Some considerations about roll forward for pension funds
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, most of the companies offer their employees a wide range of benefits, including a post-retirement benefit, which is usually accumulated during the years of service rendered by the employee.Most of these benefits are accrued in pension funds that the company holds.The underlying objective of this study is to analyse the behavior of the value of total liabilities with roll forward method.Typically, the roll forward have much applicability in different sectors, however, in this work is intended to deepen the concept in pension funds sector, and, compare results with an actuarial valuation.This method was done for three consecutive years: 2013, 2014 and 2015 with a real population.The results of applying the roll forward method are obtained in three steps.Initially, the formula of roll forward was applied without considering its gains and losses.In a second step, the results were analysed taking into account the previously mentioned gains and losses.Finally, two deterministic scenarios were analysed regarding to the discount rate, thereby, increasing the roll forward with the impact that the sensitivity has in its responsibilities; thus obtaining the third step of the roll forward.Finally, for validating the method for its effectiveness when used for the purpose of accounting of liabilities it was compared to the results using an actuarial valuation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».