006直播 死亡率预测方法_数学_自然科学_专业数据

日期:2021-01-21 06:17:07 浏览量: 197

龙源日报网的死亡率预测方法来源:林麟来源:《赤府时代》,2018年7月摘要在过去的几十年中,中国和世界其他国家的死亡率正在逐步下降。预期寿命的增加给养老保障系统带来了财务压力。因此,预测死亡率至关重要。自1980年以来的死亡率预测包括三种主要方法:期望,外推和解释。本文介绍了三种主要方法的优缺点,并解释了死亡率预测模型的当前趋势。 [关键词]死亡率;预测;方法一、研究背景改革开放以来,我国的社会经济水平迅速发展亚博vip登陆 ,医疗卫生条件大大改善沐鸣娱乐2 ,人民生活水平提高,人们对长寿的渴望使人们的生活方式更加健康。根据国家统计局发布的数据,我国的平均预期寿命在1981年为6​​7.77岁,在2000年的“第五次全国人口普查”中升至71.4岁。进一步提高到74.83岁。到2015年,我国的平均预期寿命已经达到76.34岁。从数据的角度来看,我国的平均预期寿命一直在增加并且还在继续增加。趋势。一方面,预期寿命的增加使人们享有更长的寿命,但另一方面,预期寿命却增加了我国老龄化人口在总人口中的比例。人口老龄化带来的寿命风险是一个不容忽视的社会。

寿命风险是指个人或普通人群未来的平均实际预期寿命高于预期寿命的风险。其中,个人寿命风险是指个人死亡率在基准死亡率附近的正常波动,这是一种特殊的风险,可以通过购买养老保险或生存年金来避免;总体人口的寿命风险也称为总寿命风险超凡棋牌 ,它是指死亡率由于评估不准确而导致的预期寿命的意外增加。这些风险是系统性风险,不能根据大数定律进行分散。由于养老金保险通常是根据固定的死亡率和利率设计的,因此当未来的预测死亡率高于实际死亡率时,这种意外死亡率的提高将导致养老金支付期的延长和需要更多的投资。高运营成本以应对这种不确定的付款。因此,研究准确预测死亡率非常重要。二、死亡率预测方法死亡率建模历史悠久。自从Gompertz在1825年发表他的死亡法以来,已经提出了许多模型。经过数十年的发展,已经有了更多的死亡率预测方法。 。三十年前,所使用的方法相对简单,涉及相当多的主观判断。仅在过去25年左右的时间里,才开发并应用了更为复杂的方法。但是这些通常不会使用主要针对特定​​年龄段开发的模型。相反,精算师和人口统计学家越来越多地使用标准统计方法。引入随机死亡率方法的主要优点是产生预测概率分布而不是确定点预测。

当前,大多数死亡率预测方法是外推方法:它们充分利用了年龄和趋势方面的规律性。第二种方法解释了某些死亡原因的结构或流行病学模型的使用。关键的外生变量是已知的并且可以测量。一个典型的例子是肺癌对吸烟的依赖性。值得注意的是,用这种方法计算出的死亡率之和通常高于整体死亡率。这是因为死亡的多种原因并非完全独立。在第三种期望方法中,龙源的预测是基于涉及不同形式专家的主观意见。专家期望是指基于历史数据和人口水平并适合长期预测的行为研究。对于非常短期的预测,可以考虑个人期望。该方法在过去已被广泛使用,但是由于该方法的不确定性和更多死亡率模型的发展,目前很少使用。1.期望期望通常以专家意见的形式用于死亡率预测:指定假设性的预测或形式,通常伴随着其他的高低形式。尽管有很多推断方法,但是大多数官方统计机构都喜欢这种方法。过去,精算师也高度依赖期望值,但现在正朝着更复杂的推理方法发展。传统上亚博直播 ,通常使用的方法是预期寿命,该方法假定值包含指定路径的未来日期。还使用了更详细的期望。美国社会保障受托人使用判决来调整因果关系和特定年龄段的死亡率趋势死亡预测,“以反映出改善未来死亡率的合理方法”;通常将由此得出的预期寿命预测过低。

美国人口普查局假设其已收敛至长期目标寿命表,并且使用LeeCarter的预期寿命预测作为基准和专家意见,以确定相对于年龄的相对死亡率下降率。通常AG真人 ,专家意见的优势在于至少以定性的方式纳入人口统计学,流行病学和其他相关知识。缺点是它的主观性和潜在的偏见。基于专家意见的保守死亡率下降现象很普遍,专家通常不愿想象这种趋势的长期延续,通常是基于限制预期寿命的想法。在美国,已经发现专家意见可以系统地预测比推断方法和实际事件小的下降。英国的预测也低估了死亡率的增加。在澳大利亚,短期使用减少死亡率下降的做法长期以来一直导致人们对生活的低估。2.外推如前所述,外推是大多数死亡率预测方法的基础。外推法假设未来趋势基本上是过去的延续。由于历史规律,这通常是死亡率预测中的合理假设。但是,也可能发生异常:包括由于艾滋病造成的暂时死亡,最近的波动导致成年男性的死亡率上升死亡预测,俄罗斯的死亡率和1960年代澳大利亚的停滞期。关于外推方法的讨论已经从基于两因素年龄模型方法的简单线性外推法发展到用于推理和预测的年龄组和三因素APC模型,并进行了持续改进。外推方法已经从简单的时间序列到单因素模型发展到两因素和多因素模型。其中,两因素模型是经典的代表模型,即Lee-Carter模型,而Lee预测的两因素模型是Lee- Carter模型可以使用主成分来估计这种类型的模型,分解并确定独立的死亡率组成或年龄模式及其在一段时间内的重要性。

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在预测中,假设估计的年龄参数是固定的,并且使用时间序列方法来推断时变参数。后来,出现了许多扩展模型,例如RH模型和CBD模型。他们都考虑了不同的因素。例如,RH模型考虑了队列效应。假设某年出生的人的某个特定日历年的死亡率可能较高,那么与其他人相比,CBD模型主要针对老年人。经过对数转换,可以更准确地预测老年人的死亡率。这对人寿保险产品的定制有很大影响。值预测方法使模型在预测时具有更好的准确性。3.解释死亡率预测的解释方法基于结构或因果关系,涉及疾病过程和该疾病某些死亡原因的流行病学

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