The Use of Classification Trees to Assess the Level of Pension Benefits from Different Types of System
DOI:
https://doi.org/10.18559/wzyxaz39Słowa kluczowe:
System emerytalny, Data Mining, Świadczenia emerytalneAbstrakt
Systemy emerytalne działające na świecie funkcjonują według różnorodnych rozwiązań, ale każdy system, niezależnie od kształtu, ma spełniać ten sam zasadniczy cel społeczny, polegający na zapewnieniu adekwatnych dochodów na czas po zakończeniu pracy zawodowej. Przydatne do oceny realizacji tego celu może być narzędzie data mining, jakim są drzewa klasyfikacyjne. Wykonane w opracowaniu symulacje świadczeń emerytalnych oraz ocena ich poziomu przy wykorzystaniu drzew klasyfikacyjnych pozwoliły na wskazanie zróżnicowania pomiędzy systemami DB a NDC. Ponadto za pomocą drzew klasyfikacyjnych możliwe było wskazanie czynników odgrywających najistotniejszą rolę w odniesieniu do poziomu świadczeń emerytalnych w poszczególnych analizowanych systemach.
Pobrania
Bibliografia
Chłoń-Domińczak, A., 2012, Potrzeba prowadzenia długookresowych prognoz w systemach emerytalnych, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, vol. 28, s. 35-64.
Zobacz w Google Scholar
Czepulis-Rutkowska, Z., 2000, Systemy emerytalne a poziom zabezpieczenia materialnego emerytow, IPiSS, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
European Commission, 2003, Joint Report by the Commission and the Council on Adequate and Sustainable Pensions, European Commission, Brussels.
Zobacz w Google Scholar
European Commission, 2006, Current and Prospective Theoretical Pension Replacement Rates, European Commission, Brussels.
Zobacz w Google Scholar
European Commission, 2008, The Life of Women and Men in Europe, 2008: A Statistical Portrait, European Commission, Brussels.
Zobacz w Google Scholar
European Commission, 2012, An Agenda for Adequate Safe and Sustainable Pensions. White Paper, European Commission, Brussels.
Zobacz w Google Scholar
Fornero, E., 2008, Gender Difference in Retirement Income and Pension Policy - Simulating the Effects of Various DB and DC Schemes, CEPS, Brussels.
Zobacz w Google Scholar
Gatnar, E., 1998, Symboliczne metody klasyfikacji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Gatnar, E., 2001, Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Góra, M., 2003, System emerytalny, PWE, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
GUS, 2012, Trwanie życia w 2011 r., Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Jajko-Siwek, A., 2006, Metoda kalkulacji świadczeń emerytalnych w Polsce, w: Roeske-Słomka, I. (red.), Prace statystyczne i demograficzne, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
Łapczyński, M., 2003, Drzewa klasyfikacyjne w badaniach satysfakcji i lojalności klientów, w: Analiza satysfakcji i lojalności klientów, Materiały szkoleniowe firmy StatSoft , Warszawa- Kraków, s. 93-102.
Zobacz w Google Scholar
OECD, 2011, Pensions at a Glance 2011: Retirement-Income Systems in OECD and G20 Countries, Paris.
Zobacz w Google Scholar
Owczarek, J., 2009, Redystrybucyjność bazowego systemu emerytalnego w Polsce, Rozprawy Ubezpieczeniowe, vol. 7, s. 105-126.
Zobacz w Google Scholar
Ratajczak-Tucholka, J., 2012, Solidarność w kontekście zmian bazowego systemu emerytalnego w Polsce w latach 1999-2011, Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, vol. 74, s. 217-235.
Zobacz w Google Scholar
Rutecka, J., 2012, Zakres redystrybucji dochodowej w ubezpieczeniowym systemie emerytalnym, Oficyna Wydawnicza - Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
UKNUiFE, 2003, Wysokość emerytur w nowym systemie ubezpieczeń społecznych, Urząd Kontroli i Nadzoru Ubezpieczeń i Funduszy Emerytalnych, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Ustawa z dnia 17 grudnia 1998 r. o emeryturach i rentach z FUS.
Zobacz w Google Scholar
