Modelo Azbel simplificado para ajustar tablas de mortalidad peruanas con fines previsionales

• Infante Rojas, Magen Danielle ^[1] ; Benito Santillán, André Fabrizio ^[1] ; Campos Palpa, Geraldo Eloy ^[1] ; Huapaya Caycho, Alison Elizabeth ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Ingeniería

     Universidad Nacional de Ingeniería

     Perú

     
• Localización: Revista IECOS: Instituto de Investigación Económicas y Sociales, ISSN-e 2788-7480, ISSN 2961-2845, Vol. 24, Nº. 1, 2023, págs. 74-101
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Simplified Azbel model to adjust Peruvian mortality tables for pension purposes
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En esta investigación se estimó el Modelo Azbel Simplificado para verificar que sea un buen ajuste a las tasas de mortalidad con fines previsionales en Perú, utilizando tres métodos de estimación; método de máxima verosimilitud (MV), método Log-linear Regression-type y método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Las tablas de mortalidad se segmentaron en tres franjas de edades. Se confirmó que hay diferencia en el ajuste entre hombres y mujeres. Con las métricas de similaridad A/E y ARL, las tablas de mortalidad originales y las estimadas, se corroboran la hipótesis pues se concluye que las mejores estimaciones resultaron para las tablas SP2005, del género masculino con los métodos Log-linear Regression-type y mínimos cuadrados ordinarios, excepto para el rango entre 50 y 90 años. En mujeres sólo hay buen ajuste con el método Log-linear Regression-type a partir de los 15 años. El ajuste a las tablas SPP2017 apenas se aprecia en hombres con el método Log-linear Regression-type desde los 70 años y en mujeres desde los 80 años.

  • English

    In this research, the Simplified Azbel model was estimated to verify that it is a good fit to mortality rates for pension purposes in Peru, using three estimation methods, maximum likelihood (MV), log-linear regression-type method and ordinary least squares (OLS) method. The mortality tables were segmented into three age groups. It was confirmed that there is a difference in the fit between men and women. With the A/E and ARL similarity metrics, the original and the estimated mortality tables, the hypothesis is corroborated since it is concluded that the best estimates resulted for the SP2005 tables, for the male gender with the Log-linear Regression-type and ordinary least squares methods, except for the range between 50 and 90 years of age. In women, there is only a good fit with the Log-linear Regression-type method from 15 years of age onwards. The fit to the SPP2017 tables is barely noticeable in men with the Log-linear Regression-type method from the age of 70 years and in women from the age of 80 years.