高龄人口死亡率预测模型的比较与选择

• 作者: 王晓军 路倩
• 来源期刊: 保险研究
• 学科: 社会科学
• 关键词: 高龄死亡率预测 动态模型 模型选择 模型稳健性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 82-102
• 页数: 21页
• 分类号: C812
• 语种: 中文
• DOI: 10.13497/j.cnki.is.2019.03.007

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓军	中国人民大学统计学院	83	1177	18.0	33.0
2	路倩	中国人民大学统计学院	9	18	3.0	4.0