Un modelo de pensión de microsimulación dinámica es un tipo de modelo de pensión que proyecta un sistema de pensión mediante una microsimulación y genera el historial completo de cada individuo en un conjunto de datos. Los resultados de dicho modelo ofrecen indicadores tanto agregados (por ejemplo, índice de reemplazo total, deuda implícita) como individuales (por ejemplo, flujos de efectivo individuales) del sistema de pensiones. Gracias a la complejidad de los resultados, existe la posibilidad de investigar la distribución de las pensiones, la pobreza de los pensionistas, el impacto de los cambios en la fórmula de las pensiones, para más ejemplos ver por ejemplo (Deloitte, 2011). [1] Un conjunto individual detallado de datos (administrativos) debe servir como entrada de modelo.
Un modelo de pensión de microsimulación dinámica (o un modelo dinámico con envejecimiento dinámico) es un tipo de modelo de pensión - ver su taxonomía y también (Gál, Horváth, Orbán, & Dekkers, 2009). [2] Hay dos tipos básicos de este tipo de modelo: (i) determinista, que se basa en las mejores estimaciones de los parámetros de entrada y en el modelado simultáneo de todos los estados; y (ii) estocástico, basado en la simulación aleatoria de una ruta de estado para el individuo en cuestión.
Las transferencias entre estados (por ejemplo, entre empleo, desempleo, salida del mercado laboral, etc.) se modelan todas simultáneamente. El camino de la vida de un individuo o grupo de individuos modelados se ramifica gradualmente. El resultado (por ejemplo, período de seguro, nueva pensión concedida) se obtiene promediando todas las trayectorias de la vida. En tal caso, no es posible explorar trayectorias de vida extremas y tampoco es posible identificar satisfactoriamente, por ejemplo, el número de pensionistas amenazados por la pobreza. Con una gran cantidad de puntos del modelo, el modelo solo puede identificar una amenaza de pobreza causada por un ingreso bajo. Una amenaza de pobreza causada por la interrupción de la carrera laboral (período de seguro insuficientemente largo) no puede modelarse sin información adicional y ajustes al modelo.
La simplificación o el cálculo del promedio son necesarios en los casos en los que se producen dependencias no lineales de la trayectoria vital en la fórmula de la pensión (por ejemplo, pensión mínima, número mínimo de años de trabajo, etc.). Algunas situaciones extremas se pueden abordar estableciendo un nuevo estado, pero eso hace que el modelo sea más complejo y, nuevamente, el cálculo es solo aproximado. Con la disponibilidad adecuada de datos, es posible utilizar toda la estructura para los parámetros seleccionados (principalmente el período de seguro), pero consume tanto cálculo como memoria.
Por otro lado, la ventaja del enfoque determinista es el hecho de que es más fácil garantizar la coherencia con los productos externos, por ejemplo, la proyección de la población y el escenario macroeconómico de crecimiento del salario medio. Sin embargo, puede ser necesario calibrar el modelo incluso en este caso. Por ejemplo, para asegurar la coherencia con una proyección macroeconómica externa, es necesario calibrar el crecimiento salarial a lo largo de la carrera.
Las transferencias entre estados se modelan en función de parámetros aleatorios (generando un número aleatorio). En un momento determinado, cada punto del modelo se corresponde con un solo estado. La transferencia entre estados definidos depende de un número aleatorio y su comparación con la probabilidad de transferencia.