Pronósticos estadísticos de mortalidad y su impacto sobre el Sistema de Pensiones de México

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Transcripción:

Primer lugar Premio de Pensiones 2007 Pronósticos estadísticos de mortalidad y su impacto sobre el Sistema de Pensiones de México Act. Carlos Yair González Pérez Dr. Víctor Manuel Guerrero Guzmán Seminario Aleatorio - ITAM - Noviembre 23 de 2007

Objetivo del trabajo Aplicar el modelo propuesto por Lee y Carter (1992) a datos de México, ya que conduce a un método estadístico sólido y formal, que actualmente se usa en diversas partes del mundo Realizar una proyección de las tasas de mortalidad en México, alternativa a la oficial, para el periodo 2002 a 2050 A partir de las tasas pronosticadas, evaluar sus implicaciones demográficas y analizar algunos de sus efectos sobre el sistema de pensiones mexicano

Contenido 1. Introducción 2. El modelo de Lee y Carter 3. Datos utilizados en el pronóstico 4. Aplicación del método de Lee y Carter a datos de México 5. Implicaciones sobre el sistema de pensiones

El cambio demográfico México Estados Unidos Japón China Chile Brasil Esperanza de vida al nacer Edad media 80 40 70 30 60 50 20 40 1950 1960 1970 1980 1990 2000 10 1950 1960 1970 1980 1990 2000 Año Fuente: Population Division of the Department of Economic and Social Affairs of the United Nations Secretariat, World Population Prospects

Impacto del descenso de mortalidad en los sistemas de pensiones Insuficiencia financiera en los sistemas de pensiones tradicionales derivó en una migración de esquema de los sistemas de pensiones Migración de los sistemas de pensiones La reforma en México El rápido aumento entre el número de pensionados respecto al de contribuyentes en los sistemas de reparto, propició un déficit fiscal sistemático Migración de países emergentes a sistemas de contribución definida 1981: Chile 1993-1994: Argentina, Colombia y Perú 1997: Bolivia, México y Panamá 2001-2004: Rusia, Bulgaria, Croacia y países de Europa del Este 2003: India La reforma original contemplaba a los afiliados al sistema de pensiones del IMSS, a partir de 2008 incluirá también a los afiliados al sistema ISSSTE Se pasó a un sistema de contribución definida, donde al final de la vida laboral el trabajador recibe el monto acumulado en su cuenta para el retiro, administrada por instituciones financieras especializadas (AFORE) La reforma incluye la Pensión Mínima Garantizada, equivalente a una renta mensual de 1 Salario Mínimo Vigente al momento del retiro

Comparación entre el beneficio que recibirán los trabajadores bajo las leyes de 1997 y de 1973 Ley de 1997 Ley de 1973 Tasa de reemplazo al retiro para un trabajador promedio Porcentaje del último salario percibido El gobierno debe cubrir esta diferencia, ya que no existen más contribuciones al sistema anterior Parte de la pensión que será cubierta por el Gobierno Parte de la pensión que es cubierta por las aportaciones a la AFORE 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 Edad del afiliado en 1997 Nota: Supone salario del trabajador de 4 salarios mínimos, crecimiento real del salario de 0.5% anual (EIU 2006), comisión promedio del sistema en Diciembre de 2005 (CONSAR 2006), tasa de interés real del 3.5% anual para el cálculo de la anualidad, tasa del 5% para el rendimiento real anual del fondo y tasa de persistencia de contribuciones del 80%

Contenido 1. Introducción 2. El modelo de Lee y y Carter 3. Datos utilizados en el pronóstico 4. Aplicación del método de Lee y Carter a datos de México 5. Implicaciones sobre el sistema de pensiones

El modelo de Lee y Carter Es un modelo estadístico-demográfico que permite realizar proyecciones a futuro de las tasas de mortalidad Combina un modelo demográfico, de pocos supuestos, con métodos estadísticos de series de tiempo Es de carácter extrapolativo, ya que no incorpora información externa para realizar las proyecciones Permite obtener medidas de incertidumbre, como intervalos de confianza La premisa básica es que existe una relación lineal entre el logaritmo de las tasas específicas de mortalidad m x,t y dos factores explicativos: la edad, x, y el tiempo, t ln( m x, t ) a x bxk t e x, t donde m x,t representa el número de fallecidos de edad x en t

