[pt] 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. / [en] In this thesis we propose four dynamic models to help life insurers and pension plans to measure and manage their risk factors and annuity plans. In the first two essays, we propose models to forecast longevity gains of a population, which is an important risk factor. In the first paper, a multivariate time series model using the seemingly unrelated time series equation (SUTSE) framework is proposed to forecast longevity gains and mortality rates. In the second paper, a multivariate structural time series model with common stochastic trends is proposed to forecast longevity gains of a population with a short time series of observed mortality rates, using the information of a related population for which longer mortality time series exist. In the third paper, another important risk factor is modeled – surrender rates. We propose a multi-stage stochastic model to forecast them using Monte Carlo simulation after a sequence of GLM, ARMA-GARCH and multivariate copula fitting is executed. Assuming the importance of the embedded options valuation to maintain the solvency of annuity plans, in the fourth paper we propose a model for evaluating the value of embedded options in the Brazilian unit-linked plans.