BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Trzpiot Grażyna (University of Economics in Katowice, Poland), Majewska Justyna (University of Economics in Katowice, Poland)
Tytuł
Modeling and Projection Life Expectancy. The Case of the EU Countries
Modelowanie i projekcja przeciętnego czasu trwania życia na przykładzie krajów UE
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2015, nr 4 (50), s. 196-213, rys., tab., bibliogr. 35 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Tablice trwania życia, Umieralność, Model Lee-Cartera, Rodzina, Modele stochastyczne
Life table, Mortality, Lee-Carter model, Family, Stochastic models
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W artykule poruszamy najważniejsze aspekty z zakresu modelowania przeciętnego trwania życia. Dokonujemy przeglądu wybranych stochastycznych modeli i ich założeń oraz ich wpływu na projekcje przeciętnego dalszego trwania życia dla wybranych krajów UE. Na podstawie danych pochodzących z 20 krajów, w podziale na płeć i wiek, porównujemy obciążenia i dokładność punktowej projekcji wskaźnika umieralności i przeciętnego trwania. Sześć analizowanych modeli należy do rodziny modeli Lee-Cartera. Z analizy wynika, że metoda Renshawa i Habermana zapewnia najbardziej dokładne punktowe projekcje wskaźników umieralności dla mężczyzn i najmniejsze obciążenia. Dla kobiet najmniejsze obciążenia i największą dokładność otrzymujemy w wyniku zastosowania metody QCBD.(abstrakt oryginalny)

In this article we investigate the latest developments on life expectancy modeling. We review some mortality projection stochastic models and their assumptions, and assess their impact on projections of future life expectancy for selected countries in the EU. More specifically, using the age- and sex-specific data of 20 countries, we compare the point projection accuracy and bias of six principal component methods for the projection of mortality rates and life expectancy. The six methods are variants and extensions of the Lee-Carter method. Based on one-step projection errors, the Renshaw and Haberman method provides the most accurate point projections of male mortality rates and the method is the least biased. The Quadratic CBD model with the cohort effects method performs the best for female mortality. While all methods rather underestimate variability in mortality rates and life expectancy, the Renshaw and Haberman method is the most accurate.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Barrieu P., Bensusan H., Karoui N.E., Hillairet C., Loisel S., Ravanelli C., Salhi Y., 2012, Understanding, modelling and managing longevity risk: Key issues and main challenges, Scandinavian Actuarial Journal, 3, pp. 203-231.
  2. Booth H., Hyndman R.J., Tickle L., De Jong P., 2006, Lee-Carter mortality forecasting: A multi-country comparison of variants and extensions, Demographic Research, 15(9), pp. 289-310.
  3. Booth H., Maindonald J., Smith L., 2002, Applying Lee-Carter under conditions of variable mortality decline, Population Studies, 56(3), pp. 325-336.
  4. Booth H., Tickle L., 2008, Mortality modelling and forecasting: A review of methods, Annals of Actuarial Science 3(1-2): 3-4.
  5. Booth H., Tickle L., Smith L., 2005, Evaluation of the variants of the Lee-Carter method of forecasting mortality: A multi-country comparison, New Zealand Population Review 31(1): 13-34.
  6. Brouhns N., Denuit M., Vermunt J., 2002, A Poisson log-bilinear regression approach to the construction of projected lifetables, Insurance: Mathematics and Economics, 31(3), pp. 373-393.
  7. Cairns A.J.G., Blake D., Dowol K., 2006, A two-factor model for stochastic mortality with parameter uncertainty: Theory and calibration, Journal of Risk and Insurance, 73(4), pp. 687-718.
  8. Cairns A.J.G., Blake D., Dowd K., Coughlan G.D., Epstein D., Khalaf-Allah M., 2011, Mortality density forecasts: An analysis of six stochastic mortality models. Insurance, Mathematics and Economics 48(3): 355-367.
  9. Cairns A.J.G., Blake D., Dowd K., Coughlan G.D., Epstein D., Ong A., Balevich I., 2009, A quantitative comparison of stochastic mortality models using data from England & Wales and the United States, North American Actuarial Journal, 13(1), pp. 1-35.
