Casanprev bate meta atuarial em 2023 – Mesmo em um cenário econômico ainda conturbado, a fundação atingiu uma rentabilidade de 9,27% no acumulado de 2023 e superou a meta atuarial (INPC+4,86%) que ficou em 8,75%. O bom resultado quebra o ciclo iniciado em 2020 (durante a pandemia) em que a rentabilidade não atingiu a meta por três anos.
Historicamente o desempenho da entidade tem sido positivo mesmo nos três anos de dificuldades impostas pela recessão mundial. “A política de investimentos da Casanprev é focada no longo prazo, como requer a visão previdenciária. O objetivo é sempre obter a maior rentabilidade com menor exposição a riscos”, diz comunicado da fundação.
Funpresp-Exe abre consulta pública para licitação de seguradora – A fundação abriu consulta pública para receber contribuições ao edital de concorrência para contratação de coberturas de invalidez e morte aos participantes dos planos ExecPrev e LegisPrev e também para ações de captação de servidores federais não aderidos automaticamente. A consulta pública busca colher subsídios para que a entidade possa realizar um edital com mais possibilidades, fazendo com que mais seguradoras participem do processo de licitação.
O contrato com a atual seguradora se encerra em junho de 2024 e a fundação quer manter o produto para os participantes. “A Funpresp-Exe oferece tais coberturas para os participantes com preços extremamente competitivos. Essa é a intenção: proteção previdenciária para os participantes e suas famílias a custo baixo”, ressalta Dias, Diretor-Presidente da Funpresp-Exe. Mais informações estão disponíveis no site da entidade.
Petros vence prêmio com pesquisa de IA para riscos sistêmicos na economia – Com a monografia “Utilização de Machine Learning para Gestão de Risco Sistêmico”, quatro profissionais da Petros foram vencedores do prêmio CFA Society Brazil de Monografia em Finanças – Edição 2023, que reconhece pesquisas que mais contribuem para as inovações no mercado financeiros e de capitais.
Gabriel Pires, Analista de Riscos; Átila Riggo, Gerente de Gestão de Riscos; Bruno Queiroz Marchetto, Analista de Investimentos e Diego Martins Silva, Gerente de Análise Macroeconômica, desenvolveram e aplicaram na fundação um modelo de machine learning capaz de mensurar o risco sistêmico na economia. Na prática, as informações geradas funcionam como “alertas” para as áreas de investimento, responsáveis pela alocação de recursos, sobre o momento econômico do país.
Aprovado pelo Comitê de Riscos da Petros, o modelo desenvolvido já vem sendo utilizado pela área de Gestão de Riscos da entidade.
