De Sāo Paulo SP.
DISCLAIMER: A PF-BRA_2026 v0.2 é um screening experimental. O PFM Score mede exposição estrutural à consolidação; não mede solvência, qualidade de gestão nem probabilidade atuarial calibrada. Não há afirmação de que qualquer entidade aqui citada esteja negociando transferência, fusão, incorporação ou encerramento.
A brincadeira ficou séria
Nos dois artigos anteriores dessa série fizemos uma provocação:
Se atuários constroem tábuas de mortalidade para estimar a sobrevivência das pessoas, por que não construir uma para estimar a sobrevivência dos próprios fundos de pensão?
A ideia parecia divertida, entāo, começarmos a colocar números nela.
A Tábua de Mortalidade de Fundos de Pensāo PF-BRA_2026 agora tem uma primeira tabela. Ainda não é a tábua atuarial definitiva, é a versão V0.2: um screening quantitativo que combina oito fatores, atribui um PFM Score de 0 a 100 e classifica cada EFPC numa escala de PF-A a PF-E.
O evento que chamamos, com alguma licença poética, de “morte” não tem nada a ver com insolvência nem falência de um fundo de pensāo.
Morte aqui é perda de independência institucional, é a:
Transferência integral de gerenciamento dos planos, fusão, incorporação ou encerramento voluntário de atividades, ligado a uma consolidação.
O plano pode continuar funcionando perfeitamente depois disso.
Como foi construída a primeira tabela
A Portaria PREVIC nº 661/2026 fornece a segmentação dos fundos de pensāo (EFPC) brasileiros de S1-S4 para 2027.
A PREVIC deixa claro que essa segmentação considera porte, complexidade e exposição a risco e serve à supervisão e à proporcionalidade normativa.
Portanto, S4 não significa uma EFPC “ruim”, assim como S1 não significa um fundo de pensāo “imortal”.
À segmentação juntamos dados públicos de:
Patrimônio;
População (participantes);
Patrocinadores;
Fluxo previdenciário (pagamento de beneficios e recebimento de contribuiçōes;
Relatórios anuais;
Despesas administrativas; e
Características econômicas das patrocinadoras.
Quando um dado não estava suficientemente disponível, o modelo usou proxy e reduziu a confiança da observação.
Essa última regra é essencial, pois é melhor admitir que falta dado do que preencher uma planilha com falsa precisão.
O PFM Score
A fórmula experimental, conforme descrito nos artigos anteriores, continua sendo: 15% escala patrimonial + 15% escala populacional + 15% maturidade/fluxo previdenciário + 20% custo administrativo relativo + 10% concentração corporativa + 10% disrupção do setor + 10% complexidade por unidade de escala + 5% pressão/oportunidade de consolidação.
O custo administrativo recebeu o maior peso porque minha hipótese é que a mortalidade institucional de fundos de pensāo é explicada menos pelo tamanho absoluto e mais pelo custo de sustentar uma instituição independente para determinada população.
Isso será testado.
Se os dados históricos mostrarem que estamos errados, mudamos os pesos. Uma tábua séria não deve proteger a opinião de quem a criou; deve sobreviver aos dados …
A primeira PF-BRA_2026
Aplicamos o screening inicial em 18 EFPCs selecionadas por porte/segmentação e pelos critérios discutidos nos artigos anteriores.
A tabela abaixo não pretende ainda cobrir as 239 entidades da segmentação da PREVIC para 2027. Ela é um laboratório inicial do modelo.
Notas:
PFM Score → O que o modelo acha da EFPC (i.e., risco de consolidaçāo).
Confiabilidade do PFM Score → O quanto podemos confiar nessa avaliação do modelo diante da qualidade/completude dos dados disponíveis para calcular o PFM Score.
Por exemplo: UNISYS-PREVI com PFM Score de 73,9 uma exposiçāo a consolidaçāo PF-D - Alta e Confiabilidade dos Dados - Media, significa: exposição ao risco de consolidaçāo alta no screening, porém, com confiança apenas média na precisão daquele score.
O mais interessante nāo é quem ficou no topo
O mais interessante é observar por que algumas entidades não ficaram no topo da lista resultante da aplicaçāo do modelo.
