La pandemia rompió la premisa de que la mortalidad mejora de forma predecible. Cómo se mide el exceso de mortalidad y qué hacer con él en seguros, pensiones y reaseguro.
Publicado el 5 de octubre de 2026 · por Act. Francisco Javier Ruiz de la Peña Olea
Durante décadas, el trabajo de un actuario de vida se apoyó en una premisa cómoda: la mortalidad mejora poco a poco y de forma predecible. La pandemia de COVID-19 rompió esa regularidad y dejó una pregunta que sigue abierta: ¿qué parte del aumento de fallecimientos fue un episodio pasajero y cuál es un cambio duradero que debe reflejarse en primas, reservas y pensiones? Este artículo explica cómo se mide el exceso de mortalidad, por qué importa y cómo conviene tratarlo con criterio técnico.
El exceso de mortalidad es la diferencia entre las muertes observadas y las que se esperaban en ausencia del evento extraordinario. Todo depende de ese «esperado»: se construye con una línea base que combina la experiencia de años previos, la tendencia de mejora y la estacionalidad. Si la línea base es demasiado optimista, el exceso se sobreestima; si es demasiado pesimista, se subestima. Por eso dos estudios serios pueden reportar cifras distintas sin que ninguno esté equivocado: parten de supuestos base diferentes.
Los actuarios suelen expresarlo de dos maneras. La primera es la razón de mortalidad real contra esperada (actual-to-expected, A/E), muy usada en estudios de experiencia de aseguradoras. La segunda es el exceso por edad, sexo y causa, que permite ver quién absorbió el impacto y si éste se desplaza con el tiempo.
La investigación publicada por la Society of Actuaries (SOA) y otras asociaciones coincide en varios patrones cualitativos que vale la pena conocer:
Nota metodológica: las magnitudes exactas dependen del país, el periodo y la línea base utilizada. Para cifras vigentes consulta siempre los reportes originales citados al final.
Un periodo de mortalidad elevada genera siniestros mayores a los tarificados. La pregunta de fondo es si las tablas de valuación y las hipótesis de mejora futura deben ajustarse, o si se trató de un choque transitorio que sólo exige reconocer la pérdida. Responderla requiere separar el evento (que ya ocurrió) de la tendencia (que determina el futuro).
Aquí el efecto es el inverso: más fallecimientos adelantados reducen, de momento, la longevidad observada del grupo, y eso puede tentar a recortar reservas. Es una trampa: un choque de un par de años no cambia la tendencia de largo plazo, y una renta vitalicia se paga durante décadas. Los equipos de pensiones se apoyan en la escala de mejora de mortalidad y en las actualizaciones periódicas del comité de la SOA dedicado al tema. Para profundizar, revisa el artículo sobre riesgo de longevidad.
El reaseguro de vida absorbió parte importante del choque. Los tratados con cláusulas de mortalidad catastrófica y los reaseguradores internacionales redefinieron exclusiones, límites y precios de renovación. Es un buen ejemplo de riesgo de cola que se consideraba remoto. Más sobre el tema en reaseguro y el papel del actuario.
La práctica prudente evita dos extremos: ignorar los años atípicos como si no hubieran existido, o proyectarlos hacia el futuro como si fueran la nueva normalidad. En su lugar, suele recomendarse:
Este último punto conecta con la disciplina de gobernanza y validación de modelos: una hipótesis de mortalidad es un parámetro de modelo con dueño, documentación y fecha de revisión.
En México y la región el ejercicio tiene particularidades. Las tablas de mortalidad regulatorias y las de experiencia mexicana de asegurados se construyen con volúmenes menores que los de mercados desarrollados, lo que amplía la incertidumbre estadística. Además, el acceso desigual a servicios de salud y la prevalencia de padecimientos como la diabetes y la hipertensión hacen que la mortalidad poblacional y la asegurada difieran más que en otros países. Para el actuario local, la lección práctica es calibrar con datos propios cuando existan, usar referencias internacionales con cautela y documentar las diferencias. Puedes repasar la construcción de estas herramientas en tablas de mortalidad.
El episodio dejó una enseñanza de gestión de riesgos: los eventos de baja probabilidad y alto impacto ocurren, y las hipótesis de largo plazo deben sostener el escrutinio de un choque. Para quien estudia actuaría, es un caso de libro sobre error de modelo, riesgo de cola y la importancia de comunicar incertidumbre. Para quien ejerce, es un recordatorio de que la tabla de mortalidad no es un dato: es una hipótesis que se defiende con evidencia y juicio.
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