模型参数不确定性下Lee-Carter模型在中国人口数据分析中的应用
文献类型：会议
作者：吴晓坤[1]
机构：[1]华北电力大学数理学院
[2]中国人民大学统计学院
[3]云南大学公共管理学院
年：2013
会议名称：2013中国保险与风险管理国际年会
会议论文集：2013中国保险与风险管理国际年会论文集
页码范围：812-818
会议地点：昆明
会议开始日期：2013-07-17
所属部门：统计学院
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语言：中文
关键词：Lee-Carter模型;自助再抽样;区间估计;不确定性;人口死亡率
摘要： Lee-Carter模型及相关扩展模型是常用的死亡率预测模型，在人口死亡率的预测中具有重要地位，利用时间序列外推进行死亡率预测，常常可以根据死亡人口数据与相关分布假定对未来人口死亡率给出区间预测及死亡率处于该区间的概率。然而进行区间预测时预测的起点常常认为是确定的，即估计结果是确定的，这就降低了预测的随机性，显然估计结果也应该是随机的，具有不确定性，这一般是由估计模型的参数的不确定性引起的，称之为模型的不确定性(或随机性)，或者参数的不确定性(或随机性)。近期的很多研究都加入了模型(参数)的不确定性。在中国人口死亡率的研究中进行模型(参数)不确定性研究的还不多见，本文拟在Lee-Carter模型模型框架下运用自助再抽样(Bootstrap)方法，对模型(参数)的不确定性进行研究，并在其基础上预测未来人口死亡率及相关变量。
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