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[期刊] 人口研究
[作者]
黄荣清
构建全年龄连续的人口死亡模型,对人口学者来说,是一个极富挑战的难题。虽然从1825年起,冈培茨(B.Gompertz)就尝试建立全年龄人口的死亡模型。但事实证明,这个模型只能适合局部年龄,对许多年龄区间内发生的死亡风险现象并不合适。以后,人口学者继续就这个问题进行了许多探索,但或者是由于模型的精度不够,或者是因为模型构造太复杂,模型参数估计困难,使它在实际中难于推广使用。本文在前人所做的模型基础上,根据年龄别死亡的特点,分析了构建全年龄人口死亡模型的复杂和困难。在此基础上,提出了解决方案,构建了新的模型,并利用实际数据,对模型的精度进行了验证。各种数据表明,新的模型结构简单,模型参数估计容易,解释力强,将成为人口研究有用的工具。
关键词：
人口死亡 死亡年龄分布 模型
[期刊] 保险研究
[作者]
孙佳美 许素英
在全年龄人口死亡模型中,较为著名的有Heligman及Pollard(1980)提出的具有8个参数的死亡率模型,也有Carriere(1992)分析美国人口死亡规律所提出的由四个生存函数:Gompertz分布、逆Gompertz分布、Weibull分布和逆Weibull分布所组成的混合参数生存模型。本文试图将He-ligman-Pollard模型与Carriere模型应用于中国分年龄、分性别的全年龄人口死亡数据,先借助R软件或Excel软件估计两种参数模型中的参数,然后利用参数Bootstrap方法计算所估参数的标准误、偏度、t统计量、置信区间等,并以此评估模型拟合的精度。最后,针对中国人口分...
[期刊] 保险研究
[作者]
田今朝
任何国家在编制生命表时都面临着高年龄段可以观察到的数据量较小的局限。本文首先对我国第五次人口普查数据及日本死亡率数据进行了初步分析,同时对死亡率的基本特点进行了比较,在此基础上,选择80～94岁的死亡率数据作为建模依据;并对不同参数模型进行拟合,选择了拟合度较好的 Logistic2、Logistic3、Kannisto 和 HP模型作为高年龄段死亡率趋势外推模型;最后利用前面讨论的模型对我国寿险业1990～1993和2000～2003生命表进行高年龄段的趋势预测,并比较了不同模型下预期寿命的差异。
关键词：
生命表 生存模型 高年龄段死亡率
[期刊] 人口研究
[作者]
米红 贾宁
以往文献对中国1958~1961年"大跃进"时期非正常死亡人口的估计缺乏深入、微观的研究。文章基于改进的Lee-Carter死亡率预测模型,以官方统计的分年龄别死亡率数据为基础进行回推,重构"大跃进"时期我国历年单岁组死亡率,并逆向预测估算在假定没有饥荒的情况下,"大跃进"时期正常状态死亡人口数量。继而结合国内外学者对当时总死亡人口的估计,对因饥荒而导致的"大跃进"时期的非正常死亡人口进行比较客观准确的评估性研究。结果表明,"大跃进"时期人口非正常死亡现象主要发生在1958~1961年间,如果不发生饥荒,则4年正常死亡人口介于4339~4385万人。由于饥荒的发生,非正常死亡人口介于1624~2337万人。评估分析表明,"大跃进"时期非正常死亡人口估算中值不会高于1980万人。
[期刊] 保险研究
[作者]
王晓军 路倩
高龄人口死亡率预测模型是人口预测、养老金成本和债务评估以及长寿风险度量与管理的基础。我国大陆地区高龄人口死亡数据量少、数据波动性大,如何选择适合我国高龄数据特点的死亡率预测模型,是重要的研究课题。本文在归纳总结死亡率预测模型研究进展的基础上,先采用数据较为充分的台湾地区高龄死亡数据,选用Lee-Carter、CBD、贝叶斯分层模型等八种死亡率模型,对模型的拟合效果、预测效果和稳健性做出比较。在此基础上,基于修正和平滑后的我国大陆人口死亡数据,采用CBD模型和贝叶斯分层模型建模和预测。结果显示:贝叶斯分层模型能捕捉我国大陆高龄死亡率数据的历史波动,预测区间能够涵盖全部死亡率的真实值,但预测区间过宽,生存曲线不收敛;相比之下,CBD模型对我国大陆地区高龄死亡率的拟合和预测较好,预测区间和生存曲线合理。在长寿风险度量中,建议采用CBD模型。
[期刊] 保险研究
[作者]
范勇 朱文革 汪丽萍
针对中国1994~2011年中国人口死亡率数据,在Reer修匀、平滑、去趋势后用ARIMA方法分年龄进行拟合、预测。结果表明带趋势的ARIMA模型在平均误差比(MAPE)、光滑度和BIC等指标上优于经典Lee-Carter模型,其预测结果与随机波动趋势法相比,期望大致相同而方差更小,且原始的抽样调查数据在青少年阶段死亡率整体偏低。
[期刊] 人口研究
[作者]
周鸿铚
众所周知,每个年龄组的死亡人口都来自两个出生同年群。例如,0岁死亡人口D_0就由当年出生当年死亡人口 D’_0和上年出生今年死亡人口 D”_0组成,即 D_0=D’_0+D”_0。在涉及人口死亡的各种人口指标的计算中,通常由于无法将这两部分死亡人口分开,只好利用一些公式以获得近似的数据。我国第四次人口普查登记了死亡人口的出生年月和死亡年月,为将死亡人口既按死亡年龄又按出生年度汇总提供了可能。本文拟就昆明市对1989年7月至1990年6月(普查时点前一年)死亡人口进行双重分组及初步应用情况做一些探讨。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
