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[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] 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] 统计研究
[作者]
孙佳美 段白鸽
由于不同国家死亡率改善现象不同,世界各国所使用的死亡率模型皆不尽相同,而且不同年龄段的死亡率模型也不同。实际中,我们常常采用Gompertz模型、Makeham模型、Weibull模型等拟合高年龄段人口的死亡率,但是因高年龄段人口的死亡数据资料不够充分,较少有人以统计的观点给出模型适合性的检验过程。因此本研究提出利用Bootstrap方法检验死亡模型假设的方法,包括模型适合性的检验、参数估计、参数假设检验等。最后,本文应用中国1997-2007年65-89岁人口的粗死亡率数据,提出适合的死亡模型,然后给出利用Bootstrap方法进行死亡模型检验的全过程。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
吴晓坤 雒水稞 苏雯 高建伟
根据人口死亡原始数据建立的死亡率预测模型往往需要进行参数调整，使其更具实用性。在Lee-Carter模型的研究与应用中进行参数调整已经非常普遍，然而对CBD模型进行参数调整的研究还不多。文章首先利用中国人口死亡数据建立高龄人口的CBD模型，借助Lee-Carter模型的参数调整获取高龄人口预期寿命，然后以此为调整目标对CBD模型的参数进行调整，最后，利用调整的CBD模型对未来人口死亡率和预期寿命进行预测，并根据精算平衡原则分析评价我国职工基本养老保险个人账户领取阶段面临的长寿风险。
关键词：
CBD模型 参数调整 预期寿命 长寿风险
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓坤 雒水稞 苏雯 高建伟
根据人口死亡原始数据建立的死亡率预测模型往往需要进行参数调整,使其更具实用性。在Lee-Carter模型的研究与应用中进行参数调整已经非常普遍,然而对CBD模型进行参数调整的研究还不多。文章首先利用中国人口死亡数据建立高龄人口的CBD模型,借助Lee-Carter模型的参数调整获取高龄人口预期寿命,然后以此为调整目标对CBD模型的参数进行调整,最后,利用调整的CBD模型对未来人口死亡率和预期寿命进行预测,并根据精算平衡原则分析评价我国职工基本养老保险个人账户领取阶段面临的长寿风险。
关键词：
CBD模型 参数调整 预期寿命 长寿风险
[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] 保险研究
[作者]
韩猛 王晓军
由死亡率下降带来的长寿风险给社会、政治以及经济带来了新的挑战。为了更加准确地对长寿风险进行评估和管理,需要对未来死亡率趋势进行预测。本文针对我国死亡率数据样本量小以及数据存在缺失的实际情况,对Lee-Carter模型进行了改进,通过一个双随机过程对Lee-Carter模型中的时间项进行建模。在模型中考虑了样本量不足对预测结果造成的影响,使得改进后的Lee-Carter模型更加适合目前中国的人口死亡率预测。
[期刊] 统计研究
[作者]
王晓军 任文东
Lee-Carter模型是当今世界上最流行的死亡率预测模型,传统的Lee-Carter模型在样本量很大时才能得到较好的效果,而中国的死亡率数据量较少,且部分年限的数据缺失,难以达到较好的预测效果。本文基于Li等(2004)提出的有限数据死亡率建模方法,同时考虑样本量不足的影响,采用韩猛等(2010)提出的"双随机过程"建模,构建了有限数据下中国人口死亡率的预测模型,并用于对未来死亡率变动趋势和人口寿命的预测,最后将预测结果与保险公司采用的死亡率改善因子以及社会养老保险个人账户中采用的计发月数进行对比分析,给出了相关结论和有关死亡率风险管理的建议。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
彭俊 董治宝 韩凤清
光释光(OSL)年代学模型是基于数理统计学的一类概率密度模型,它根据特定的假设条件对样品等效剂量(De)分布进行数学解释,由此估计具有不同沉积历史或者能够代表样品实际埋藏年龄的De组分。年龄模型参数估计常通过极大似然估计(MLE)算法实现,本文尝试了切片采样算法在年龄模型参数优化中的应用。切片采样属于一种马尔科夫链蒙特卡罗采样(MCMC)算法,能根据测量数据与模型的联合似然函数进行随机采样,由此获得参数的采样分布。本文编写了实现年龄模型切片采样算法的应用程序,并使用模拟及实测De数据验证了该算法估计的可靠性。相对于MLE算法,MCMC算法具有对参数初值依赖性低、误差估计更准确的特点,切片采样算法提供了实现释光年龄模型参数估计的一种新方法。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
赵明 王晓军
文章梳理了多人口Lee-Carter随机死亡率模型进展与求解中存在的问题,推导了基于限制条件的两阶段加权最小二乘参数估计方法,并将中国大陆地区、香港特别行政区和台湾地区组成一个多人口群体,检验多人口随机死亡率模型在中国的适用情况。研究结果显示:(1)从估计方法看,基于限制条件的两阶段加权最小二乘估计法,能够有效避免多人口死亡率模型参数过多导致的极大似然估计方法失效的问题,并且方法简单、易于操作;(2)从拟合优度看,中国大陆地区人口死亡率短期预测适用Joint-k模型、长期预测适用ACF(0)模型,而香港和台湾地区无论长、短期均适用ACF(0)模型;(3)从稳健性看,多人口死亡率模型在中国人口死亡率拟合中稳健性较好,且基于修匀后数据的模型应用,能够显著提升拟合优度;(4)从预测结果看,带有附加时间效应因子的多人口随机死亡率模型能够得到一致的死亡率预测值,结果更加符合人类死亡率变动的经验特征,弥补了单人口死亡率模型的缺陷。
[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
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