中国人口死亡率非参数二维修匀的模型比较与实证

发布时间：2020-02-05 03:48

【摘要】：由于人口死亡率年龄跨度长,不同年龄段人口的生命特征存在较大差异,参数修匀方法需要针对不同年龄段分别建模,且不能反映人口死亡率随时间改善这一趋势。本文针对我国动态生命表,采取非参数二维修匀方法,选取二维Beta核方法与二维泊松P-样条方法,对全年龄人口死亡率进行修匀,并对两种方法的修匀结果进行比较。研究表明:在全年龄段上,二维Beta核密度修匀法的拟合度高于二维泊松P-样条修匀法,但在边端年龄处和高龄人口年龄段,两种方法的修匀结果各有优劣,将两种方法有机结合,能够提高生命表的修匀质量。
【图文】：

以及2007～2013年的《中国人口和就业统计年鉴》。本文所采取用的数据为全国人口分年龄、分性别的死亡率数据，数据期间为1994～2012年，共计19年。其中，2000与2010年的死亡率数据来自人口普查，1995与2005年的数据为来自1%的抽样调查，，其他年份的数据来自于人口变动抽样。根据本文所选取数据的特征与实证分析的需要，具体的数据处理与假设如下:(1)以男性人口为研究样本;(2)根据不同年龄的死亡率数据，以100万为基准对各年龄的死亡人数进行调整;(3)假定1%的人口抽样调查与变动抽样方法均具有较好的随机抽样特征;(4)假设80岁以上人口为高龄人口。由于高龄人口数据较少，本文选取数据的年龄段为0～80岁;(5)当死亡人数数据为0或者缺失时，采用针对年份的线性插值方法进行填补。(二)修匀效果的整体比较死亡率的修匀效果受到拟合度和光滑度两个因素的影响。一个好的修匀结果要兼具拟合度与光滑度。由于修匀模型在建模过程中将光滑性作为基本要素考虑到了模型中，在光滑性的基础上来实现拟合度。因此，在比较不同修匀模型的修匀效果时主要是比较模型之间的拟合度。在图1和图2中可见，二维Beta核密度修匀法与二维泊松P－样条修匀法在边端年龄处具有较大差异。图1二维Beta核密度修匀法图2二维泊松P－样条修匀法—25—

以及2007～2013年的《中国人口和就业统计年鉴》。本文所采取用的数据为全国人口分年龄、分性别的死亡率数据，数据期间为1994～2012年，共计19年。其中，2000与2010年的死亡率数据来自人口普查，1995与2005年的数据为来自1%的抽样调查，其他年份的数据来自于人口变动抽样。根据本文所选取数据的特征与实证分析的需要，具体的数据处理与假设如下:(1)以男性人口为研究样本;(2)根据不同年龄的死亡率数据，以100万为基准对各年龄的死亡人数进行调整;(3)假定1%的人口抽样调查与变动抽样方法均具有较好的随机抽样特征;(4)假设80岁以上人口为高龄人口。由于高龄人口数据较少，本文选取数据的年龄段为0～80岁;(5)当死亡人数数据为0或者缺失时，采用针对年份的线性插值方法进行填补。(二)修匀效果的整体比较死亡率的修匀效果受到拟合度和光滑度两个因素的影响。一个好的修匀结果要兼具拟合度与光滑度。由于修匀模型在建模过程中将光滑性作为基本要素考虑到了模型中，在光滑性的基础上来实现拟合度。因此，在比较不同修匀模型的修匀效果时主要是比较模型之间的拟合度。在图1和图2中可见，二维Beta核密度修匀法与二维泊松P－样条修匀法在边端年龄处具有较大差异。图1二维Beta核密度修匀法图2二维泊松P－样条修匀法—25—

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2576532