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[期刊] 统计与决策
[作者]
高怡宁
文章在经典Lee-Carter模型的基础上,将各个时间、年龄组内的死亡率差异考虑入模型的构建中,提出死亡人口服从负二项分布的Lee-Carter模型改进形式,并运用中国1993～2009年分年龄分性别的死亡率对模型进行了量化分析。分析表明,改进后的模型优于经典泊松分布假设下的模型。模型残差图显示中国人口死亡现象没有队列效应。最后,本文运用改进后模型预测出未来6年内中国分性别分年龄的死亡率。
[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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
吴晓坤 李姚洁
Lee-Carter模型是人口死亡率预测的常用模型,泊松最大似然估计法是该模型参数估计广为采纳的方法,模型中与时间相关的因子可建立时间序列模型并进行外推,进而实现死亡率的预测。由于时间因子与死亡率之间的非线性性,简单的外推会带来死亡率预测的低估偏差。这个偏差可以通过对数正态分布的性质进行纠正或者随机模拟方法进行无偏预测。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
吴晓坤 王晓军
文章采用泊松最大似然估计方法建立中国人口分年龄死亡率的Lee-Carter模型,在最大似然估计的基础上附加再抽样方法对模型参数、死亡率及其他相关变量进行再抽样估计和预测,并与未采用再抽样方法的估计结果进行比较。结果表明,由于Lee-Carter模型中某些估计参数的不确定性将传导给预测变量,在相同置信水平下,附加再抽样方法得到的死亡率及其他相关变量的区间估计的长度更大,说明再抽样方法能够有效地测度估计与预测中的不确定性,同时也说明对中国人口死亡数据建模时附加再抽样方法的必要性。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
李志生 刘恒甲
文章选择Lee-Carter死亡率模型对中国人口死亡率数据进行拟合和预测,以探讨Lee-Carter模型在中国的适用性和表现形式。基于1992～2007年中国人口分年龄组死亡率数据,文章对奇异值分解法(SVD)、最小二乘法(OLS)、加权最小二乘法(WLS)和极大似然法(MLE)的拟合结果和预测能力进行了比较分析。结果表明,加权最小二乘法具有最好的拟合和预测效果。文章利用最优的拟合模型,对未来中国人口平均预期寿命进行了预测,并利用Bootstrap方法进行了区间估计。
[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] 经济研究参考
[作者]
周华林 李玉芳 刘若萱
第七次全国人口普查数据显示了我国人口局势的潜在新变化，人口老龄化形势可能产生微妙变化。本文采用ACF(0)模型、多人口Lee-Carter交叉分类可信度模型和单人口Lee-Carter模型预测人口死亡率，结果显示ACF(0)模型预测女性死亡率误差较小，单人口Lee-Carter模型预测男性死亡率的稳健性较好。在死亡率预测的基础上，本文运用人口—发展—环境(PDE)分析模型进行预测，结果显示：2021～2100年我国人口老龄化加剧发展时期呈现三个阶段特征，即2032年将进入超老年社会，2057年人口老龄化程度达到最大化，我国面临较为严峻的人口老龄化问题。现阶段相对宽松的人口政策短期内不能扭转人口老龄化加剧发展的态势，长期内有一定的政策效应，但是人口老龄化在较长时期内呈加剧发展趋势，我国长寿风险敞口巨大，应充分统筹以加强长寿风险管理，防范老龄化程度超常发展给经济社会带来的隐患；未来我国男性人口老龄化风险增长程度高于女性，我国应制定差异化的长寿风险管理策略，加强男性人口老龄化风险管理；我国女性老龄化风险敞口依然较大，老龄化管理策略应向女性人口倾斜。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王梦珂 唐爽
人口死亡率研究对评估养老保险运营风险和对冲长寿风险有重要意义。中国人口死亡率数据较少且质量存在问题，仅使用我国死亡率数据建模不易得到好的预测结果。近年来考虑经济因素的多总体随机死亡率模型得到发展，这使利用其他国家死亡率和经济数据帮助研究我国问题成为可能，文章通过放松假设对相关模型进行改进并加以应用。结果表明，提出的模型具有更好的建模效果，经济增长可以解释人口死亡率改善的事实。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹园
我国人口老龄化已进入快速发展阶段,同时还伴随着高龄化的快速推进。文章采用Lee-Cater模型预测分年龄、性别死亡率,并通过加入数据存在或缺失权重的极大似然估计法处理有限数据问题,运用Coale-Kisker方法扩展高龄死亡率,提高死亡率预测精度。在此基础上,预测未来人口预期寿命以及老年抚养比。
关键词：
死亡率预测 人口预期寿命 老年抚养比
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓坤 李鑫 苏雯
文章讨论了Lee-Carter模型估计与预测中随机性的三个来源:模型残差、时间因子和模型参数,对来源于这三部分的随机性的性质与作用进行了理论分析与基于中国数据的建模。研究表明:Lee-Carter模型的残差不同于普通回归模型中的残差,一般不直接应用于预测,主要用于模型评价;一般情况下,时间因子是模型随机预测中要首先考虑的主要的随机成分;如果要全面度量模型估计与预测中的随机性,通常要运用bootstrap方法同时考虑时间因子和模型参数的随机性。最后根据中国人口普查和抽查数据建立Lee-Carter模型,数据建模所得结果与理论分析相一致。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
张志强 杨帆
文章将多变点检测方法应用于人口死亡率预测,并对年龄别死亡率的偏差进行主成分提取,利用变点检测法分别估计了主要主成分得分随时间变化的最优变点个数及位置,据此对主成分得分进行分段线性回归拟合,从最后一段回归模型外推主成分得分的预测值,得到死亡率预测值;同时利用发达国家1951~2010年连续60年死亡率数据,对改进的PC模型与经典Lee-Carter进行比较研究,结果表明,改进的PC模型在死亡率预测的精度和稳定性方面均优于经典Lee-Carter模型,多变点检测方法提高了死亡率模型的预测精度。研究结果显示,基于奇异值分解的经典Lee-Carter模型中的时间因子和基于特征值分解的经典PC模型中的第一主成分得分反映出了几乎一致的死亡率变化趋势;经典PC模型中的第二主成分主要综合了队列效应对死亡率的影响。
[期刊] 中国人口科学
[作者]
张志强 杨帆
文章将多变点检测方法应用于人口死亡率预测,并对年龄别死亡率的偏差进行主成分提取,利用变点检测法分别估计了主要主成分得分随时间变化的最优变点个数及位置,据此对主成分得分进行分段线性回归拟合,从最后一段回归模型外推主成分得分的预测值,得到死亡率预测值;同时利用发达国家19512010年连续60年死亡率数据,对改进的PC模型与经典Lee-Carter进行比较研究,结果表明,改进的PC模型在死亡率预测的精度和稳定性方面均优于经典Lee-Carter模型,多变点检测方法提高了死亡率模型的预测精度。研究结果显示,基于
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