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Título: Mortalidade dos funcionários públicos civis do Executivo por sexo e escolaridade - 1993/2014
Executive branch federal civil servant mortality by sex and educational level - 1993/2014
Palavras-chave: mortality tables; federal civil servants; Heligman & Pollard model; educational attainment effect; sex differentials in mortality
tábua de mortalidade; funcionários públicos federais; modelo de Heligman & Pollard; diferenciais por escolaridade; diferenciais por sexo
Editora / Evento / Instituição: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Descrição: Tábuas de vida vêm sendo elaboradas há muito tempo, ao longo da história da humanidade. Porém, a primeira tábua de vida que utilizou conceitos atuariais só veio a ser construída em 1815, por Milne, para a cidade de Carlisle, na Inglaterra. Desde essa data, numerosas tábuas foram e continuam sendo elaboradas para diferentes regiões e países, devido à sua crucial importância para análises de problemas de diversas naturezas, que cobrem um vasto leque de possibilidades, desde estudos atuariais a previsões e demandas para definição de políticas públicas. O problema mais comum, hoje em dia, num cálculo atuarial, é a escolha da tábua adequada para uma dada população. O Brasil dispõe de poucas tábuas específicas adequadas para o mercado de previdência e tem utilizado tábuas importadas que se referem a outros países, com outras culturas e outras experiências de mortalidade. Este trabalho constrói, a partir de dados do Sistema Integrado de Administração de Recursos Humanos, tábuas de vida para os funcionários públicos civis federais do Executivo, no período de 1993 a 2014, desagregando por sexo, idade e nível de escolaridade (médio e superior). A literatura internacional tem reconhecido um hiato de mortalidade devido ao sexo, ao diferencial socioeconômico e à ocupação. A criação da Fundação de Previdência Complementar do Servidor Público Federal, em 2013, demanda tábuas de mortalidade específicas dessa população para subsidiar estudos atuariais, balizamento de políticas de saúde e de pessoal. Uma equação matemática é ajustada. Essa equação pode ser decomposta em mortalidade infantil (ausente nos dados), mortalidade por causas externas e mortalidade por senescência. Incorporaram-se, nas probabilidades de morte ajustadas, resultados recentes que apontam para um limite superior na mortalidade para os mais idosos. Supondo uma distribuição binomial para os óbitos, utilizou-se a desviância como figura de mérito para se avaliar a aderência dos dados observados, tanto a um conjunto de tábuas utilizadas pelo mercado de seguros/aposentadorias quanto às tábuas ajustadas.
Life tables have been elaborated throughout much of human history. However, the first life table to use actuarial concepts was only constructed in 1815 by Milne for the city of Carlisle in England. Since then, numerous tables have been elaborated for different regions and countries, due to their crucial importance for analyzing various types of problems covering a vast range of possibilities, from actuarial studies to forecasting and evaluating demands in order to define public policies. The most common problem nowadays in an actuarial calculation is choosing a suitable table for a given population. Brazil has few specific tables for the pensions market and has been using imported tables that refer to other countries, with different cultures and different mortality experiences. Using data from the Integrated Human Resource Administration System, this table constructs life tables for Executive branch federal civil servants for the period from 1993 to 2014, disaggregated for sex, age, and educational level (high school and university). The international literature has recognized differences in mortality due to sex, socioeconomic differences, and occupation. The creation of the Complementary Pension Foundation for Federal Public Servants in 2013 requires specific mortality tables for this population to support actuarial studies, healthcare, and personnel policies. A mathematical equation is fitted to the data. This equation can be broken down into infant mortality (not present in the data), mortality from external causes, and mortality from senescence. Recent results acknowledging an upper limit for old age mortality are incorporated into the adjusted probabilities of death. Assuming a binomial distribution for deaths, the deviance was used as a figure of merit to evaluate the goodness of fit of the observed data both to a set of tables used by the insurance/pensions market and to the adjusted tables.
URI: http://rebacc.crcrj.org.br/handle/123456789/5861
Outros identificadores: https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/138289
10.1590/1808-057x201704320
Aparece nas coleções:Revista Contabilidade & Finanças - USP

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