NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

La Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) como fuente generadora de datos para el estudio del sistema de pensiones

Repositori DSpace/Manakin

IMPORTANT: Aquest repositori està en una versió antiga des del 3/12/2023. La nova instal.lació está en https://roderic.uv.es/

La Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) como fuente generadora de datos para el estudio del sistema de pensiones

dc.contributor.advisor	Regúlez Castillo, Marta
dc.contributor.advisor	Vidal Meliá, Carlos
dc.contributor.author	Pérez-Salamero González, Juan Manuel
dc.contributor.other	Departament d'Economia Financera i Actuarial	es_ES
dc.date.accessioned	2015-12-22T08:12:10Z
dc.date.available	2015-12-23T04:45:05Z
dc.date.issued	2015	es_ES
dc.date.submitted	11-12-2015	es_ES
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10550/49712
dc.description.abstract	Esta tesis tiene como elemento fundamental de análisis la denominada Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL), como fuente generadora de datos para el estudio del sistema de público de pensiones de España. La MCVL es un conjunto de microdatos individuales anonimizados extraídos de los registros de la Seguridad Social de España. La MCVL se obtiene a partir de un Muestreo Aleatorio Simple (MAS) sobre la población de referencia (conjunto de personas relacionadas durante todo el año con la Seguridad Social, bien como afiliadas o bien como perceptoras de prestaciones, pero con ciertos matices en dicha relación). Los objetivos principales de esta tesis son: - Contribuir a aumentar el conocimiento de la MCVL en cuanto a la información sobre prestaciones y advertir de posibles errores que se podrían cometer a la hora de realizar cierto tipo de estudios sobre el sistema público de pensiones. Lo anterior implica dilucidar si los datos de prestaciones recogidos en la MCVL agrupados por tipo de pensión, género y cohortes de edad, o por tipo de pensión y cuantía, se distribuyen igual que los datos de la población de pensiones a esa misma fecha. - Desarrollar un procedimiento de selección de submuestras de gran tamaño extraídas de la muestra de partida utilizando un criterio de diseño muestral tal que el ajuste a la población de interés sea mejor que el de la propia muestra inicial. La muestra original se obtuvo mediante un MAS y el ajuste a la población de referencia se contempla considerando a dicha población agrupada por estratos o grupos. - Mejorar el ajuste de los datos de prestaciones de la MCVL respecto a los de la población de pensionistas, mediante la aplicación de la metodología propuesta para la selección de submuestras de gran tamaño extraídas de la MCVL. Esa mejora se mide con estimaciones del gasto total en pensiones por cohortes de edad. - Mostrar las posibilidades y las limitaciones de uso de la MCVL para analizar el sistema público de pensiones con un estudio concreto cuyo objetivo particular es analizar si las tarifas que se aplican para la determinación del denominado “capital coste” de pensiones derivadas de los accidentes de trabajo (AT) y enfermedades profesionales (EP) son las adecuadas, y si la falta de actualización periódica ha producido distorsiones financieras entre los actores implicados. Para alcanzar el primer objetivo, se realiza un proceso de post-estratificación de la MCVL 2010 y se realizan las pruebas estadísticas apropiadas sobre el ajuste de la muestra a la población basada en los datos del Informe Estadístico anual del Instituto Nacional de la Seguridad Social del mismo año. Debido al diseño del muestreo de la MCVL, a algunos errores originados en las fuentes administrativas y a problemas de reclasificación, se concluye que los datos extraídos de la MCVL podrían no ser una fiel réplica de la población objeto de estudio. Para no renunciar a la valiosa información que proporciona la MCVL, se diseña un procedimiento de búsqueda de sub-muestras más representativas basado en maximizar el tamaño de la submuestra a través de la constante de proporcionalidad de un muestreo estratificado con afijación proporcional sujeto a que el p-valor del test de bondad del ajuste tome valores suficientemente altos, dejando al usuario la posibilidad de elegir la relación deseada entre la calidad del ajuste y el tamaño de la submuestra. Tras constatar que los problemas de representatividad se dan también en el período 2005-2013 y que un hipotético Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE) proporciona el mejor ajuste por cohortes de edad, se aplica el procedimiento diseñado a la MCVL. Respecto al último objetivo, a partir de los datos de la MCVL y de la evolución de la longevidad de la población general en España, se estiman tablas de mortalidad para las contingencias de viudedad e invalidez, que combinadas con los parámetros económicos y financieros apropiados, permitirán construir las bases técnicas actuarialmente justas para cada uno de los años objeto de análisis.	es_ES
dc.format.extent	320 p.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	Muestra Continua de Vidas Laborales	es_ES
dc.subject	Informe Estadístico anual INSS	es_ES
dc.subject	Sistema público de pensiones	es_ES
dc.subject	Muestreo Aleatorio Estratificado	es_ES
dc.subject	Test chi-cuadrado	es_ES
dc.subject	Tamaño del efecto	es_ES
dc.subject	Selección de submuestras	es_ES
dc.subject	p-valor	es_ES
dc.subject	Mutuas de Accidentes de Trabajo	es_ES
dc.subject	Capitalización	es_ES
dc.subject	Rentas vitalicias	es_ES
dc.subject	Viudedad	es_ES
dc.subject	Incapacidad permanente	es_ES
dc.title	La Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL) como fuente generadora de datos para el estudio del sistema de pensiones	es_ES
dc.type	doctoral thesis	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::MATEMÁTICAS::Probabilidad ::Matemáticas actuariales	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::CIENCIAS ECONÓMICAS::Economía sectorial::Finanzas y seguros	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::MATEMÁTICAS::Investigación operativa::Programación no lineal	es_ES
dc.subject.unesco	UNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Teoría y técnicas de muestreo	es_ES
dc.embargo.terms	0 days	es_ES