Simulação de um sistema de Plano CD com gerenciamento coletivo de longevidade e de rentabilidade segundo o modelo Variable Payment Life Annuity de 1967 da Universidade de British Columbia
Bibliographic record
Abstract
O estudo propôs-se a analisar alternativas de modelagem de planos previdenciários, em especial com possibilidade de proteção quanto ao risco de longevidade individual e adaptado ao contexto econômico, financeiro e de investimentos do Brasil. O estudo analisou alternativas já existentes em experiências internacionais e buscou replicar os modelos considerando as rentabilidades dos fundos de pensão brasileiros. Através do Método de Monte Carlo, foram simulados cenários de rentabilidade líquida futura para 25 (vinte e cinco) anos, cujo desempenho e volatilidade foram objetos de análise. Observou-se como resultado que a simulação aponta que, especialmente para premissas taxas de juros anuais próximas a 4% e 5%, existe alta probabilidade de manutenção da renda no longo prazo. A contribuição deste estudo está no entendimento de alternativas possíveis às modelagens atuais de previdência, em especial por apresentar um modelo que fornece proteção contra os riscos de longevidade individual sem onerar as empresas patrocinadoras. Dessa forma, busca possibilitar um melhor planejamento tanto aos gestores do mercado de previdência privada, quanto aos participantes em relação às perspectivas futuras como nível e manutenção de benefícios previdenciários, gerenciamento da longevidade individual e volatilidade da rentabilidade.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| 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".