¿Con qué grado de precisión puede la ciencia actuarial predecir mi vida útil?

La respuesta a esta pregunta (como se ha expresado) no es muy interesante ni útil para el caso; la respuesta obvia es que (a menos que alguien invente el viaje en el tiempo) es casi imposible predecir con precisión la vida útil exacta . Por lo tanto, como ejemplo, tal vez por cada 50 predicciones independientes de su vida restante, probablemente solo 1 o 2 serían exactas para el año, y mucho menos si la precisión deseada es para el mes y así sucesivamente.

Sin embargo, dado que su pregunta está expresada en torno a un ‘grado de precisión’, voy a seguir adelante y asumiré que se refería a “la esperanza de vida de alguien con características muy similares a la suya [en términos de factores que se podría esperar alguna información significativa a este respecto, por ejemplo, edad, género, etc.] ”.

Para responder a esa pregunta, digamos que alguien dice que puede decirle las edades exactas en el momento de la muerte de cualquier persona que falleció en los últimos 40 años, así como las causas de esas muertes. Digamos también que pueden decirle a todos sus géneros, ya sea que vivan en ciudades o áreas rurales, las historias de sus familias de ciertas enfermedades crónicas, etc.

Si se sentara y pensara acerca de la pregunta con el escenario anterior en mente, entonces se daría cuenta de que podría hacer un trabajo decente al adivinar cuánto tiempo se espera que viva una persona con características similares a usted (como se señaló anteriormente). Para ello, deberías:

  • haga una lista de todos los factores que podrían ser útiles para predecir su esperanza de vida, hasta el tamaño de su zapato (si tiene esa sospecha)
  • Averigüe qué proporción de las personas que murieron en los últimos 40 años compartieron los mismos factores (que usted sabe con certeza, ya que tiene acceso a esta masa de información confiable)
  • por último, podría decir que la edad promedio al morir de este grupo de personas es (más o menos) una estimación muy confiable de su esperanza de vida.
    He hecho un poco de saludo con la mano aquí, esto no es del todo técnicamente correcto … para dar una idea de por qué, considere cómo los avances médicos durante el período de 40 años se ignorarían al construir la estimación de esta manera; pero no tenemos un año para trabajar con esta pregunta, por lo tanto, a los efectos de transmitir el punto, creo que lo que he presentado es suficiente.

Sin embargo, hay un problema importante: el escenario que he proporcionado está manipulado … mucho. En el mundo real, el mundo de Actuary, no hay un suministro ilimitado de información gratuita, confiable y en tiempo real (esto tiene un costo significativo). Por lo tanto, el Actuario tendrá que ejercer un cierto juicio (esas cosas que pasaron años aprendiendo en una universidad, luego algunos años más ganando a través de la experiencia laboral, y luego tuvo que demostrar el conocimiento de su respectivo cuerpo profesional) sobre cuánta información es suficiente para proporcionar una estimación aceptable . Los medios aceptables por lo general variarán dependiendo del propósito para el cual se usarán las estimaciones, que puede variar desde la determinación de los pagos en los acuerdos judiciales hasta la valoración de compañías de seguros completas.

El problema aumenta cuando se considera que el Actuario también tiene que ejercer un juicio sobre qué factores se considerarán significativos y cuáles no [además, para hacerlo, primero debe determinar qué significa ‘significativo’ ‘, dado el contexto … en sí mismo. , esta tarea puede ser una ‘conjetura educada’ o una serie de reuniones entre las mentes superiores de las partes interesadas afectadas]. El número de factores es relevante porque determinará la cantidad mínima de información que se debe recopilar para asignar credibilidad a la estimación resultante (si los grupos terminan siendo demasiado pequeños, entonces hay mucho espacio para la “aleatoriedad” en lo que se dice). observado, por lo tanto, no podemos decir que si tomáramos a un grupo diferente de personas similares terminaríamos con más o menos la misma estimación … que es lo que estamos tratando de poder hacer).

Como ejemplo de la relevancia de la cantidad de factores elegidos, considere si decimos que solo su edad (dividida en 4 grupos: 0–25, 26–50, 51–75, 76–100) y el género realmente importan, en lugar de decir Otros 5 factores también importan. En el primer caso, todos los datos que recopilamos solo se dividen en 8 grupos, por ejemplo, un grupo sería de hombres de 26 a 50 años; así que puede comenzar con una gran cantidad de datos y terminar con 8 grupos, cada uno con una cantidad decente de datos. En este último caso, los datos deben dividirse por un número mucho mayor … mucho mayor; Por lo tanto, para obtener un resultado tan creíble como el primer caso, necesita mucha más información para empezar.
Es bastante interesante si considera que incluso las bandas de edad que he usado requerirían, en la práctica, un juicio actuarial; solo piénselo, si hubiera permitido las bandas de edad anuales en el ejemplo anterior, entonces los datos habrían tenido para ser divididos en 200 grupos: 100 grupos de edad para cada uno de los dos géneros … Ni siquiera tocaré el segundo caso, esto solo expone exponencialmente el problema.