Parámetros y variables del modelo de Lee y Carter ln( m x, t ) ax bxkt ex, t Estimación a x Representa el nivel medio de mortalidad del grupo de edad en el tiempo Es cercana a cero para edades con mortalidad alta y tiende a conforme la tasa de mortalidad del grupo tiende a cero a x n ln( m t x t 1, ) n b x k t Representa la intensidad en el crecimiento o decrecimiento de la tasa de mortalidad para el grupo, a través del tiempo Salvo raras excepciones, es positiva, lo que implica un descenso en la mortalidad Es una variable aleatoria que se modela como un proceso estocástico de series de tiempo Conforme k tiende (en el tiempo) a la tasa de mortalidad del grupo tiende a cero Para estimar los valores observados se aplica la Descomposición en Valores Singulares (DVS) a la ecuación M A B * K T e x,t Representa el error aleatorio, que refleja influencias no capturadas por el modelo explícitamente Forma una sucesión, no correlacionada, de variables aleatorias con distribución Normal, media cero y varianza σ 2

Empleo del modelo de Lee y Carter en años recientes Experiencia en otros países En el artículo original (Lee y Carter, 1992) se realizaron proyecciones para EU de 1990 a 2065 y se compararon con las proyecciones oficiales Más tarde (Lee y Miller, 2001), se realizó una comparación entre las proyecciones oficiales y el método LC, encontrando una mejor capacidad de pronóstico por parte del método LC Se utiliza en países como Finlandia, Suecia, Noruega, Australia, incluso en países menos desarrollados y con datos más limitados, tales como Chile, China y Hong Kong Extensiones y otras aplicaciones Proyectar por sexo, causa de muerte, geográficamente, etc. Permitir que los parámetros a x y b x vayan cambiando en el tiempo Combinado con pronósticos de fertilidad y migración, produce proyecciones de población y de sus componentes Pronosticar el efecto económico del cambio bajo distintos supuestos de tasas de interés, inflación, etc., para hacer programas de largo plazo, por ejemplo, en el sistema de pensiones

Ventajas y desventajas del modelo de Lee y Carter Ventajas Provee una base probabilística a las proyecciones, así como medidas de incertidumbre Describe el cambio en la mortalidad de una manera sencilla y con soporte empírico Puede aplicarse a países con observaciones limitadas a periodos de tiempo relativamente cortos Desventajas Depende por completo de la calidad de la información disponible y de sus limitaciones No permite incorpora información externa al modelo, que pudiesen aportar consideraciones sobre el futuro

Contenido 1. Introducción 2. El modelo de Lee y Carter 3. Datos utilizados en en el el pronóstico 4. Aplicación del método de Lee y Carter a datos de México 5. Implicaciones sobre el sistema de pensiones

Niveles de mortalidad en tablas seleccionadas Logaritmo de las tasas de mortalidad 0-1 -2-3 -4 1940 1950 1960 1970-5 -6-7 -8 1980 1990 2000-9 0 20 40 60 80 Edad Fuente: Camposortega (1988), Secretaría de Salud (1989 a 2003)

