Impacto de la crisis económica por COVID-19 en el sistema de pensiones mexicano y perspectivas ante el proyecto de su reforma
Notice bibliographique
Résumé
Considerando el actual entorno económico y financiero, el objetivo de este trabajo es determinar los efectos de la crisis económica, provocada por la pandemia de COVID-19, en el riesgo del sistema de pensiones mexicano y su impacto ante la propuesta de reforma del sistema. Para alcanzar este objetivo se analizó el comportamiento del riesgo del sistema a través de su volatilidad condicional, la cual se estimó utilizando modelos de la familia GARCH. Por otra parte, se evalúo la pertinencia de los cambios en las aportaciones y el tiempo de cotización propuestos por el proyecto de reforma del sistema de pensiones, ante el impacto de la crisis en los ingresos de los trabajadores. Lo anterior se realizó simulando con el método de Monte Carlo el ahorro total acumulado al final de la vida activa de un trabajador tipo suponiendo diversos niveles de ingreso. Se concluyó que se presentó persistencia de la volatilidad y efectos de asimetría, y que los trabajadores estarán en una mejor posición si la reforma incluye medidas que incrementen sus aportaciones pero sin disminuir el tiempo de cotización.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».