Tábuas de mortalidade BR-EMS 2021 do mercado segurador brasileiro

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Tábuas de vida atuariais, Coberturas de morte e sobrevivência, Graduação de mortalidade, Modelo de Heligman-Pollard

Resumo

Este artigo apresenta as tábuas de vida do mercado de seguros privados brasileiro, BR-EMS 2021. Os dados obtidos de 23 grupos seguradores ao longo de 15 anos, totalizando 3,5 bilhões de registros, foram corrigidos por meio de rede neural com duas camadas ocultas. Usando a inferência bayesiana para estimar os parâmetros sob a lei de mortalidade Heligman-Pollard, as tábuas obtidas mostram que a população segurada apresenta probabilidades de morte mais baixas do que a população brasileira em geral e até mesmo em relação a populações nacionais de países desenvolvidos, como os EUA. Além da esperada diferença de gênero nas taxas de mortalidade, há uma clara distância entre as probabilidades de morte dos grupos de cobertura de risco e cobertura de sobrevivência. Da mesma forma, é demonstrado que as tábuas regionais da população segurada não apresentam as discrepâncias regionais conhecidas no Brasil, indicando que fazer parte da população selecionada de segurados está associado a um fator de proteção mais eficaz do que outros fatores, como a região geográfica de residência.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

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

Referências

AMERICAN ACADEMY OF ACTUARIES. Final report of the American Academy of Actuaries’ Commissioners Standard Ordinary Task Force. Philadelphia, PA, June 2002. Available in: https://www.actuary.org/sites/default/files/files/publications/CSO_taskforce_report_june2002.pdf Access in: 10 Dec. 2022.

ARMSTRONG, J. S.; COLLOPY, F. Error measures for generalizing about forecasting methods: Empirical comparisons. International Journal of Forecasting, v. 8, n. 1, p. 69-80, 1992.

BELTRÃO, K. I.; SUGAHARA, S. Mortalidade dos funcionários públicos civis do Executivo por sexo e escolaridade - 1993/2014. Revista Contabilidade & Finanças, v. 28, n. 75, p. 445-464, set. /dez. 2017. Available in: https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/138289 Access in: 8 Jun. 2023.

BORGES, G. M. Health transition in Brazil: regional variations and divergence/convergence in mortality. Cadernos de Saúde Pública, v. 33, n. 8, 2017.

CASTRO, M. C.; GURZENDA, S.; TURRA, C. M.; KIM, S.; ANDRASFAY, T.; GOLDMAN, N. Reduction in life expectancy in Brazil after COVID-19. Nature Medicine, n. 27, p. 1629-1635, 2021. Available in: https://doi.org/10.1038/s41591-021-01437-z Access in: 8 Jun. 2023.

CHARPENTIER, A. (Ed.). Computational Actuarial Sciences with R. Chapman & Hall, 2015.

CHEN, M.-H.; QI-MAN, S. Monte Carlo estimation of bayesian credible and HPD intervals. Journal of Computational and Graphical Statistics, v. 8, n. 1, p. 69-92, 1999. https://doi.org/10.2307/1390921

CONGDON, P. Statistical graduation in local demographic analysis and projection. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), v. 156, n. 2, p. 237-270, 1993.

CURRIE, I. D.; DURBAN, M.; EILERS, P. H. Smoothing and forecasting mortality rates. Statistical Modelling, v. 4, n. 4, p. 279-298, 2004. https://doi.org/10.1191/1471082X04st080oa

DI LEGO, V.; TURRA, C. M.; CESAR, C. Mortality selection among adults in Brazil: the survival advantage of Air Force officers. Demographic Research, v. 37, article 41, p. 1339-1350, 2017. https://doi.org/10.4054/DemRes.2017.37.41

DOBSON, A. J.; BARNETT, A. G. An introduction to generalized linear models. 4. ed. Boca Raton, London, New York: CRC press, 2018.

FRANÇA, E. B. et al. Cause-specific mortality for 249 causes in Brazil and states during 1990-2015: a systematic analysis for the global burden of disease study 2015. Population Health Metrics, v. 15, n. 1, 2017.

GAMERMAN, D.; LOPES, H. F. Markov Chain Monte Carlo: stochastic simulation for bayesian inference. 2. ed. London: Chapman & Hall/CRC, 2006.

GLOBAL BURDEN OF DISEASE COLLABORATIVE NETWORK. Global Burden of Disease Study 2015 (GBD 2015). Life expectancy, all-cause and cause-specific mortality 1980-2015 (2015). Technical report.

GONZAGA, M. R.; LIMA, E. E. C.; QUEIROZ, B. L.; ANSILIERO, G.; FREIRE, F. H. M. A. Diferenciais de mortalidade, beneficiários do Instituto Nacional do Seguro Social do Brasil em 2015. Revista Contabilidade & Finanças, v. 33, n. 90, e1556, 2022.

HELIGMAN, L.; POLLARD, J. H. The age pattern of mortality. Journal of the Institute of Actuaries, v. 107, n. 1, p. 49-80, 1980.

HILTON, J.; DODD, E.; FORSTER J. J.; SMITH, P. W. Projecting UK mortality by using Bayesian generalized additive models. Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics), v. 68, n. 1, p. 29-49, 2019.

HMD. Human Mortality Database. Max Planck Institute for Demographic Research (Germany), University of California, Berkeley (USA), and French Institute for Demographic Studies (France). Available in: www.mortality.org Access in: 10 Dec. 2022.