黄荣清
本文在分析了现有人口死亡模型的各种形式的基础上，以死亡的直接度量形式为目标，构造了两种新的死亡模型。新模型的特点是：（１）设计了使它能适合作各种人口分析的模型变量；（２）把模型分解为基本部分和波动部分，其中基本部分规定了死亡力的基本大小，它可分解为随年龄增加而下降和随年龄增加而上升的两种死亡力，具有简单、确定的函数形式；波动部分随死亡水平、死亡类型与死亡分析的需要，可以有各种形式。因此模型具有很大的灵活性，能适应各种场合，并且具有很高的精；（３）用模型对一些人口死亡现象可以作合理的解释。本文还解释了人口学上两类死亡模型的关系，并揭示了人口死亡间接度量模型的改进方法
[期刊] 保险研究
[作者]
赵明
由于高龄人口样本数据少,死亡率计算结果可信度低,传统的基于年龄的死亡率外推方法容易产生偏差。本文采用Age-Shifting模型,选取国家统计局和我国寿险业经验生命表的人口死亡率数据,考虑时间和年龄两个维度,对高龄人口死亡率进行动态拟合,并将拟合结果与传统的Gompertz模型进行比较。研究表明,Age-Shifting模型在拟合高龄人口死亡率的过程中,不仅考虑了年龄上的拟合度,同时也考虑到死亡率随时间递减的趋势,克服了Gompertz模型的缺陷,使得高龄人口死亡率的拟合结果更科学、合理。
[期刊] 保险研究
[作者]
赵明
由于高龄人口样本数据少,死亡率计算结果可信度低,传统的基于年龄的死亡率外推方法容易产生偏差。本文采用Age-Shifting模型,选取国家统计局和我国寿险业经验生命表的人口死亡率数据,考虑时间和年龄两个维度,对高龄人口死亡率进行动态拟合,并将拟合结果与传统的Gompertz模型进行比较。研究表明,Age-Shifting模型在拟合高龄人口死亡率的过程中,不仅考虑了年龄上的拟合度,同时也考虑到死亡率随时间递减的趋势,克服了Gompertz模型的缺陷,使得高龄人口死亡率的拟合结果更科学、合理。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
干建平，郑忠梅，李国光
本文选用中国四次全国人口普查资料中分年龄性别人口构成数据，经移动平均修匀后分析了两性高老龄各年龄队列人口在相邻普查期间的死亡率及其差异随龄变化，以及历次人口普查高老龄组年龄别性别比，结果表明，两性死亡率随龄迅速上升的趋势进入９０岁以后的高老龄组将变缓、变平甚或下降。老龄组男性年龄别死亡率始终高于女性的现象，进入高老龄某一阶段后差异逐渐缩小，甚至低于女性。结果预示，尽管男性平均期望寿命低于女性，但并不表明男性的生理寿命低于女性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙佳美 郭利涛
目前,国际上关于高龄人口死亡率估计的方法主要包括经典的参数模型估计方法,如用Gompertz分布、Makeham分布拟合高龄人口的死亡率。文章将着重探究Coale-Kisker模型在高高龄人口死亡率拟合中的应用,并针对高高龄人口死亡数据足够多时,对经典的Coale-Kisker模型提出适当的改进。
关键词：
高高龄人口 死亡率 拟合 C-K模型
[期刊] 中国人口科学
[作者]
黄润龙
一、问题的提出 人们往往利用死亡人口登记、人口普查数据直接计算死亡人口及死亡率。但是,在某些国家和地区由于政策法令不健全,以及统计口径不一致,常常发生死亡人口漏报、死亡人口年龄错报以及人口死亡时间误报。因此,在某些国家和地区特别是发展中国家,死亡率的报告经常是不准确的。为了能科学地、准确地评估人口死亡率,近十余年来人口
[期刊] 中国人口科学
[作者]
涂子贤，王仁安
本文利用第四次全国人口普查１００％资料，并结合其它资料，对中国人口年龄、性别死亡率水平和特点进行了描述性分析，结果表明：１９７３～１９９０年的１７年间，中国婴儿死亡率呈下降趋势，由１９７３年和１９８１年男性高于女性转为１９９０年女性高于男性，并且在市镇县及省市自治区间仍存在较大差异，少儿期年龄别死亡率下降幅度是所有年龄组中最大的，尤以１～４岁组最明显，下降了７３．２５％；育龄期妇女死亡率已由１９７３年和１９８１年高于男性，转为１９９０年低于男性；老年死亡率男性有所上升，女性略有下降，地区差异不明显。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
陈晓毅
消费是影响国民经济持续增长的重要因素。我国消费不足由来已久并受到了各界的广泛关注,而导致我国居民消费不足、消费率下降的原因很多,其中一个不容忽视的因素就是我国人口结构发生了巨大的变化。基于此,可在生命周期理论基础上,对消费函数进行扩展,对家庭跨期消费选择进行建模,并利用省级面板数据将人口年龄结构内生化,利用面板VAR模型来分析少儿抚养比、老年抚养比、居民消费率与经济增长之间的相互关系。研究结果表明,少儿抚养比的下降与老年抚养比的上升是导致我国居民消费率持续下降的一个重要原因;少儿抚养负担过重不利于经济增长,而老龄化对中国经济并未造成不良影响;随着经济的增长,少儿抚养比会降低,老年抚养比会升高,...
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