Modelos de tablas de mortalidad considerados para homogeneizar los datos Modelo de Naciones Unidas Considera un solo parámetro, relacionado con la mortalidad infantil, lo que lo vuelve inflexible para ajustar distintas tablas Se realizó con tablas de 36 países, a partir de las cuales se identificaron 5 grupos de países que forman familias Su uso se limita mucho si la población no fue incluida en la muestra con la que se realizó el estudio Método de Logito Modificado Parte del principio utilizado por Brass, de que es posible expresar una relación lineal entre la transformación de dos funciones de supervivencia Los parámetros se estimaron con una muestra de 1802 tablas (México incluido en la muestra) A partir de datos reales, el método probó tener un mejor ajuste que los métodos anteriores En la estimación de los parámetros se da más peso a países con esperanza de vida mayor Modelo Tablas de Coale y Demeny Análisis realizado sobre un conjunto de 326 tablas de distintas poblaciones, en distintos periodos históricos Hay 4 patrones principales: Norte, Sur, Este y Oeste Buena precisión al utilizarse con datos reales Sin embargo, existen ejemplos documentados de patrones de mortalidad no europeos, que no se encuentran en ninguno de los patrones planteados Método Logito de 4 parámetros Al igual que el método de Logito Modificado, se propone una transformación alternativa a la función de supervivencia El mayor número de parámetros permite una mayor flexibilidad para ajustar patrones distintos de manera consistente Es posible definir familias de tablas de mortalidad a partir del estudio de los cuatro parámetros

Ajuste con el método de logito modificado Función de supervivencia Observada / Ajustada 1950 1.3 1.2 1.1 1 1990 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0 20 40 60 80 0.9 0 20 40 60 80 1970 1.3 1.2 1.1 1 2000 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0 20 40 60 80 0.9 0 20 40 60 80

Contenido 1. Introducción 2. El modelo de Lee y Carter 3. Datos utilizados en el pronóstico 4. Aplicación del método de de Lee Lee y y Carter a datos a datos de México de México 5. Implicaciones sobre el sistema de pensiones

Valores estimados de a x y b x Estados Unidos México Comparación de valores a x Comparación de valores b x -1-2 a x n ln( m t x t 1, ) n 0.5 0.4 m i, j r l 1 B i, l K T j, l -3-4 0.3-5 0.2-6 -7 0.1-8 0 20 40 60 80 0 0 20 40 60 80 Edad Edad

Efecto de la corrección en el índice de mortalidad Original Corregido Índice de mortalidad (k t ) Error cuadrático de ajuste (Χ 2 t) 8 kt c kt 1 e 6 kn k1 cˆ un u1 4 2 0-2 -4 1940 1960 1980 2000 Año t Miles 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 1940 1960 1980 2000 Año

Pronóstico e intervalos de confianza al 95% para el índice de mortalidad de 2002 a 2050 Índice de mortalidad (k t ) k n j ˆ var(ˆ) c j kn j 1 c ˆ j 10 5 0-5 -10-15 1940 1960 1980 2000 2020 2040 Año Con base en 1,500 simulaciones Periodo observado (1940-2001) Pronósticos (2002-2050)

Comparación entre los niveles de mortalidad observados y los pronósticos obtenidos Tasa de mortalidad Escala logarítmica 1 0.1 1940 1960 1980 2000 0.01 0.001 0.0001 2020 p 2040 p 2050 p 0.00001 0 20 40 60 80 Edad

Evolución y pronósticos de 2002 a 2050 de las tasas específicas de mortalidad Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95% Escala Logarítmica Mortalidad adultos Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95%, escala logarítmica 1 Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95% Escala Logarítmica Mortalidad Infantil Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95%, escala logarítmica 1 0.1 80-84 60-64 0.1 0-1 0.01 40-44 0.01 1-4 0.001 0.0001 20-24 0.001 0.0001 5-9 0.00001 1940 1970 2000 2030 Año 0.00001 1940 1970 2000 2030 Año

Pronóstico e intervalo de confianza al 95% para la esperanza de vida al nacer de 2002 a 2050 Esperanza de vida al nacer (e 0 ) 90 80 70 60 50 40 30 1940 1960 1980 2000 2020 2040 Año Periodo observado (1940-2001) Pronósticos (2001-2050)

Evolución y pronóstico de 2002 a 2050 de la esperanza de vida para distintas edades seleccionadas Esperanza de vida e intervalos de confianza al 95% 70 60 20 50 40 40 30 60 20 10 80 0 1940 1960 1980 2000 2020 2040 Año

