Modelo de simulação de governança de passivo atuarial de um fundo de pensão brasileiro

Abstract

Este trabalho propõe um modelo para a simulação do passivo atuarial de um fundo de pensão brasileiro. As principais fontes de incertezas que influenciam a avaliação do passivo atuarial foram especificadas como variáveis aleatórias e parâmetros do modelo. Diversos cenários são gerados utilizando a técnica de simulação de Monte Carlo e a microssimulação no intuito de determinar o status de cada participante do fundo de pensão modelo para períodos futuros em diferentes nós de uma árvore de cenários. A situação de vida de cada participante, simulada individualmente a cada nó, está condicionada ao seu estado no nó imediatamente antecessor. O resultado é um modelo flexível, que permite a configuração de parâmetros a níveis individuais e possibilita trabalhar com diversas tábuas biométricas, mostrando-se capaz de gerar cenários consistentes, realistas e variados, capturando a essência da incerteza inerente às entidades de previdência complementar e produzindo não só valores únicos e determinísticos de reservas matemáticas e fluxos de caixa atuariais, mas intervalos de valores possíveis com distribuições conhecidas, importantes para a gestão eficiente de um fundo de pensão. A metodologia proposta serve como alternativa ao cálculo atuarial tradicional, que utiliza diretamente as probabilidades das tábuas biométricas, fixas por idade e sexo, para a mensuração dos fluxos de caixa previdenciários e reservas matemáticas. Os dados gerados a partir das simulações servem como dados de entrada para um modelo estocástico completo de Asset-Liability Management (ALM).

This study proposes a model to simulate actuarial liabilities from a pension fund in Brazil. The main uncertainties that affect the liabilities have been specified as random variables and parameters of the developed model. Many scenarios are generated using Monte Carlo simulation and micro-simulation techniques in order to determine the status of each member of the pension fund for future periods in different nodes of a scenario tree. The future of each participant, simulated individually at each node, is conditioned to its status in the immediately predecessor node. The result is a flexible model which allows the parameters configuration at individual levels and that can work with several actuarial tables, showing to be itself able to generate consistent, realistic and sorted scenarios, capturing the uncertainty inherent in pension funds environment and producing not only single and deterministic values for actuarial liabilities and cash flows, but ranges of possible values with known distributions, becoming an important tool for the efficient management of the pension fund. The methodology applied is an alternative to the classic actuarial techniques, that use directly the probabilities from actuarial tables, fixed by age and gender, to calculate the liabilities and the cash flow of the pension fund. The data generated by this model were thought to be inputs for a full multistage stochastic Asset-Liability Management (ALM) model.