Demográfiai előrejelzések és nyugdíjkutatás támogatása mikroszimulációs módszertanok alkalmazásával = Supporting demographic forecasts and pension research through the application of microsimulation methodology

Burka, Dávid (2019) Demográfiai előrejelzések és nyugdíjkutatás támogatása mikroszimulációs módszertanok alkalmazásával = Supporting demographic forecasts and pension research through the application of microsimulation methodology. PhD thesis, Budapesti Corvinus Egyetem, Gazdaságinformatika Doktori Iskola. DOI 10.14267/phd.2019032

[img]
Preview
PDF :
2MB
[img]
Preview
PDF : (az értekezés tézisei magyar nyelven)
669kB
[img]
Preview
PDF : (draft in English)
576kB

Abstract

Az elmúlt évtizedekben a fejlett országok demográfiai folyamatai jelentős változásokon mentek keresztül. A társadalom életkor szerinti struktúrájának átalakulása és népesség elidősödése olyan gazdasági és szociológiai kihívások elé állítja a döntéshozókat, mint a nyugdíjrendszer fenntarthatóságának biztosítása. Ez a problémakör pedig különösen érzékenyen érinti a Magyarországhoz hasonló módon, felosztó-kirovó elven működő rendszert alkalmazó országokat. A problémák mögött meghúzódó folyamatok lassú lefutásúak, a fenntarthatóság érdekében tett intézkedések hatásai pedig rövidtávon gyakran rejtve maradnak. A helyes döntések meghozatalához ezért elengedhetetlen a hosszú távú előrejelzések alkalmazása. A mikroszimuláció az ágens modellek egy szélsőséges esete, melyben egy ügynök egyetlen személynek felel meg. Ez a részletes felbontás olyan elemzéseket tesz lehetővé, melyekre más, csoportszinten aggregált mutatókkal dolgozó módszerek (pl.: kohorsz-komponens módszer, ágens modell) nem alkalmasak. A mikroszimuláció segítségével bármely tulajdonság mentén vizsgálható a továbbvezetett népesség eloszlása, ráadásul olyan jelenségeket is képes kezelni, melyek nem írhatók le analatikusan kezelhető függvényekkel. Az előnyei ellenére azonban a mikroszimulációt viszonylag ritkán használják a demográfiai előrejelzések vagy a nyugdíjkutatás kapcsán. A részletes bontásban továbbvezetett népességhez ugyanis hasonlóan részletes adathalmazokra van szükség, melyek nem mindig állnak rendelkezésre. Ezen felül egy összetett mikroszimuláció megvalósítása általában magas szintű szoftverfejlesztői ismereteket és jelentős számítási kapacitást igényel. Az értekezés célja egy olyan, mikroszimuláción alapuló demográfiai előrejelző módszer kidolgozása és verifikálása, mely képes áthidalni ezeket a hátrányokat. Az értekezésben áttekintésre kerül, hogy a Magyarországon rendelkezésre álló adatforrások felhasználásával milyen mikroszimuláción alapuló demográfiai előrejelzések valósíthatók meg. A vizsgálatok figyelembe veszik az adatok minőségét, az adatgyűjtésekkel kapcsolatos szabályozásokat és az adatvédelmi törvényekből adódó korlátozásokat. Az elérhető mikroszimulációs programcsomagok és fejlesztői könyvtárak egyike sem képes egyszerre megfelelni a rugalmasság, a könnyen kezelhetőség és a sebesség kritériumának. Ezért az értekezés része egy olyan szimulációs keretrendszer megvalósítása, mellyel gyakorlatilag bármilyen modell felépíthető anélkül, hogy a felhasználó komoly szoftverfejlesztői ismeretekkel rendelkezne. A keretrendszerben megvalósított szimulációk futási ideje még egy egyszerű irodai számítógépen futtatva is elég alacsony ahhoz, hogy akár több tucat különböző szcenárió esetén is elfogadható időn belül maradjon. A csoportszinten aggregált modellek nem alkalmasak a népesség adott tulajdonság mentén vett eloszlásának tovább vezetésére. A felmért adatforrások és a keretrendszer felhasználásával bemutatásra kerülnek olyan mikroszimuláción alapuló demográfiai modellek, melyek különböző továbbtanulási trendek mentén hasonlítják össze a népesség összetételét. A demográfiai alapokra épített jövedelem- és nyugdíjmodellekben a mikroszimulációs megközelítés lehetőséget ad az analitikus függvényekkel nem leírható, rendkívül töredezett szolgálati idők modellezésére is. Az értekezés összehasonlítja a népesség jövedelemeloszlását a különböző nyugdíjszámítási rendszerekben, és rávilágít arra, hogy az aggregált mutatók vizsgálata esetén milyen jellegű információvesztés történhet. A nyugdíjrendszer fenntarthatóságát a rendszerszintű változások mellett az előre nem jelezhető exogén jelenségek is befolyásolhatják. Ezek hatásai azonban gyakran csak rendkívül hosszú távon jelentkeznek. Az értekezésben bemutatásra kerül, hogy hosszabb távon milyen negatív hatásai lehetnek például egy nem tartós gazdasági növekedésnek.

Item Type:Thesis (PhD thesis)
Supervisor:Tasnádi Attila, Mohácsi László
Subjects:Finance
Economic development
ID Code:1065
Date:2 October 2019
DOI:10.14267/phd.2019032
Deposited On:11 Sep 2019 12:40
Last Modified:04 Feb 2020 09:05

Repository Staff Only: item control page