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BR-EMS 2021 life table for the Brazilian insured population / Tábuas de mortalidade BR-EMS 2021 do mercado segurador brasileiro / Tabla de vida BR-EMS 2021 para la población asegurada brasileña
Oliveira, Mario de; Bertho, Ana Carolina Soares; Costa, Bruno; Silva, Flávia Sommerlatte; Alves, Mariane Branco; Ramirez, Milton Ramos; Borges, Rafael Brandão de Rezende; Marques, Reinaldo; Rosa, Ricardo Martins da Silva; Peregrino, Rodrigo Lima; Lobo, Viviana das Graças Ribeiro; Fonseca, Thais Cristina Oliveira.
  • Oliveira, Mario de; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Bertho, Ana Carolina Soares; Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Escola Nacional de Ciências Estatísticas. Rio de Janeiro. BR
  • Costa, Bruno; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Silva, Flávia Sommerlatte; Mercer. Lisboa. PT
  • Alves, Mariane Branco; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Ramirez, Milton Ramos; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Borges, Rafael Brandão de Rezende; Universidade Estadual do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro. BR
  • Marques, Reinaldo; Universidade Federal de Alfenas. Varginha. BR
  • Rosa, Ricardo Martins da Silva; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Peregrino, Rodrigo Lima; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Laboratório de Matemática Aplicada. Rio de Janeiro. BR
  • Lobo, Viviana das Graças Ribeiro; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
  • Fonseca, Thais Cristina Oliveira; Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Matemática. Rio de Janeiro. BR
Rev. bras. estud. popul ; 40: e0252, 2023. tab, graf
Article Dans Anglais | LILACS, ColecionaSUS | ID: biblio-1529860
ABSTRACT
Abstract This article presents the Brazilian private insurance market's actuarial life tables, BR- EMS 2021. Using Bayesian inference on the parameters of the Heligman- Pollard law of mortality and data from 23 insurance groups over 15 years, totaling 3.5 billion registers, the data were corrected through a two hidden-layer neural network. The resulting tables show that the insured population exhibits lower mortality rates than the general Brazilian population, even lower than the national populations of well-developed countries such as the USA. Moreover, besides the expected gender gap in mortality rates, there is a clear distance between the death and survivorship insurance coverage groups. Likewise, the insured population characteristics mitigate well-known regional structural discrepancies in the Brazilian population, indicating that being part of the selected population of insured individuals is thus associated with a more effective protection against death than other outstanding factors such as geographic region of residence.
RESUMO
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.
RESUMEN
Resumen Este artículo presenta las tablas de vida del mercado de seguros privados brasileño, BR-EMS 2021. Los datos, obtenidos de 23 grupos de seguros a lo largo de 15 años, totalizando 3,5 mil millones de registros, fueron corregidos usando una red neuronal con dos capas ocultas. Mediante la inferencia bayesiana para estimar los parámetros bajo la ley de mortalidad de Heligman-Pollard, las tablas obtenidas muestran que la población asegurada tiene tasas de mortalidad más bajas que la población general brasileña e incluso más bajas que las poblaciones nacionales de países desarrollados, como los Estados Unidos de Norteamérica. Además de la diferencia de género esperada en las tasas de mortalidad, hay una clara distinción entre las tablas de grupos de cobertura de riesgo y cobertura de sobrevivientes. Asimismo, se demuestra que las tablas regionales de población asegurada no presentan las conocidas discrepancias estructurales regionales en Brasil, lo que indica que participar de la población de asegurados está asociado con una protección contra la muerte más efectiva que otros factores como la región geográfica de residencia.
Sujets)


Texte intégral: Disponible Indice: LILAS (Amériques) Sujet Principal: Registre civil / Mortalité Pays comme sujet: Amérique du Sud / Brésil langue: Anglais Texte intégral: Rev. bras. estud. popul Année: 2023 Type: Article Institution/Pays d'affiliation: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística/BR / Mercer/PT / Universidade Estadual do Rio de Janeiro/BR / Universidade Federal de Alfenas/BR / Universidade Federal do Rio de Janeiro/BR

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