  10. Clayton D., Schifflers E., 1987, Models for temporal variation in cancer rates. II: Age- period-cohort models, Statistics in Medicine 6 (4), pp. 469-81.
  11. Currie I.D., 2006, Smoothing and Forecasting Mortality Rates with P-splines, Talk at the Institute of Actuaries, June 2006. URL: http://www.ma.hw.ac.uk/~iain/research/talks.html.
  12. Eurostat, 2015, http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Mortality_and_life_expectancy_statistics (14.09.2015).
  13. Haberman S., Renshaw A., 2011, A comparative study of parametric mortality projection models, Insurance: Mathematics and Economics 48 (1), pp. 35-55.
  14. Hobcraft J., Menken J., Preston S., 1982, Age, period, and cohort effects in demography: a review, Population Index, 48 (1), pp. 4-43.
  15. Human Mortality Database, 2015, University of California, Berkeley, and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany), http://www.mortality.org/ (15.04.2009).
  16. Hunt A., Blake D., 2014, On the structure and classification of mortality models, working paper.
  17. http://data.worldbank.org.
  18. Hyndman R.J., 2011, Demography: Forecasting mortality, fertility, migration and population data, with contributions from Heather Booth and Leonie Tickle and John Maindonald, R package version 1.09-1, http://CRAN.R- project.org/package=demography.
  19. Hyndman R.J., Ullah M.S., 2007, Robust forecasting of mortality and fertility rates: A functional data approach, Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), pp. 4942-4956.
  20. Lee R.D., Carter L.R., 1992, Modelling and forecasting US mortality, Journal of the American Statistical Association, 87(419), pp. 659-671.
  21. Li N.R., Lee R., 2005, Coherent mortality forecasts for a group of populations: An extension of the Lee-Carter method, Demography 42(3): 575-594.
  22. OECD, 2007, Pension reform: The unfinished agenda. Policy brief, September 7.
  23. Plat R., 2009, On stochastic mortality modeling, Insurance: Mathematics and Economics, 45(3), pp. 393-404.
  24. Pollard J.H., 1987, Projection of age-specific mortality rates, Population Bulletin of the United Nations, 21-22, pp. 55-69.
  25. R Core Team, 2014, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, http://www.r-project.org/.
  26. Renshaw A.E., Haberman S., 2006, A cohort-based extension to the Lee-Carter model for mortality reduction factors, Insurance: Mathematics and Economics, 38(3), pp. 556-570.
  27. Shang H.L., Booth H., Hyndman R., 2011, Point and interval forecasts of mortality rates and life expectancy: A comparison of ten principal component methods, Demographic Research 25, 173-214.
  28. Stoeldraijer L., van Duin C., van Wissen L., Janssen F., 2013, Impact of different mortality forecasting methods and explicit assumptions on projected future life expectancy: The case of the Netherlands, Demographic Research, vol. 29, no. 13, p. 323-354.
  29. Tabeau E., 2001, A review of demographic forecasting models for mortality, [in:] Tabeau E., Van Den Berg Jeths A., Heathcote C. (eds.), Forecasting Mortality in Developed Countries: Insights from a Statistical, Demographic and Epidemiological Perspective, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
  30. Trzpiot G., Majewska J., 2015a, Modeling Longevity Risk, University of Economics in Katowice (in press).
  31. Trzpiot G., Majewska J., 2015b, Modeling Longevity Risk - the Central European Case, Proceedings of the 60th World Statistics Congress of the International Statistical Institute, ISI2015 Rio de Janeiro, The Hague, The Netherlands.
  32. Wang C.-W., Liu Y.-L., 2010, Comparisons of mortality and forecasting - empirical evidence from Taiwan, International Research Journal of Finance and Economics, 37, pp. 46-55.
  33. WHO, Global Health Observatory Data Repository, http://apps.who.int/ghodata//
  34. Willets R., 2004, The cohort effect: Insights and explanations, British Actuarial Journal, 10 (4), pp. 833-877.
  35. Wong-Fupuy C., Haberman S., 2004, Projecting mortality trends: Recent developments in the United Kingdom and the United States, North American Actuarial Journal, 8(2), pp. 56-83.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2015.4.13
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu