Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán tỷ lệ tử vong theo giới cho các quốc gia Vương quốc Anh: một phương pháp hợp lý
Tóm tắt
Bài báo này giới thiệu một mô hình riêng biệt theo giới tính cho dự đoán tỷ lệ tử vong chung của ba quốc gia (kết hợp Anh và xứ Wales, Scotland và Bắc Ireland) thuộc Vương quốc Anh. Mô hình này, được gọi là mô hình yếu tố chung tăng cường hai tầng, mở rộng các mô hình cổ điển của Lee và Carter [26] cũng như của Li và Lee [32], với một yếu tố thời gian chung cho toàn bộ dân số Vương quốc Anh, một yếu tố thời gian riêng biệt theo giới cho nam và nữ, và một yếu tố thời gian cụ thể cho từng quốc gia trong mỗi giới. Vì số ca tử vong trong mỗi phân nhóm dân số được mô hình hóa trực tiếp, nên khung Poisson được sử dụng. Kết quả của chúng tôi cho thấy mô hình ACF hai tầng cải thiện độ khớp trong mẫu so với việc sử dụng các mô hình LC độc lập cho mỗi phân nhóm hoặc các mô hình Li và Lee độc lập cho mỗi cặp giới tính trong mỗi quốc gia. Các dự báo tỷ lệ tử vong cũng cho thấy mô hình ACF hai tầng tạo ra những dự báo nhất quán cho cả hai giới trong mỗi quốc gia và nhiều quốc gia khác nhau trong mỗi giới, do đó tránh được các vấn đề phân kỳ phát sinh khi sử dụng các dự báo độc lập. Mô hình ACF hai tầng còn được mở rộng hơn nữa để bao gồm một thuật ngữ nhóm để tính đến sự cải thiện nhanh chóng của 'thế hệ vàng' Vương quốc Anh.
Từ khóa
#mô hình tử vong #dự đoán tỷ lệ tử vong #mô hình yếu tố #Vương quốc Anh #giới tính #phân nhóm dân sốTài liệu tham khảo
Bevan G, Karanikolos M, Exley J, Nolte E, Connolly S, Mays N (2014) The four health systems of the UK: How do they compare? Research report. Nuffield Trust and Health Foundation. https://www.nuffieldtrust.org.uk/files/2017-01/4-countries-report-web-final.pdf. Accessed 1 Oct 2017
Booth H, Maindonald J, Smith L (2002) Applying Lee-Carter under conditions of variable mortality decline. Popul Stud 56(3):325–336
Brouhns N, Denuit M, Vermunt JK (2002) A Poisson log-bilinear approach to the construction of projected lifetables. Insurance Math Econ 31(3):373–393
Burnham P, Anderson R (2004) Multimodel inference: understanding AIC and BIC in model selection. Sociol Methods Res 33(2):261–304
Cairns A, Blake D, Dowd K, Coughlan D, Epstein D, Ong A, Balevich I (2009) A quantitative comparison of stochastic mortality models using data from England and Wales and the United States. N Am Actuar J 13(1):1–35
Cairns A, Blake D, Dowd K, Coughlan G, Khalaf-Allah M (2011) Bayesian stochastic mortality modelling for two populations. Astin Bull 41(01):29–59
Carter R, Prskawetz A (2001) Examining structural shifts in mortality using the Lee-Carter method (MPIDR Working Paper No. WP 2001-007). Max Planck Institute for Demographic Research
CMI (2005) Projecting future mortality: towards a proposal for a stochastic methodology. Working Paper 15, The Faculty and Institute of Actuaries
COSLA, the Scottish Government (2012) Public information leaflet: Free personal & nursing care. http://www.gov.scot/Resource/Doc/305166/0095748.pdf. Accessed 1 Oct 2017
Danesi IL, Haberman S, Millossovich P (2015) Forecasting mortality in subpopulations using Lee-Carter type models: a comparison. Insurance Math Econ 62:151–161
Debón A, Montes F, Martínez-Ruiz F (2011) Statistical methods to compare mortality for a group with non-divergent populations: an application to Spanish regions. Eur Actuar J 1(2):291–308
Delwarde A, Denuit M, Guillen M, Vidiella A (2006) Application of the Poisson log-bilinear projection model to the G5 mortality experience. Belg Actuar Bull 6(1):54–68
Dowd K, Cairns A, Blake D, Coughlan G, Khalaf-Allah M (2011) A gravity model of mortality rates for two related populations. N Am Actuar J 15(2):334–356
Enchev V, Kleinow T, Cairns A (2016) Multi-population mortality models: fitting, forecasting and comparisons. Scand Actuar J 2016:1–24
