Modellpontok képzése és használata

Modellpontok képzése és használata Dr. Kovács Erzsébet egyetemi tanár Budapesti Corvinus Egyetem A jogosultságszerzés modellezése szekció 2015.05.28.

MIDAS_HU Workshop: Modellpontok képzése

1

Szakmai kihívás és érdekes feladat Murphy szerint Booker törvénye: Egy gramm alkalmazás felér egy tonna elvonatkoztatással. Modellpont= adatbányászat vagy statisztikai elemzés??? 2015.05.28.


2

Előzmények  

NYIKA Jelentés 2010 (Szerk: Holtzer Péter) Ennek 7. melléklete: A hatásvizsgálat mikroszimulációs modellje (Horváth Gyula) 





Modellpontok szerinti kalkuláció

A jogosultságszerzők és a teljes népesség összevetése (Rétallér Orsolya) Felkérés modellpontok képzésére  Modellpontok kialakítása az aktívakra és az ellátottakra (Kovács Erzsébet és Vékás Péter)  Forrás: ONYF Adminisztratív adatai és KSH 2015.05.28.

3


A feladat kettőssége 



2012-ig tartó 9 321 199 adatból a jövőbeni modellpontok? Jogosultság-szerzőkről sok egyedi adat, de  



Személyi jellemzők kevéssé ismertek Nem reprezentatív része a népességnek – életkor szerint nagy eltérések

Ellátottakról 



2015.05.28.

Korábbi személyi adatok (pl. foglalkozás, szolgálati idő hossza) nem ismertek Részletes adat: az ellátás típusa és a járadék nagysága MIDAS_HU Workshop: Modellpontok képzése

4

ONYF 5 kohorsz követése: max 80%

2015.05.28.


5

A teljes népesség 



Sok egyedi adatot (is) tudunk, amit az ONYF nem tart nyilván (pl. iskolai végzettség, családi állapot) Viszonyítási pontot jelent 



a jogosultságszerzők adatainak és megoszlásának ellenőrzésére az újonnan belépők modellpontjainak képzésében

Néhány ábra következik a tendenciák áttekintésére (életkor nemek szerint, családi állapot, szülések száma, stb.) – a változás nem ért véget!

2015.05.28.

6


Munkakezdők (keveset tud az ONYF róluk) és nyugdíjba vonulók várható száma Magyarországon 2300000 2100000 1900000 1700000 15-24 évesek

1500000

nyugdíjba menők száma

1300000 1100000 900000

20 0 20 0 0 20 2 0 20 4 0 20 6 0 20 8 1 20 0 1 20 2 1 20 4 1 20 6 1 20 8 2 20 0 2 20 2 2 20 4 2 20 6 2 20 8 3 20 0 3 20 2 3 20 4 3 20 6 3 20 8 4 20 0 4 20 2 4 20 4 4 20 6 4 20 8 50

700000

2015.05.28.


7

A népesség száma nem és kor szerint, hatalmas változás volt 1910. január 1.

2011. január 1.

100–X

100–X

90

90

Férfi

Nő

80

Nő

Férfi 80

70

70

60

60

50

50

40

40

30

30

20

20

10

10

0 120 100 80 60 40 Ezer lakos

2015.05.28.

20

0

0 0

20

40

60

80 100 120 120 100 80 60 40 Ezer lakos Ezer lakos

20

0


0

20

40

60

80 100 120

Ezer lakos

8

A népesség száma nem, életkor és családi állapot szerint, 2011. január 1. Nem stabil arány és nem szimmetrikus 100–X Férfi

Nő

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

100

80

60

Házas

2015.05.28.

40

Ezer lakos

20

Nőtlen, hajadon

0

0

20

Elvált

40 60 Ezer lakos

80

100

Özvegy


9

40 és 60 éves korban várható átlagos élettartam, 1960–2010

A növekedés (hogyan) folytatódik? 40 éves korban várható átlagos élettartam

60 éves korban várható átlagos élettartam 0

(e60)

0

(e40)

Férfi

2015.05.28.

