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Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 12
Seguro de desempleo para Ecuador: características y sostenibilidad
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3.3.5 El algoritmo
Una vez establecido el modelo que se utilizar´a, en esta secci´on se explica el procedimien-
to a seguir para implementar las simulaciones de Monte Carlo utilizando re-muestreo tipo
bootstrapping. La siguiente tabla muestra la configuraci´on de par´ametros utilizada para la
ejecuci´on del modelo:
Tabla 2:
Par´ametros utilizados en el modelo para la simulaci´on
Par´ametro
Valor
r
Tasa de rentabilidad
0.04/12
α
Costo administraci´on mensual del fondo individual
0.01*SBU
β
Tasa de cotizaci´on total para el sistema de seguridad social
17.45 %
γ
Tasa de cotizaci´on mensual para el seguro de desempleo
1 %
ρ
Probabilidad de cumplir con requisitos
0.9
ω
N´umero de canastas b´asicas referenciales
4
σ
m
Per´ıodo de carencia
2
t
3
Tasa reemplazo en tercer mes
50 %
t
4
Tasa reemplazo en cuarto mes
45 %
t
5
Tasa reemplazo en quinto mes
40 %
t
6
Tasa reemplazo en sexto mes
35 %
t
7
Tasa reemplazo en s´eptimo mes
30 %
H
Horizonte de simulaci´on
60
L
Per´ıodo de acumulaci´on
24
Fuente:
elaboraci´on propia
Paso 1: se definen los indices
i
y
j
como variables aleatorias que siguen una distribuci´on
uniforme, de manera que:
i
∼
U
[1
, N
]
, y
j
∼
U
[
L, T
−
H
]
Donde
T
es la cantidad total de meses disponibles en la base de datos.
Paso 2: se escogen aleatoriamente
i
y
j
a partir de sus respectivas distribuciones de
probabilidad. Paso 3: a partir de las distribuciones de probabilidad emp´ıricas de
S
,
P
y
D
se
generan n´umeros aleatorios para las variables de inter´es utilizando la metodolog´ıa explicada
en el apartado anterior, de manera que:
si
j
+
H
, s
j
+
H
−
1
i
, ..., s
j
i
, s
j
−
1
i
, ..., s
j
−
L
+1
i
∼
F
S
i
(
s
i
)
,
p
j
i
∼
F
P
(
p
)
, y
d
j
i
∼
F
D
(
d
)
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