Impacto de la crisis económica por COVID-19 en el sistema de pensiones mexicano y perspectivas ante el proyecto de su reforma
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".