2010

2005

2000

1995

1990

1985

1980

1975

1970

Év

1965

2010

13

2005

25

2000

15

1995

28

1990

17

1985

31

1980

19

1975

34

1970

21

1965

37

1960

23

1960

Év 40

Nő


10

Az eltérés tartós máshol is: 80 éves angol adatsor 85 Females

80 75

Males

EOLB Years

70 65 60 55 50 45 40 1911

2015.05.28.

1921

1931

1941

1951 1961 Year

1971


1981

1991

11

A szülő nők átlagos életkora 1990–2010

Élveszületések az anya életkora szerint (f x )

(x)

Ezer nőre

Év

180

33

150

31

120

29

90

27

60

25

30

23

14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 Korév

1990

2015.05.28.

2000

2010

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

21

0

Első


Második gyermeknél

Harmadik

12

Modellpont képzés módszerei 1.

Mintavételi módszerek  

2.

Véletlen, egyszerű vagy rétegzett mintavételi eljárások Gond: A mintába kerülő személyek, családfők száma lényegesen kisebb, mint a modellpontok száma. A kérdőíves megkeresés és adatgyűjtés időigényes és drága.

Klaszterező eljárások  

Struktúrafeltárás Gond: Klaszterek a modellpontok, de jellemzőikhez nem adhatók meg kategória-határok. A változók mérési skálája nagyon különböző.

2015.05.28.


13

Modellpont képzés módszerei 3. Kategória-kombinációk képzése  változónként kategóriákat képezünk  kategória-összevonásokkal, több változó kategóriáinak lehetséges kombinációból alkotunk csoportokat=modellpontokat,  egy-egy csoportban a gyakoriság „megfelelő” legyen   

Nem üres kategóriák Egymást át nem fedő csoportok. Statisztikai tulajdonságaikkal írjuk el a MP-ket.

2015.05.28.


14

Életkor szerinti elhatárolás: 16-61 évesek modellpontjai 



7 ismert adat:életkor (46 korév), nem (2), régió (3), településtípus (3), jövedelem (5 kvintilis), foglalkozás (4) és foglalkoztatás (10)* E hét változó kategóriáiból képezhető kombinációk száma: 165 600 modellpont.

*Foglalkoztatás szerint három főprofil (magasan, közepesen és alacsonyan foglalkoztatottak)+ellátottak és a pszeudó jogviszonnyal rendelkezők: öt főprofil 2011-hez képest változott-e

„Üresek” összevonása után 92 720 aktív modellpont, egy pont átlagosan 58 fő 2015.05.28.


15

Aktívak foglalkoztatása (Vékás Péter előadása) és jövedelme Kvintilis

Átlag

Szórás

Alsó határ

1

250 191 Ft

128 828 Ft

0 Ft

2

673 278 Ft

130 441 Ft

451 321 Ft

3

1 125 859 Ft

132 876 Ft

901 609 Ft

4

1 753 731 Ft

246 260 Ft

1 373 359 Ft

5

4 227 766 Ft

5 053 477 Ft

2 249 233 Ft

1 606 165 Ft

2 663 972 Ft

Teljes

állomány 2015.05.28.


16

Életkor szerinti elhatárolás: 61 év felettiek modellpontjai – 2 elő-lépés Az állomány 2 689 521 főt tartalmaz, benne a passziválási kód szerint: 1=halott és 2=egyéb, 1)a még élő személyek: 2 591 811 fő (96,4%) 2) a 16-61 évesek mind aktív korúak az átfedések elkerülése miatt a nyugellátás modellpontjaiban nem vesszük figyelembe ezt a kortartományt.

A 2012-es adatok miatt az 1950-ben és előtte született személyek 62+ évesek, 1 541 981 fő adatai alapján képezhetők modellpontok 2015.05.28.


