人口死亡率的研究一直是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和保險(xiǎn)精算學(xué)的核心問(wèn)題。近年來(lái),隨著各國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和醫(yī)學(xué)的快速發(fā)展,很多國(guó)家和地區(qū)都呈現(xiàn)出人口死亡率不斷下降和人口壽命不斷延長(zhǎng)的特點(diǎn),長(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來(lái)。在此背景下,人口死亡率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于各國(guó)政府和管理機(jī)構(gòu)制定更為科學(xué)合理的養(yǎng)老有關(guān)政策至關(guān)重要,對(duì)于保險(xiǎn)公司基于目前新的死亡率情況比如高年齡段死亡率下降以及預(yù)期壽命變長(zhǎng)等改進(jìn)和研發(fā)新的險(xiǎn)種起到核心的作用。人口死亡率預(yù)測(cè)模型早期是以確定性模型為主,近年來(lái)隨機(jī)性預(yù)測(cè)模型得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。隨機(jī)預(yù)測(cè)模型比確定性預(yù)測(cè)模型能夠更好的擬合數(shù)據(jù),同時(shí)也具有更強(qiáng)的擬合和預(yù)測(cè)能力。隨機(jī)死亡率預(yù)測(cè)模型中獲得較多使用和研究的是Lee-Carter模型和CBD模型這兩類模型。這兩類模型及其推廣形式都是參數(shù)模型,模型中含有多個(gè)未知參數(shù),因此存在估計(jì)步驟繁瑣、計(jì)算量大等缺點(diǎn)。為了改進(jìn)現(xiàn)有死亡率預(yù)測(cè)模型,將近年來(lái)在統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中已經(jīng)得到廣泛研究的非參數(shù)和半?yún)?shù)建模思想用到死亡率預(yù)測(cè)模型的構(gòu)造上是非常有用的探討,目前關(guān)于這方面的研究成果還很相對(duì)較少。Li等（2015）將傳統(tǒng)的CBD模型設(shè)定成一類時(shí)間變系數(shù)面板數(shù)據(jù)模型,并采用局部線... 

【文章來(lái)源】：中央民族大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：49 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－２?固定年份死亡率Ｉｎ值與年齡變化圖??從圖形上不難看出，ＣＢＤ的設(shè)定假設(shè)對(duì)于我們所選擇的意大利人口死亡率數(shù)據(jù)是成立??的，呈現(xiàn)出明顯的線性趨勢(shì)

圖３－１固定年份死亡率與年齡變化圖??Ｉｎ死亡率??－２??５０５１５２５３５４５５５６５７５８５９６０６１６２６３６４６５６６６７６８６９７０７１７２７３７４７５７６７７７８７９８０８１８２８３８４８５８６８７８８８９??１９５０?１９５５?１９６０?１９６５?—１９７０?－１９７５??１９８０?１９８５?１９９０?１９９５?—?２０００?—２００５??圖３－２?固定年份死亡率Ｉｎ值與年齡變化圖??從圖形上不難看出，ＣＢＤ的設(shè)定假設(shè)對(duì)于我們所選擇的意大利人口死亡率數(shù)據(jù)是成立??的，呈現(xiàn)出明顯的線性趨勢(shì)。同時(shí)我們還能看出另外一個(gè)規(guī)律，年份越接近，線性趨勢(shì)越??類似。因此將ＣＢＤ模型設(shè)定成時(shí)間變系數(shù)模型是合理可行的。??首先看模型的擬合效果，我們基于所提出的ｂａｃｋｆｉｔｔｉｎｇ方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，得到??的戽⑴，爲(wèi)⑴的估計(jì)值見(jiàn)表３－１，圖形見(jiàn)圖３－３。??〇??５－?°??＂?、。。?Ｓ－?０??２－?、。。?ｆ?．?。。??。＾?＿?Ｘ?Ｉ?Ｉ?一?／??ｉ?：．?＼?＂?；?＾?。°??〇?０－０?。?〇。??２?－?＼?。?。?〇〇。??ｍ?°〇?＾?〇?〇°〇〇?〇??Ｓ?－?＼?§?－。?Ｖ??〇?■！＿，?，?，?，?，?ｈ?１?１?１?１?ｒ??１９５０?１９６０?１９７０?１９８０?１９９０?２０００?１９５０?１９７０?１９８０?１９９０?２０００??ｃ（１９５０１９９９）?ｃ（１９５０?１９９９）??圖３－３?／？Ｑ⑷為（〇的趨勢(shì)圖??２４??

ＣＯ?—??ＣＮ?—??ｘ??ｉ?ｉ?ｉ?Ｉ?ｉ??－１０?１２?３??ｙ??圖３－４因變量擬合值與真實(shí)值的散點(diǎn)圖??下面我們考慮模型的預(yù)測(cè)問(wèn)題，我們將基于１９５０－１９９９年的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)２０００－２００２年三??年５０歲至８９歲的死亡率，其中戽⑴，爲(wèi)（？）的估計(jì)利用如下方法，在隊(duì)列效應(yīng)／（ｖ）已經(jīng)估??計(jì)出來(lái)的情況的下，模型變?yōu)橐粋�(gè)時(shí)間變系數(shù)模型，從而利用局部線性方法估計(jì)出??２０００－２００２年三年對(duì)應(yīng)的戽⑴，爲(wèi)〇），對(duì)于隊(duì)列效應(yīng)，我們?cè)谠摴烙?jì)值在０上下波動(dòng)的特征，??利用滯后１０期的移動(dòng)平均方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。最終預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表３－２。從表中不難開(kāi)出，預(yù)測(cè)??效果較號(hào)，特別是在中間的年齡段。??２６??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]變系數(shù)模型的研究與分析[D]. 盧一強(qiáng).華東師范大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于中國(guó)數(shù)據(jù)的隨機(jī)死亡率模型比較研究[D]. 張佶煒.華東師范大學(xué) 2014
[2]關(guān)于美國(guó)、澳大利亞的人口死亡率下降趨勢(shì)的研究分析[D]. 孫如賓.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 2013
[3]典型隨機(jī)死亡率模型的比較及其在商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)中的應(yīng)用[D]. 邢萌萌.湖南大學(xué) 2012
[4]基于Lee-Carter模型預(yù)測(cè)中國(guó)人口死亡率[D]. 芮偉.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2011
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