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中国老年人口长期护理需求预测——基于多状态分段常数Markov分析

2017-12-01分类号:R161.7

【作者】崔晓东  
【部门】南京晓庄学院商学院  
【摘要】文章利用中国老年健康影响因素跟踪调查数据,追踪微观个体观测期前后健康变化,运用多状态马尔科夫(Markov)链构建状态转移概率矩阵,避免回归方法中变量选择的多样性和主观性;引入转移强度为分段常数、按年龄队列矩阵相乘的Markov方法预测长期护理人口数量,解决Markov时齐性假设与健康状态年龄非齐性问题;基于精算理论推导并预测护理需求期望时间。结果发现,健康状态存在明显的性别和年龄差异,相同条件下女性具有生存优势,男性具有健康优势,二者叠加使未来10年女性失能老年人数量达到男性的2倍左右;失能持续时间随年
【关键词】长期护理  转移概率矩阵  Markov过程
【基金】
【所属期刊栏目】中国人口科学
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