Variables que impactan la evaluación de los sistemas de pensiones incluidos en el Mercer CFA Institute Global Pension Index.

Abstract

El Índice Global de Pensiones desarrollado por Mercer en conjunto con CFA Institute (en inglés, Mercer CFA Institute Global Pension Index, MCGPI) permite clasificar los sistemas de pensiones en diferentes países del mundo. Para el año 2020, el índice considera a 39 países que representan a más de dos tercios de la población total mundial. Para fines de este estudio se busca encontrar qué variables económicas, sociodemográficas y políticas afectan el rendimiento de cada país en el MCGPI. Para comenzar a desarrollar el problema se realiza un estudio básico de los sistemas de pensiones. Además, se levanta información sobre estudios previos en materias de pensiones para saber qué variables se utilizarán en el análisis. Este proceso de investigación termina con 10 variables diferentes a evaluar, entre las que se encuentran sociodemográficas como la expectativa de vida, económicas como el crecimiento del PIB y políticas como el índice de percepción de corrupción. Para desarrollar las estimaciones se utilizan dos tipos de modelos, un modelo Probit y un modelo Ordered Probit. El primero tiene como variable dependiente la pertenencia o no a los mejores niveles de calificación en el MCGPI y el segundo tiene las diferentes categorías de calificación del MCGPI. Se estiman diferentes especificaciones de los modelos, dependiendo de la disponibilidad de datos. Además, a estos modelos se les incorporan variables binarias por cada año para evaluar los efectos temporales.