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[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]
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] 价格理论与实践
[作者]
谭英平 牛津
随着人口老龄化进程的不断加快,失能老年人口的长期护理保障不足成为亟待解决的社会问题。推行长期护理保险有望缓解家庭和社会负担、保障失能老年人口生活质量,而失能率是构建长期护理保险制度、实现长期护理保险基金可持续发展的关键指标。本文基于中国老年社会追踪调查数据,采用近年来我国长期护理保险试点中大多数地区使用的失能评估工具Barthel指数评定量表作为老年人口失能评定标准,分别运用广义线性模型和生命表技术中高龄人口死亡率估计模型对我国老年人口失能率进行测算。结果表明:高龄人口死亡率模型对老年人口失能率的测算效果整体上优于目前常用的广义线性模型,特别是对于中度失能率和重度失能率的测算,广义线性模型明显低估75岁以上老年人口的失能率,而不同程度的老年人口失能率测算分别适用于不同高龄人口死亡率估计模型。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
谭英平 牛津
随着人口老龄化进程的不断加快，失能老年人口的长期护理保障不足成为亟待解决的社会问题。推行长期护理保险有望缓解家庭和社会负担、保障失能老年人口生活质量，而失能率是构建长期护理保险制度、实现长期护理保险基金可持续发展的关键指标。本文基于中国老年社会追踪调查数据，采用近年来我国长期护理保险试点中大多数地区使用的失能评估工具Barthel指数评定量表作为老年人口失能评定标准，分别运用广义线性模型和生命表技术中高龄人口死亡率估计模型对我国老年人口失能率进行测算。结果表明：高龄人口死亡率模型对老年人口失能率的测算效果整体上优于目前常用的广义线性模型，特别是对于中度失能率和重度失能率的测算，广义线性模型明显低估75岁以上老年人口的失能率，而不同程度的老年人口失能率测算分别适用于不同高龄人口死亡率估计模型。
[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]
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]
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] 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] 统计研究
[作者]
段白鸽 石磊
在近200年高龄人口死亡率研究中,学者们对高龄死亡率减速已达成共识,且认为人口异质性是导致减速现象的最常见解释。然而,近年来的研究则表明这种减速是源于夸大年龄、数据异质性、使用死亡概率指标而非危险率导致的估计下行偏差。为此,本文将死亡数据质量问题、数据同质性和差异性融入到5类经典Logistic死亡模型中,通过构建具有一致性的分层建模框架,在深度诠释我国高龄人口死亡率性别差异、区域差异及动态改善基础上,探讨我国高龄人口死亡率减速到底是估计偏差还是事实?研究表明,当数据质量良好时,描述死亡率减速的Logistic模型最优且对数据质量改变的敏感程度最低,即我国高龄人口死亡率减速不是估计下行偏差,而是事实。最后也对近年研究得出的下行偏差给出了解释。
[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]
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]
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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