Technology

61_nyugdijasok_420
Forrás: ITB

Nyugdíj-előrejelzés korszerű módszerekkel

Az Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóságnál nemrég fejeződött be az uniós támogatásból megvalósult VS/2013/0132 számú projekt. Ennek részeként európai összehasonlításban is korszerű módon, adattárház alapú fejlesztés biztosítja a MIDAS_HU mikroszimulációs előrejelzésének bázisadatait.

A nyugdíjrendszerünk hosszú távú jogszerzésre épül, melybe beszámít a teljes életpálya jogszerzése.

Az egyéni életpályák, a nyugdíj jogszerzés társadalom szintű megoszlása és a területet érintő intézkedések hatása nem mutatható ki determinisztikus egyenletekkel, nem modellezhető makro modellekkel. A megvalósult projekt eredményeképpen Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság európai szinten is korszerűnek számító mikroszimulációs modellezéssel vizsgálhatja és prognosztizálhatja a nyugdíjrendszert, az esetleges jövőbeni változások hatását.

A mikroszimulációs modellezés lényege, hogy egyén szintű anonimizált adatbázison alapul, egyének vagy háztartások, egyes életpályáját külön vizsgáljuk és jelezzük előre, szemben a makroszimuláció, össztársadalmi vagy egyes korosztályokat vizsgáló elemzésével. A szimuláció során egyéni életpályákat modellezünk nagy adathalmazokon. Esetünkben mikroszimuláció alatt egy igazi dinamikus szimulációt kell érteni, amely lépésenként, diszkrét időszakonként, évről-évre fut le. Minden lépés kimeneti állapota a következő lépés bemenete. A futás során keresztmetszeti és hosszmetszeti elemzés is történik. Ez csak nagyon fejlett statisztikai módszerekkel lehetséges.

Az egyéni szintű előrejelzés naprakész és széles adatigényt kielégítő adattárház által szolgáltatott bázisadatokon tud hatékonyan működni. Az ehhez szükséges fejlesztést EU támogatással az Omnit Solutions adattárház-specialistái hozták létre a NAS Kft. segítségével a nyugdíjbiztosító operatív rendszereiből nyert adatokra építve. A megoldást egy biztosított szintű modell felállítása jelentette, ahol az egyedek jogviszonyai éves bontásban állnak rendelkezésre. Az adathalmazt előkészítő számítási algoritmusok az adatok összegzésén kívül olyan jellemzők elérését is biztosítják, mint a szolgálati és osztónapok, vagy a fő jogviszonyként töltött napok száma.

 


 

 

A rendszer automatikus töltési folyamat során a forrás adatokat egy konszolidált adattárházba tölti be. Ennek köszönhetően az adatok egy egységes szerkezetű adatbázisban, külön szerveren érhetők el, anélkül, hogy a további legyűjtésekkel és modellezéssel a forrás rendszereket terhelnék az elemzők. Az adattárház töltési folyamatának végén egy a teljes adathalmazt tartalmazó anonimizált adatpiacot hoz létre. Ezek után egy a KSH adataihoz igazított, több szempont szerint rétegzett véletlen mintavétel történik, majd a hiányzó adatokat (pl családi kapcsolatok) retrospektív szimulációval egészítik ki. Így áll elő a szimuláció számára a bemeneti adathalmaz.

Maga prospektív mikroszimuláció évről évre a következő modulokat futtatja: születések és halálozások; házasságok, élettársi kapcsolatok és válások kezelése; munkaerőpiac – foglalkoztatás és keresetek; nyugdíj megállapítás; indexálás. A számításokhoz bemeneti bázisadatok mellett külső statisztikai adatokat, előrejelzéseket (KSH, Ageing Working Group) is használnak. A modell maga nem determinisztikus, hanem sztochasztikus, azaz szerepet biztosítanak a véletlen hatásoknak is.

A modellezésre alkalmas adatpiac biztosításán kívül egy grafikus üzleti intelligencia eszköz is bevezetésre került, amely nagyban segíti az elemzők munkáját, segítségével adatbázis-ismeretek nélkül készíthetők legyűjtések és analitikák, és grafikus elemzések.

A projekt sikerét több tényező segítette elő. A projekt teljes szakaszában szoros együttműködésben dolgoztak a nyugdíjszakma szakemberei az Omnit adattárház specialistáival és a NAS informatikusaival. Az adattárházra specializált projektmódszertan és annak eredménytermékei segítségével pontosan állt össze az üzleti igény és az adatkörök meghatározása, de a kivitelezés még így is jelentős feladatnak bizonyult. Az adatpiac előállításához a kalkulációs algoritmusoknak fél milliárd rekordon kellett időszak alapú jogviszony-konszolidációt végezni. Végül sikerült az eredetileg becsült 70 napos számítási időt 10 órára csökkenteni, biztosítva ezzel a határidőre történő szállítást.