Evolución y pronósticos de 2002 a 2050 de las funciones de supervivencia Supervivencia adultos Número de sobrevivientes por cada 100 nacidos Supervivencia Infantil Número de sobrevivientes por cada 100 nacidos 100 100 90 80 70 60 50 20 40 60 80 95 90 85 1 5 15 40 30 80 20 10 75 0 1940 1960 1980 2000 2020 2040 Año 70 1940 1960 1980 2000 2020 2040 Año

Efecto del cambio de periodo base sobre la estimación de a x y b x 1987-2001 1940-2001 Comparación de valores a x Comparación de valores b x -1 0.7-2 0.6-3 0.5-4 -5-6 0.4 0.3-7 0.2-8 0.1-9 0 20 40 60 80 Edad 0 0 20 40 60 80 Edad

Efecto del cambio de periodo base en el pronóstico de tasas de mortalidad 1987-2001 1940-2001 Mortalidad adultos Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95%, escala logarítmica 0.1 80-84 Mortalidad Infantil Tasa de mortalidad e intervalo de confianza al 95%, escala logarítmica 0.1 0-1 0.01 0.001 60-64 40-44 20-24 0.01 0.001 0.0001 1-4 0.0001 1985 2005 2025 2045 Año 0.00001 1985 2005 2025 2045 Año

Efecto del cambio de periodo base, en el pronóstico de la esperanza de vida al nacer 1987-2001 1940-2001 Pronóstico e intervalo de confianza al 95% para la esperanza de vida al nacer, de 2002 a 2050 90 85 80 75 70 65 1985 1995 2005 2015 2025 2035 2045 Año Periodo observado (1987-2001) Pronósticos (2001-2050)

Contenido 1. Introducción 2. El modelo de Lee y Carter 3. Datos utilizados en el pronóstico 4. Aplicación del método de Lee y Carter a datos de México 5. Implicaciones sobre el el sistema de de pensiones

Comparación del pronóstico de tasas de mortalidad Método LC CONAPO Tasas de mortalidad, 2050 Escala logarítmica 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.00001 0 20 40 60 80 Edad

Comparación del pronóstico de esperanza de vida al nacer Esperanza de vida al nacer 90 88 86 84 82 80 78 Límite superior del 95% de confianza Método LC (ajustada) CONAPO Límite inferior del 95% de confianza 76 74 72 70 2000 2010 2020 2030 2040 2050 Año

Comparación del pronóstico de defunciones totales en México CONAPO Método LC Pronóstico de defunciones totales en México Miles 23% 21% 1,343 510 8% 471 630 10% 568 814 14% 698 1,063 845 1,035 2010 2020 2030 2040 2050 Año

Pronóstico e intervalos de 95% de confianza de la población en México, para el periodo 2000 a 2050 Población al 1º de enero de cada año, 2000 a 2050 Millones de habitantes 140 Límite superior del 95% de confianza Proyección media 130 Límite inferior del 95% de confianza CONAPO 120 110 100 2000 2010 2020 2030 2040 2050 Año

Evolución de la estructura poblacional 2000-2050, según el método LC 2000 2050 100% = 100,569,210 100% = 135,803,879 Edad 6 Hombres Mujeres 4 2 0 2 4 Porcentaje de la población total 6 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 6 Hombres Mujeres 4 2 0 2 4 Porcentaje de la población total Edad 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 6

Pronóstico de algunos indicadores demográficos relevantes Edad media poblacional Índices poblacionales Método LC CONAPO 45 40 140 120 100 Índice de envejecimiento 35 80 60 30 40 20 Índice de dependencia 25 2000 2010 2020 2030 2040 2050 Año 0 2000 2010 2020 2030 2040 2050 Año

Efecto del descenso de mortalidad en el cálculo actuarial de la anualidad Anualidad anticipada para edad 65 Tabla de mortalidad empleada: Observada CONAPO Método LC 11.8 12.9 12.5 13.0 13.4 13.8 14.1 2000 2030 2010 2020 2030 2040 2050 a 11 24 (12) 65 65 n a n p65 V n 0 11 24 Año de la tabla de mortalidad Nota: Supone tasa de interés real del 3.5% anual

