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创新的动态人口死亡率预测及其应用
  • ISSN号:1000-6788
  • 期刊名称:系统工程理论与实践
  • 时间:2016
  • 页码:1710-1718
  • 期号:07
  • 便笺:11-2267/N
  • 分类:O213[理学—概率论与数理统计;理学—数学] F840[经济管理—保险]
  • 作者地址:中山大学岭南学院;中山大学数学与计算科学学院;清华大学经济管理学院;
  • 作者机构:[1]中山大学岭南学院,广州510275, [2]中山大学数学与计算科学学院,广州510275, [3]清华大学经济管理学院,北京100084
  • 相关基金:国家自然科学基金(71571195);教育部人文社会科学研究青年基金(12YJCZH267);霍英东教育基金会高等院校青年教师基金(151081);广东省自然科学杰出青年基金(2015A030306040)
中文摘要:

本文结合Bootstrap方法与Lee-Carter模型对我国人口死亡率进行拟合与预测,较好地解决了传统模型的不足。首先利用最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然法三种参数估计方法对Lee—Cartei模型的参数进行估计。然后通过对残差的分布性质进行分析发现加权最小二乘法有较好的拟合效果。再考虑到传统的Lee—Carter模型在预测未来死亡率区间时仅考虑了时间参数的变动区间,因此利用残差Bootstrap方法估计了所有参数的置信区间,并对模型参数的稳健性进行检验。最后在充分考虑所有参数变动性的基础上,给出了死亡率预测均值及死亡率预测值的置信区间,结果表明,所计算的死亡率预测值的置信区间具有更好的预测效果。

英文摘要:

In this paper, we apply thc Bootstrap method combined with Lee-Carter model, which fits and forecasts the population mortality in our couutry, and better solves the deficiency of the traditional model. At first, the least squares, weighted least squares and maximum likelihood parameter estimation method are used to estimate the parameters of the model. By the analysis of the distribution of the model residual, we can know that the weighted least squares method has a better fitting effect. Secondly, in tile prediction of confidence interval, traditional Lee-Carter model only takes the variability of the time parameter into consideration. Instead, we use tile residual Bootstrap method to estimate the confidence interval of all parameters, and test the robustness of model parameters. Finally by fully considering all parameters variability, the confidence interval of predicted mortality and predicted mean mortality are given, and the results show that the confidence interval has better fitness of prediction.

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期刊信息
  • 《系统工程理论与实践》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:汪寿阳
  • 地址:北京市海淀区中关村东路55号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:xtll@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-82541407
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-6788
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2267/N
  • 邮发代号:2-305
  • 获奖情况:
  • 第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:56095