17

Nyugdíjas modellpontok 









1 538 965 fő maradt, akik 62 év felettiek, még élnek (max 104 év), és részesültek is nyugdíjban 3 változó: kor, nem, profil kategória valamennyi lehetséges kombinációja: 43 x 2 x 2= 172 modellpont képezhető Régió és település nem használható, csak 30%-nak ismert a régiós besorolása, a településtípus adat Néhány üres kategóriakombináció

156 modellpont, egy pont átlagosan 9865 egyént tartalmaz

2015.05.28.


18

Nyugdíjkifizetések: átlagok 3016 főnek végig nulla Ft kifizetés férfi nő Összes

férfi nő Összes

N

Átlag

Szórás

Std. hiba

Minimum

Maximum

649332

122984,78

52334,823

64,947

140

1507350

889633

104039,86

41526,253

44,027

175

746965

1538965

112033,25

47328,801

38,151

140

1507350

N

Átlag

Szórás

Std. hiba

Minimum

Maximum

77

149606,34

36791,82

4192,82

92270,00

331035,00

79

116283,98

17415,70

1959,42

91810,00

194882,50

156

132731,55

33101,22

2650,22

91810,00

331035,00

2015.05.28.


19

Belső ellenőrzés – problémák kezelése 





Az alacsony létszámú modellpontok összevonása Hiányzó változó-értékek kezelése feltételes eloszlások szerint A nyilvántartásból hiányzók kezelése KSH adatokból (különösen a fiatalok, pályakezdés előtt állók)

2015.05.28.


20

2011-es Népszámlálás adatainak 10%-os mintája  



Adatok a KSH Kutatószobájából A 10%-os véletlen minta háromszintű: lakás, háztartás (kiválasztás alapja), ezen belül személy Háztartás és személy szintű anonimizált adatokat használtunk



2011-es népszámlálásból 2012-es ONYF adatok egy évnyi eltérés áthidalása: a népszámlálási adattáblában a személyeket egy évvel megöregítettük



Cél: ellenőrzés és teljeskörűsítés 2015.05.28.


21

Az összehasonlítás tanulságai 



A „középső” életkorokban és a tipikus foglalkoztatás mellett jól megfelel egymásnak a KSH minta és az ONYF adatbázis. Jelentősebb eltérések: 



a szélső életkorokban, a fiatalok és a nyugdíj előtt állók korcsoportjaiban, a nem szabályos foglalkoztatási kategóriákban

Érdemes lenne a teljes népszámlálás adatait elkérni a KSH-tól 2015.05.28.


22

Teljeskörűsítés lépései 



Az aktívak teljessé tétele a KSH adatok felhasználásával: az aktívak 92720 modellpontjára négy kategória szerint arányosítottuk az emberek számát: életkor, nem, régió és aktivitás (6,3 millió főt fed le) Az ellátottak teljessé tétele az ONYF állományi adatok felhasználásával: életkor és nem alapján (2 millió fő)

2015.05.28.


23

Források  

 

 



 

http://www.demografia.hu/index.php/kiadvanyok/mhelytanulmanyok Kamarás Ferenc sok írása, pl. http://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/gyor/nep/nep21201.pdf Cragg, R.: The Demographic Investor, Financial Times, Pitman Publishing, 1998. http://www.penzugyiszemle.hu/vitaforum/gyermekvallalas-esnyugdijrendszer-a-reform-10-alaptetele (Botos József és Botos Katalin) Kovács Erzsébet: A nyugdíjreform demográfiai korlátai http://www.bankszovetseg.hu/wpcontent/uploads/2012/10/HSz2_128_149ig.pdf Nyugdíj és gyermekvállalás Tanulmánykötet, Gondolat 2012. (szerk: Kovács Erzsébet, 16 szerző írása) Nyika Jelentés (2010), Szerk: Holtzer Péter, MEH, Budapest Modellpont csoportosítás az ONYF mikroszimulációs modelljéhez (Tanulmány, 2014. december, Kovács Erzsébet)

2015.05.28.

24


Köszönöm a modellpontok iránti figyelmet! [email protected] 2015.05.28.


25

Modellpontok képzése és használata

Recommend Documents