асгар Заиди и Кэтрин Рэйк, 2001). ^[4]