Haberman S, Renshaw A (2009) On age-period-cohort parametric mortality rate projections. Insurance Math Econ 45(2):255–270
Haberman S, Renshaw A (2011) A comparative study of parametric mortality projection models. Insurance Math Econ 48(1):35–55
Haberman S, Kaishev V, Millossovich P, Villegas A, Baxter S, Gaches A, Gunnlaugsson S, Sison M (2014) Longevity basis risk: a methodology for assessing basis risk. Institute and Faculty of Actuaries Sessional Research Paper. http://www.actuaries.org.uk/documents/longevity-basis-risk-methodology-assessing-basis-risk. Accessed 1 Oct 2017
Hudson R (2007) Mortality projections and unisex pricing of annuities in the UK. J Financ Regul Compliance 15(2):166–179
Hunt A, Blake D (2015) Identifiability in age/period mortality models. http://www.pensions-institute.org/workingpapers/wp1508.pdf. Accessed 1 Oct 2017
Hunt A, Villegas A (2015) Robustness and convergence in the Lee-Carter model with cohort effects. Insurance Math Econ 64:186–202
Hyndman RJ, Booth H, Farah Y (2013) Coherent mortality forecasting: the product-ratio method with functional time series models. Demography 50(1):261–283
Jarner SF, Kryger EM (2011) Modelling adult mortality in small populations: The SAINT model. ASTIN Bull 41(2):377–418
Kalben B (2000) Why Men Die Younger. N Am Actuar J 4(4):83–111
Kleinow T (2015) A common age effect model for the mortality of multiple populations. Insurance Math Econ 63:147–152
Laverty C, Robinson A, Bell C (2015) Life expectancy decomposition 2015: Explaining the variations. Tech. rep., Department of Health, Social Services and Public Safety. https://www.dhsspsni.gov.uk/sites/default/files/publications/dhssps/hscims-life-expectancy-decomposition-2015.pdf
Lee R, Carter L (1992) Modelling and forecasting US mortality. J Am Stat Assoc 87(14):659–675
Lee R, Miller T (2001) Evaluating the performance of the Lee-Carter method for forecasting mortality. Demography 38(4):537–549
Li J (2013) A Poisson common factor model for projecting mortality and life expectancy jointly for females and males. Popul stud 67(1):111–126
Li J, Tickle L, Parr N (2016) A multi-population evaluation of the Poisson common factor model for projecting mortality jointly for both sexes. J Popul Res 33(4):333–360
Li JSH, Hardy MR (2011) Measuring basis risk in longevity hedges. N Am Actuar J 15(2):177–200
Li JSH, Hardy MR, Tan KS (2009) Uncertainty in mortality forecasting: an extension to the classical lee-carter approach. Astin Bull 39(01):137–164
Li N, Lee R (2005) Coherent mortality forecasts for a group of populations: an extension of the Lee-Carter method. Demography 42(3):575–594
McCartney G, Collins C, Walsh D, Batty D (2011) Accounting for Scotland’s excess mortality: towards a synthesis. Glasgow Centre for Population Health, Glasgow, pp 1–87
Renshaw A, Haberman S (2003a) Lee-Carter mortality forecasting: a parallel generalized linear modelling approach for England and Wales mortality projections. J R Stat Soc Ser C Appl Stat 52(1):119–137
Renshaw A, Haberman S (2003b) Lee-Carter mortality forecasting with age-specific enhancement. Insurance Math Econ 33(2):255–272
Renshaw A, Haberman S (2006) A cohort-based extension to the Lee-Carter model for mortality reduction factors. Insurance Math Econ 38(3):556–570
Richards SJ, Kirkby JG, Currie ID (2005) The importance of year of birth in two-dimensional mortality data. Br Actuar J 12(1):5–61
Russolillo M, Giordano G (2011) Haberman S (2011) Extending the Lee-Carter model: a three-way decomposition. Scand Actuar J 2:96–117
Villegas A, Haberman S (2014) On the modelling and forecasting of socio-economic mortality differentials: an application to deprivation and mortality in England. N Am Actuar J 18(1):168–193
Willets R (2004) The cohort effect: insights and explanations. Br Actuar J 10(4):833–877
Yang B, Li J, Balasooriya U (2014) Cohort extensions of the Poisson common factor model for modelling both genders jointly. Scand Actuar J 2014:37–41