En cualquier caso, para responder realmente a la pregunta, ¿con qué fiabilidad pueden los Actuarios determinar las expectativas de vida? Depende. Con suficiente tiempo y recursos, se puede determinar una muy buena estimación; sin embargo, esta estimación nunca significará mucho si se analiza desde la perspectiva de un solo individuo … recuerde, hay Actuarios en algún lugar que aún trabajan en el viaje en el tiempo para ese. Sin embargo, para la mayoría de los propósitos se puede hacer un trabajo decente, aunque a un costo bastante significativo.

No puedo dar porcentajes exactos, no creo que nadie pueda … sin embargo, si me dicen que hay una gran cantidad de datos en los que se basa una estimación para un grupo con un gran número de personas, entonces puedo decir Estoy bastante seguro, probablemente más del 65%, de que para el grupo la esperanza de vida calculada es una muy buena estimación.

Nota: no he abordado todos los problemas que surgen en el ejercicio en la práctica. Simplemente he tratado, tan simplemente como puedo, de retratar algunas de las ideas clave involucradas.

Antes de comenzar a aprender sobre la ciencia actuarial, este fue uno de los grandes conceptos erróneos que tenía. Pensé que sería capaz de predecir cuándo voy a morir. Al menos eso era lo que algunas de las personas actuariales les dirían a las personas no actuariales lo que hacen. Suena genial a un chico de 17 años en aquel entonces.

Luego fui a la universidad y comencé a aprender sobre probabilidad y estadísticas, dándome cuenta de lo esencial para calcular la prima de seguro. La verdad es esta: los actuarios requieren una gran cantidad de datos (ya sea de las compañías de seguros, reaseguradoras o estadísticas nacionales / de la industria) para fijar el precio de la prima. Pero la recopilación de datos es solo el primer paso.

Lo siguiente sería clasificar los datos en grupos homogéneos, es decir, varios grupos de perfil de riesgo similar en cada categoría. Luego, ejecutando los datos utilizando modelos adecuados o software actuarial seleccionado, los actuarios pueden fijar el precio de las primas para cobrar a los asegurados. Por supuesto, hay muchas suposiciones establecidas durante el proceso de fijación de precios, como la tasa de mortalidad y morbilidad, la tasa de interés, la tasa de inflación, etc.

La razón por la que les digo todo esto es porque, de hecho, la ciencia actuarial no puede realmente predecir su vida útil. Los actuarios pueden agrupar a todos los perfiles de riesgo similares (para eso están los formularios de la propuesta, para recopilar información de los posibles asegurados) en el mismo grupo / categoría, y luego fijar el precio de la prima del seguro en consecuencia. Su vida útil depende de su origen familiar, trabajo y estilo de vida.

Lo que pueden hacer los actuarios es cuantificar el riesgo de que usted viva demasiado largo / demasiado corto (riesgo de longevidad) y alterar las suposiciones utilizadas en el proceso de fijación de precios en consecuencia. Esto formaría parte del proceso de monitoreo después de que se haya lanzado el producto de seguro (por ejemplo, un seguro de vida completo).

Luego, los actuarios se involucrarían con la función de administración de riesgos de la compañía, y consideraron estratégicamente varias opciones de mitigación de riesgos para cubrir / transferir el riesgo de longevidad. Aún después de todo esto, los actuarios no podrán decir cuánto tiempo vas a vivir. Puede ser el valor extremo que sobreviva a la población general promedio.

No pueden hacerlo particularmente bien, pero está bien, porque no necesitan hacerlo. Una compañía de seguros de vida tiene muchos asegurados en un momento dado, y lo que realmente necesitan para poder predecir es cuántos de ellos morirán en un año determinado. Eso resulta ser un problema mucho más fácil de resolver.

En cuanto a dar un número a esta respuesta, no puedo. Hay muchos métodos actuariales diferentes y las respuestas serán diferentes.

Sin embargo, lo más importante es que una buena respuesta sería “la ciencia actuarial no puede dar una muy buena predicción de la vida útil de una persona sana (punto de datos único)”.

La fortaleza que obtenemos al emplear tablas y métodos de vida sobre la duración de la vida proviene del hecho de que generalmente trabajamos con un gran número de puntos de datos (diferentes individuos). Cuando este es el caso, podemos usar tablas de vida o métodos actuariales para hacer inferencias útiles sobre las tasas de supervivencia de la población considerada.

Para un individuo, (por lo que yo sé), hay demasiada variación para que la ciencia actuarial dé una predicción útil de su vida útil.