中国老年人口长期护理需求预测——基于多状态分段常数Markov分析
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中国老年人口长期护理需求预测——基于多状态分段常数Markov分析

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文章利用中国老年健康影响因素跟踪调查数据,追踪微观个体观测期前后健康变化,运用多状态马尔科夫(Markov)链构建状态转移概率矩阵,避免回归方法中变量选择的多样性和主观性;引入转移强度为分段常数、按年龄队列矩阵相乘的Markov方法预测长期护理人口数量,解决Markov时齐性假设与健康状态年龄非齐性问题;基于精算理论推导并预测护理需求期望时间.结果发现,健康状态存在明显的性别和年龄差异,相同条件下女性具有生存优势,男性具有健康优势,二者叠加使未来10年女性失能老年人数量达到男性的2倍左右;失能持续时间随年龄增长先增后缓慢递减,男性老年人护理需求平均时间小于女性,年老体弱的女性是未来长期护理需求的主要人群.

长期护理、转移概率矩阵、Markov过程

R9 ;R65

2018-01-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共12页

82-93

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中国人口科学

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