Savings Needed to Fund Health Insurance and Health Care Expenses in Retirement: Findings from a Simulation Model.” EBRI Issue Brief, no. 317 (Employee Benefit Research Institute
Notice bibliographique
Résumé
Modeling retiree health costs: This Issue Brief examines the uncertainty of health care expenses in retirement by using a Monte Carlo simulation model to estimate the amount of savings needed to cover health insurance premiums and out-of-pocket health care expenses. This type of simulation is able to account for the uncertainty related to individual mortality and rates of return, and computes the present value of the savings needed to cover health insurance premiums and out-of-pocket expenses in retirement. These observations were used to determine asset targets for having adequate savings to cover retiree health costs 50, 75, and 90 percent of the time. Not enough savings: Many individuals will need more money than the amounts reported in this Issue Brief because this analysis does not factor in the savings needed to cover long-term care expenses, nor does it take into account the fact that many individuals retire prior to becoming eligible for Medicare. However, some workers will need to save less than what is reported if they keep working in retirement and receive health benefits as active workers. Who has retiree health benefits beyond Medicare? About 12 percent of private-sector employers report offering any Medicare supplemental health insurance. This increases to about 40 percent among large employers. Overall, nearly 22 percent of retirees age 65 and older had retiree health benefits in 2005 to supplement Medicare coverage. As recently as 2006, 53 percent of retirees age 65 and older were covered by Medicare Part D, 24 percent had outpatient prescription drug coverage through an employment-based plan. Only 10 percent had no prescription
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».