HYNDMAN, R. J.; SHAHID, U. M. Robust forecasting of mortality and fertility rates: a functional data approach. Computational Statistics & Data Analysis, v. 51, n. 10, p. 4942-4956, 2007. https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.07.028

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Tábuas completas de mortalidade - edição 2020, 2021. Available in: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9126-tabuas-completas-de-mortalidade.html?edicao=32297&t=resultados Access in: 10 Dec. 2022.

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Tábuas abreviadas de mortalidade por sexo e idade: Brasil, grandes regiões e unidades da federação: 2010. Rio de Janeiro: IBGE, 2013a. Available in: https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv65137.pdf Access in: 10 Dec. 2022.

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Projeções de população por sexo e idade - Brasil 2000-2060 e unidades da federação 2000-2030. Rio de Janeiro: IBGE, 2013b. Available in: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9109-projecao-da-populacao.html?edicao=9116 Access in: 10 Dec. 2022.

JOHANSEN, R. Review of adequacy of 1983 individual annuity mortality table. Transactions of Society of Actuaries, v. 47, p. 211-249, 1995.

KIBELE, E. U. B.; KLÜSENER, S.; SCHOLZ, R. D. Regional mortality disparities in Germany: long-term dynamics and possible determinants. Kolner Zeitschrift Fur Soziologie Und Sozialpsychologie, v. 67, suppl. 1, p. 241-270, 2015.

LEE, R. The Lee-Carter method for forecasting mortality, with various extensions and applications. North American Actuarial Journal, v. 4, n. 1, p. 80-91, 2000.

LIDDELL, F. Simple exact analysis of the standardised mortality ratio. Journal of Epidemiology & Community Health, v. 38, n. 1, p. 85-88, 1984.

OLIVEIRA, M.; FRISCHTAK, R.; RAMIREZ, M.; BELTRÃO, K.; PINHEIRO, S. Brazilian mortality and survivorship life tables: insurance market experience - 2010. Rio de Janeiro: Fundação Escola Nacional de Seguros - Funenseg, 2012.

OLIVEIRA, M. M. C.; RAMIREZ, M. R.; FRISCHTAK, R. M.; BORGES, R. B. R.; COSTA, B.; PEDROSO, R. C. Tábuas de mortalidade para a população brasileira de segurados. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 33, n. 3, p. 653-677, 2016.

OLIVIERI, A. Uncertainty in mortality projections: an actuarial perspective. Insurance: Mathematics and Economics, v. 29, n. 2, p. 231-245, 2001.

QUEIROZ, B. L.; LIMA, E. E. C.; FREIRE, F. H. M. A.; GONZAGA, M. R. Temporal and spatial trends of adult mortality in small areas of Brazil, 1980- 2010. Genus, v. 76, n. 36, 2020.

QUEIROZ, B. L.; GONZAGA, M. R.; VASCONCELOS, A. M. N.; LOPES, B. T.; ABREU, D. M. X. Comparative analysis of completeness of death registration, adult mortality and life expectancy at birth in Brazil at the subnational level. Population Health Metrics, v. 18, suppl. 1, 2020.

RIBEIRO, M. M.; TURRA, C. M.; PINTO, C. C. X. Mortalidade adulta por nível de escolaridade em São Paulo: análise comparativa a partir de diferentes estratégias metodológicas. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 38, 2021. Available in: dx.doi.org/10.20947/S0102-3098a0139. Access in: 10 Dec. 2022.

SOCIETY OF ACTUARIES. Report of the Committee to Recommend a New Mortality Table Basis for Individual Annuity Valuation (Derivation of the 1983 Table a). Transactions of the Society of Actuaries, vol. 33. (1981) Table 22. Available in: http://www.soa.org/Library/Research/Transactions-Of-Society-Of-Actuaries/1981/January/tsa81v3325.pdf Access in: Apr. 2013.

SIVIERO, P. C. L.; SOUZA, L. G.; MACHADO, C. J. Diferenciais de mortalidade por sexo no município de São Paulo em 2005 e 2016: contribuição dos grupos etários e das principais causas de óbito. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 36, 2019. Available in: https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0099 Access in: 10 Dec. 2022.

TUKEY, J. W. Exploratory data analysis. Reading: Addison-Wesley Publishing Company, 1977.

UN - United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World population prospects: the 2022 revision, custom data acquired via website. 2022. Available in: https://population.un.org/wpp/. Access in: 10 Dec. 2022.

VAN ROSSUM, G.; DRAKE JR., F. L. Python tutorial. Technical Report CS-R9526. Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI), May 1995.

WEST, M.; HARRISON, J. Bayesian forecasting and dynamic models. 2. ed. Springer, 1997.

Downloads

Publicado

2023-12-11

Como 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). Tábuas de mortalidade BR-EMS 2021 do mercado segurador brasileiro. Revista Brasileira De Estudos De População, 40, 1–24. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0252

Edição

v. 40 (2023)

Seção

Artigos originais

Licença

Copyright (c) 2023 Revista Brasileira de Estudos de População

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Os artigos publicados na Rebep são originais e protegidos sob a licença Creative Commons do tipo atribuição (CC-BY). Essa licença permite reutilizar as publicações na íntegra ou parcialmente para qualquer propósito, de forma gratuita, mesmo para fins comerciais. Qualquer pessoa ou instituição pode copiar, distribuir ou reutilizar o conteúdo, desde que o autor e a fonte original sejam propriamente mencionados.