高龄人口死亡率预测模型的比较与选择

摘要：

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.

关键词：高龄死亡率预测、动态模型、模型选择、模型稳健性

分类号：C812(统计方法)

资助基金：中央高校建设世界一流大学学科;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2019-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：82-102