Some considerations about roll forward for pension funds
Notice bibliographique
Résumé
Atualmente, a maioria das empresas oferece aos seus trabalhadores um leque diversificado de benefícios, entre eles um benefício pós-reforma, que normalmente é acumulado durante os anos de serviço prestados pelo colaborador. Estes benefícios na sua maioria são acumulados em fundos de pensões que a empresa detém. O objectivo subjacente no presente trabalho é analisar o comportamento do valor das responsabilidades totais com o método de roll forward. Tipicamente, o roll forward tem muita aplicabilidade em diferentes sectores, no entanto, neste trabalho, pretende-se aprofundar o conceito no setor dos fundos de pensões e, comparar resultados com uma avaliação atuarial. O estudo deste método foi feito para três anos consecutivos: 2013, 2014 e 2015 com uma população real. Os resultados aplicando o método roll forward obtêm-se em três fases. Em primeiro lugar, aplicou-se a fórmula do roll forward sem a consideração da rúbrica de ganhos e perdas. Num segundo passo, analisaram-se os resultados tendo em conta a rúbrica anterior. E, por último, analisaram-se dois cenários determinísticos em relação à taxa de desconto, conseguindo assim, incrementar o roll forward com o impacto que a sensibilidade tem nas responsabilidades; obtendo-se assim o terceiro passo do do roll forward. Por fim, para validar o método quanto à sua eficácia quando utilizado para efeitos de contabilização das responsabilidades comparou-se resultados com a avaliação atuarial.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».