基于机器学习的死亡率预测模型研究
本文基于机器学习视角拓展Lee-Carter死亡率预测模型理论及其应用.经典Lee-Carter模型在对美国死亡率数据进行分析时,死亡率波动系数只与年龄相关而与日历年无关.采用机器学习死亡率预测模型对世界人口死亡率数据库中38个国家的数据进行分析,研究结论发现:首先,除美国等少数几个经济发达国家之外,死亡率波动系数与日历年之间存在较强的相关性,它在不同经济发展阶段中取值不同,并且会随着该国经济的发展逐渐收敛于一个稳定状态.其次,各国各年龄段对数死亡率曲线的基本形状都具有长期稳定态势,一国社会经济发展水平的发展只能从整体上降低对数死亡率,而不会扩大或缩小各年龄段对数死亡率的差异.
死亡率预测 机器学习 Lee-Carter模型
刘乐平 张伟健 郝丽
天津财经大学统计系 天津300222,中国 天津财经大学统计系 天津市河西区珠江道25号 天津财经大学体训部 天津300222,中国
国内会议
广西桂林
中文
739-748
2017-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）