A CargillPrev, por exemplo, aparece nesta triagem com baixa exposiçāo à consolidaçāo, com PFM Score de 36,6 e exposiçāo ao risco na categoria PF-B. Em 2025 administrava R$ 2,29 bilhões, tinha 10.575 participantes, cresceu 6,1%, recebeu 779 novas adesões e mantinha relacionamento com 16 patrocinadoras.
É um belo exemplo de como um fundo de pensāo S3 não deve ser automaticamente interpretado como candidato à consolidação.
A Boschprev também merece atençāo. Embora classificada pela PREVIC como S4, a entidade registrou a adesão de nova patrocinadora ao BoschLife em 2025.
Crescer a base de patrocinadores é exatamente o tipo de evidência que deve reduzir o componente de pressão pela consolidação.
No sentido oposto, a Reckittprev combina patrimônio de aproximadamente R$ 244 milhões e 1.273 participantes em 2025. A Prevcummins informa 1.973 participantes e patrimônio de R$ 662 milhões. São casos em que a discussão sobre diluição de custos merece, no mínimo, ser feita.
A RBS Prev mostra por que patrimônio sozinho engana. No relatório de 2024, tinha cerca de R$ 289,5 milhões em investimentos e 5.846 participantes, mas recebeu aproximadamente R$ 7,6 milhões em contribuições e pagou R$ 16,0 milhões em benefícios. Ao mesmo tempo, possuía 51 patrocinadoras. Maturidade aumenta o score de risco por um lado; diversificação de patrocinadores o reduz pelo outro.
É exatamente esse tipo de conflito que o índice tenta capturar.
Um fundo S4 pode ser mais “imortal” do que um S3
Sim. Essa talvez seja a melhor característica da Tábua de Mortalidade de Fundos de Pensāo PF-BRA2026.
Toyota Previ e Boschprev ficaram, nesta primeira triagem, com risco de consolidaçāo abaixo de vários fundos de pensāo S3 e S4 porque o modelo não trata a segmentação como destino.
A Syngenta Previ, embora S3, aparece com PFM Score de 56,4 caindo na categoria PF-C de exposiçāo moderada ao risco de consolidaçāo: tem R$ 2,1 bilhões de patrimônio, 4.360 participantes e em 2025 arrecadou de R$ 112 milhões em contribuiçōes, praticamente igual aos R$ 111 milhões de pagamento de benefícios informados pela entidade.
A conclusão é importante: porte é parte da história, dinâmica é outra.
Por que ainda nāo publicamos os qx?
Porque eu não quero cometer um pecado atuarial para conseguir uma manchete.
Hoje conseguimos dizer que uma EFPC tem maior ou menor exposição relativa aos fatores historicamente associados à consolidação.
Ainda não conseguimos afirmar, com base estatística, que ela possui “X % de chance” de perder independência nos proximos três a cinco anos.
Para isso, precisamos reconstruir a história desde 2001 em formato EFPC-ano. Em cada ano, observaremos patrimônio, população, maturidade, custo, patrocinadores e demais variáveis; depois verificaremos quem sofreu o evento M (Morte).
Só então estimaremos a função de sobrevivência. A partir daí surgirão os verdadeiros qx da PF-BRA: q1, q3, q5 e q10.
A Tábua precisa aprender com os mortos
Uma tábua humana é construída observando quem sobreviveu e quem morreu. A PF-BRA também precisa disso, ou seja, aprender com os fundos de pensāo que “morreram”.
O cadastro da PREVIC preserva entidades encerradas e o Informe Estatístico mostra a trajetória recente:
294 EFPC em 2020,
279 em 2021,
278 em 2022,
275 em 2023,
270 em 2024 e
268 em setembro de 2025.
Há mortalidade institucional suficiente para começar uma experiência estatística.
O trabalho mais difícil agora não é inventar a fórmula. É reconstruir corretamente a exposição de cada entidade antes do evento, evitando olhar para o passado com informações que só ficaram conhecidas depois.
A PF-BRA2026 pode virar um indicador anual
Uma possibilidade seria atualizar a PF-BRA todo ano, logo depois da nova segmentação das entidades publicada pela PREVIC.
A edição anual mostraria quem subiu ou desceu de classe de risco de consolidaçāo, quais fatores explicaram a mudança e quando tivermos a série calibrada, como mudou a expectativa de vida institucional do sistema.
