Market Valuation of Accrued Social Security Benefits
Notice bibliographique
Résumé
One measure of the health of the Social Security system is the difference between the market value of the trust fund and the present value of benefits accrued to date.How should present values be computed for this calculation in light of future uncertainties?We think it is important to use market value.Since claims on accrued benefits are not currently traded in financial markets, we cannot directly observe a market value.In this paper, we use a model to estimate what the market price for these claims would be if they were traded.In valuing such claims, the key issue is properly adjusting for risk.The traditional actuarial approach -the approach currently used by the Social Security Administration in generating its most widely cited numbers -ignores risk and instead simply discounts "expected" future flows back to the present using a risk-free rate.If benefits are risky and this risk is priced by the market, then actuarial estimates will differ from market value.Effectively, market valuation uses a discount rate that incorporates a risk premium.Developing the proper adjustment for risk requires a careful examination of the stream of future benefits.The U.S. Social Security system is "wage-indexed": future benefits depend directly on future realizations of the economy-wide average wage index.We assume that there is a positive long-run correlation between average labor earnings and the stock market.We then use derivative pricing methods standard in the finance literature to compute the market price of individual claims on future benefits, which depend on age and macro state variables.Finally, we aggregate the market value of benefits across all cohorts to arrive at an overall value of accrued benefits.We find that the difference between market valuation and "actuarial" valuation is large, especially when valuing the benefits of younger cohorts.Overall, the market value of accrued benefits is only 4/5 of that implied by the actuarial approach.Ignoring cohorts over age 60 (for whom the valuations are the same), market value is only 70% as large as that implied by the actuarial approach.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».