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[期刊] 保险研究  [作者] 樊毅  张宁  张万月  
生活方式的改变、医学的进步和遗传学的新发现都会使人的预期寿命变得不确定。本文针对中国人口死亡率历史数据(089岁男性数据),利用贝叶斯信息准则和嵌套模型的似然比检验等方法,比较了8种目前流行的随机死亡率模型的拟合效果;同时,检验了这8种随机死亡率模型预测结果的生物合理性和稳定性,并比较了它们的预测效果。结果表明,由Lee-Carter模型拓展而来的Age-Period-Cohort模型最适合于拟合和预测中国的人口死亡率,这为我国寿险企业和养老金机构的死亡率风险管理提供了科学依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 樊毅  张宁  
人类预期寿命的不确定性会因为经济水平上的发展、生活质量上的改善、医疗技术上的创新等因素而增加。文章运用8种较为常用的随机死亡率模型对中国0~89岁的总人口死亡率的历史数据进行拟合,并通过贝叶斯信息准则和赤池信息准则比较法、嵌套模型的似然比检验法对这些模型的拟合效果进行了比较分析。结果显示,Age-Period-Cohort模型对中国总人口死亡状况的综合拟合效果最优。
[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
[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] 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] 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] 人口研究  [作者] 李南,ShripadTuljapurkar  
由美国学者Lee,Tulj(?)parkar和Carter于1991年提出的随机人口预测(LTC)方法,既弥补了传统的“高一低”方案所无法回答发生某个状态的概率的缺点,又解决了经典的随机人口模型不能处理按龄生育、死亡率的随机性时变的困难。介绍了(LTC)方法的主要内容,并通过将其中时间序列模型扩展为时间—区域序列模型,解决了该方法用于发展中国家的常见困难即死亡率时间序列数据不足的问题。同时利用中国死亡率数据进行(LTC)方法的建模和预测,取得了良好的效果。
[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] 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  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。
[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。
[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。
[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。
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