Teríamos, então, algo que hoje não existe:
Uma lente quantitativa para discutir a consolidação, antes que ela aconteça.
O que o conselho deveria fazer se aparecer em PF-D?
Nāo deveria se precipitar. O PFM score não é um determinante para se consolidar. É um indicador que deveria gerar perguntas, muito mais do que respostas.
Quanto custa nossa independência (nos mantermos de pé)?
Pagamos mais benefícios do que arrecadamos de contribuiçōes?
O custo por participante está aumentando?
A população de participantes ativos cresce?
A patrocinadora continua contratando novos funcionarios?
Quantos novos participantes entram por ano no plano?
Qual seria o custo de um fundo multipatrocinado?
O que perderíamos em identidade, representação e governança?
O que ganharíamos em escala e tecnologia?
Se o conselho deliberativo consegue responder essas perguntas e conclui que a independência continua sendo vantajosa, ótimo. O índice cumpriu seu papel.
Se nunca fez essas perguntas e nenhuma comparação com o mercado, talvez o problema não seja estar na categoria PF-D - Alta ou PF-E - Muito Alta, de exposiçāo / risco de consolidaçāo.
Talvez o problema esteja em nunca ter se feito essas perguntas.
Daqui por diante, os dados vāo decidir
A primeira PF-BRA2026 já existe, está imperfeita, incompleta e deliberadamente aberta a críticas.
Isso é uma virtude.
A próxima etapa é expandir a tabela para o universo de todas as EFPC, incorporar integralmente as despesas administrativas, reconstruir a população histórica desde 2001 e fazer backtesting.
Podemos descubrir que alguns pesos estão errados. Talvez apareçam variáveis que ainda não imaginamos. Pode ser que a melhor preditora seja a queda de participantes ativos. Ou quem sabe, os custo administrativo. Talvez seja a estratégia da patrocinadora …
É assim que deveria funcionar. Começamos com uma provocação. Agora temos uma hipótese. Em seguida teremos dados. Se tudo der certo, em breve, poderemos responder uma pergunta que nenhum atuário imaginava colocar em uma tábua de mortalidade:
Quanto tempo de vida independente ainda resta a um fundo de pensão?
Nota metodológica da versāo v0.2 da PF-BRA_2026
Os PFM Scores desta edição são uma triagem heurística baseada em dados públicos disponíveis até agosto de 2026 e proxies documentados.
Entidades com confiança “Baixa” ou “Média” do PFM Score exigem coleta adicional de dados e informaçōes sobre as patrocinadoras, segmento de atuaçāo etc, antes de qualquer uso analítico mais profundo dos resultados.
A versão estatisticamente calibrada dependerá de base histórica longitudinal e backtesting.
Grande abraço,
Eder.
Opiniōes: Todas minhas | Fontes e referências: abaixo.
Disclaimer: Esse artigo foi escrito com uso de IA, baseado em prompts do autor, em sua profunda experiencia profissional e nas informações das fontes citadas.
Fontes e Referencias
PREVIC — Segmentação 2027
https://www.gov.br/previc/pt-br/noticias/previc-atualiza-segmentacao-das-entidades-fechadas-de-previdencia-complementar-para-2027
PREVIC — Despesas Administrativas 2024
https://www.gov.br/previc/pt-br/publicacoes/estudos/serie-de-estudos/14a-serie-de-estudos
PREVIC — Cadastro EFPC 2025-12
https://www.gov.br/previc/pt-br/previdencia-complementar-fechada/cadastro-dirigentes/2025/cadastro-efpc-2025-12/view
PREVIC — Informe Estatístico 3T/2025
https://www.gov.br/previc/pt-br/publicacoes/informe-estatistico-trimestral/2025/informe-estatistico-trimestral-3o-trimestre
Reckittprev — Relatório Anual 2025
https://reckittprev.com.br/wp-content/uploads/2026/04/Reckittprev_RA-2025.pdf
Prevcummins
https://prevcummins.com.br/
RBS Prev — Relatório Anual 2024
https://www.rbsprev.com.br/portal/Downloads/Relatorio_anual/2024/RBSPrev_RA_2024.pdf
Syngenta Previ
https://syngentaprevi.com.br/
CargillPrev — Relatório Anual 2025
https://cargillprev.com.br/relatorio-anual-2025/
Previ-Siemens
https://www.previsiemens.com.br/
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