Nesta tese, propomos quatro modelos dinâmicos para ajudar as seguradoras e fundos de pensão a medir e gerencias seus fatores de risco e seus planos de anuidade. Nos primeiros dois ensaios, propomos modelos de previsão de ganhos de longevidade de uma população, que é um importante fator de risco. No primeiro artigo, um modelo de séries temporais multivariado usando a abordagem SUTSE (seemingly unrelated time series equation) é proposto para prever ganhos de longevidade e taxas de mortalidade. No segundo artigo, um modelo estrutural multivariado com tendências estocásticas comuns é proposto para prever os ganhos de longevidade de uma população com uma curta série temporal de taxas de mortalidade, usando as informações de uma população relacionada, para qual uma longa série temporal de taxas de mortalidade é disponível. No terceiro artigo, outro importante fator de risco é modelado – taxas de cancelamento. Apresentamos um modelo estocástico multiestágio para previsão das taxas de cancelamento usando simulação de Monte Carlo depois de uma sequência de ajustes GLM, ARMA-GARCH e cópula multivariada ser executada. No quarto artigo, assumindo a necessidade de se avaliar as opções embutidas para manter a solvência dos planos de anuidade, propomos um modelo para mensuração das opções embutidas nos planos unit-linkeds brasileiros.