Efecto del descenso de mortalidad en la tasa de reemplazo Tasa de reemplazo al retiro para un trabajador promedio Porcentaje del último salario percibido Tabla de mortalidad empleada: Observada CONAPO Método LC TR S x F x (12) a 65 43.0 39.5 40.8 39.1 37.8 36.8 36.0 2000 2030 2010 2020 2030 2040 2050 Año de la tabla de mortalidad Nota: Supone una vida laboral de 40 años, edad de retiro 65 años, salario base de cotización del trabajador equivalente a 4 salarios mínimos, crecimiento real del salario de 0.5% anual (EIU 2006), comisión promedio del sistema en diciembre de 2005 (CONSAR 2006), tasa de interés real del 3.5% anual para el cálculo de la anualidad, tasa de 5% para el rendimiento real anual del fondo y tasa de persistencia de contribuciones del 80%

Efecto del descenso de mortalidad en la tasa de reemplazo Tabla de mortalidad empleada: Observada Método LC CONAPO Nivel salarial del trabajador Tasa de reemplazo Porcentaje del último SBC Tasa de reemplazo mínima requerida Porcentaje Ahorro voluntario requerido para retiro en 2050 Porcentaje del SBC* Porcentaje de contribución Bajo (1 salario mínimo) 62.6 57.5 52.4 100 9.6 147 Promedio (4 salarios mínimos) 43.0 39.5 36.0 80 7.8 119 Alto (25 salarios mínimos) 40.3 36.9 33.7 80 7.3 115 2000 2030 2050 * Salario Base de Cotización Nota: Supone una vida laboral de 40 años, edad de retiro 65 años, crecimiento real del salario de 0.5% anual (EIU 2006), comisión promedio del sistema en diciembre de 2005 (CONSAR 2006), tasa de interés real del 3.5% anual para el cálculo de la anualidad, tasa del 5% para el rendimiento real anual del fondo y tasa de persistencia de contribuciones del 70% para nivel bajo, 80% para nivel medio y 90% para nivel alto

Efecto del descenso de mortalidad en el costo del gobierno derivado de la brecha entre beneficios Nivel salarial del trabajador Tasa de reemplazo según nivel de mortalidad Porcentaje del último SBC 2000 (Observado) 2030 (CONAPO) Regla para cálculo de beneficio Ley de 1973 / pensión mínima Fondo Afore Aumento en la diferencia 2000 vs. 2030 Diferencia 2030 (Método LC) CONAPO Método LC Bajo (1 salario mínimo) 100 63 37 100 57 43 100 55 45 14 20 Promedio (4 salarios mínimos) 69 43 26 69 39 30 69 38 31 14 20 Alto (25 salarios mínimos) 76 40 36 76 37 39 76 35 41 9 14 * Salario Base de Cotización Nota: Supone una vida laboral de 40 años, edad de retiro 65 años, crecimiento real del salario de 0.5% anual (EIU 2006), comisión promedio del sistema en Diciembre de 2005 (CONSAR 2006), tasa de interés real del 3.5% anual para el cálculo de la anualidad, tasa del 5% para el rendimiento real anual del fondo y tasa de persistencia de contribuciones del 70% para nivel bajo, 80% para nivel medio y 90% para nivel alto

Conclusiones El método LC tiene como principales ventajas su base probabilística, su relativa facilidad de uso y la flexibilidad para incorporar sus resultados en modelos más complejos Los pronósticos obtenidos con el método LC en general difieren de las proyecciones oficiales El pronóstico de esperanza de vida al nacer para 2050 resultó ser 2.5 años mayor que el de CONAPO El crecimiento poblacional de 2002 a 2050 se estima en 0.61% con el método LC, a diferencia del 0.52% pronosticado por CONAPO Este modelo permite también analizar la evolución de la estructura poblacional, ya que se pronostican cambios importantes en ella El mayor descenso de mortalidad pronosticado tendrá un impacto negativo, tanto desde la perspectiva de los afiliados (recibirán una pensión menor al momento de su retiro), como de la perspectiva del gobierno (tendrá que aumentar el gasto destinado al sistema de pensiones)