Tabla de vida BR-EMS 2021 para la población asegurada brasileña

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0252

Palabras clave:

Tablas actuariales de vida, Cobertura de muerte y supervivencia, Graduación de la mortalidad, Modelo de Heligman-Pollard

Resumen

Este artículo presenta las tablas de vida del mercado de seguros privados brasileño, BR-EMS 2021. Los datos, obtenidos de 23 grupos de seguros a lo largo de 15 años, totalizando 3,5 mil millones de registros, fueron corregidos usando una red neuronal con dos capas ocultas. Mediante la inferencia bayesiana para estimar los parámetros bajo la ley de mortalidad de Heligman-Pollard, las tablas obtenidas muestran que la población asegurada tiene tasas de mortalidad más bajas que la población general brasileña e incluso más bajas que las poblaciones nacionales de países desarrollados, como los Estados Unidos de Norteamérica. Además de la diferencia de género esperada en las tasas de mortalidad, hay una clara distinción entre las tablas de grupos de cobertura de riesgo y cobertura de sobrevivientes. Asimismo, se demuestra que las tablas regionales de población asegurada no presentan las conocidas discrepancias estructurales regionales en Brasil, lo que indica que participar de la población de asegurados está asociado con una protección contra la muerte más efectiva que otros factores como la región geográfica de residencia.

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Biografía del autor/a

Mario de Oliveira, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Mario de Oliveira holds a PhD in Statistics from the Warwick University, is a professor at the Department of Applied Mathematics (UFRJ) and coordinator of the Laboratory of Applied Mathematics at the Institute of Mathematics, Federal University of Rio de Janeiro.

Ana Carolina Soares Bertho, Escola Nacional de Ciências Estatísticas, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (Ence/IBGE), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Ana Carolina Soares Bertho has doctorate degree in Demography from Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Researcher and professor at Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE/IBGE).

Bruno Costa, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Bruno Costa has a doctorate degree in Applied Mathematics from Indiana Univeristy. Professor of the Applied Mathematics Department of Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

Flávia Sommerlatte Silva, Mercer, Lisboa, Portugal

Flávia Sommerlatte Silva is Actuary and has a Masters degree in Demography from Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Actuarial Consultant at Mercer Portugal.

Mariane Branco Alves, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Mariane Branco Alves holds a PhD in Statistics from the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), is a professor at the Department of Statistical Methods and a researcher at the Laboratory of Applied Mathematics at the Institute of Mathematics, Federal University of Rio de Janeiro.

Milton Ramos Ramirez, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Milton Ramos Ramirez has doctorate degree in Systems and Computational Engineer from Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Professor of the Applied Mathematics Department of Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) and vice-head of the Applied Mathematics Laboratory of UFRJ.

Rafael Brandão de Rezende Borges, Universidade Estadual do Rio de Janeiro (UERJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Rafael Brandão de Rezende Borges is Assistant Professor at Departamento de Análise Matemática, Universidade Estadual do Rio de Janeiro (UERJ) and researcher at LabMA/UFRJ.

Reinaldo Marques, Universidade Federal de Alfenas (Unifal-MG), Varginha-MG, Brazil

Reinaldo Marques holds a PhD in Statistics from the University of Oslo, is a professor at the Department of Actuarial Science and a researcher at the Actuarial Risk Lab, Federal University of Alfenas.

Ricardo Martins da Silva Rosa, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Ricardo Martins da Silva Rosa has a doctorate degree in Applied Mathematics from Indiana Univeristy - USA. Professor of the Applied Mathematics Department of Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) and researcher at LabMA/UFRJ.

Rodrigo Lima Peregrino, Laboratório de Matemática Aplicada, Universidade Federal do Rio de Janeiro (LabMA/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Rodrigo Lima Peregrino is an Applied Mathematician and a researcher at the Laboratory of Applied Mathematics at the Institute of Mathematics, Federal University of Rio de Janeiro.

Viviana das Graças Ribeiro Lobo, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Viviana das Graças Ribeiro Lobo holds a Ph.D. degree in Statistics from Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). She is a tenured Assistant Professor at the Institute of Mathematics at UFRJ and a researcher at the Applied Mathematics Laboratory at UFRJ.

Thais Cristina Oliveira Fonseca, Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro (IM/UFRJ), Rio de Janeiro-RJ, Brazil

Thais Cristina Oliveira Fonseca holds a PhD in Statistics from the Warwick University, is a professor at the Department of Statistical Methods and a researcher at the Laboratory of Applied Mathematics at the Institute of Mathematics, Federal University of Rio de Janeiro

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Publicado

2023-12-11

Cómo citar

de Oliveira, M., Bertho, A. C. S., Costa, B., Sommerlatte Silva, F., Alves, M. B., Ramos Ramirez, M., Borges, R. B. de R., Marques, R., Rosa, R. M. da S., Peregrino, R. L., Lobo, V. das G. R., & Fonseca, T. C. O. (2023). Tabla de vida BR-EMS 2021 para la población asegurada brasileña. Revista Brasileira De Estudos De População, 40, 1–24. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0252

Número

Vol. 40 (2023)

Sección

Artigos originais

Licencia

Derechos de autor 2023 Revista Brasileira de Estudos de População

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