基于贝叶斯MCMC方法的我国人口死亡率预测

发布时间：2017-08-14 15:00

  本文关键词：基于贝叶斯MCMC方法的我国人口死亡率预测

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【摘要】：鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参数估计和未来死亡率的预测值。对研究结果的比较分析表明,贝叶斯方法不仅有效减少了数据质量问题的不利影响,提高了参数估计的稳健性,而且有效克服了参数估计和预测分开进行的弊端,在BIC值和残差项方差等模型选择标准上明显优于传统方法。
【作者单位】： 浙江财经大学金融学院;
【关键词】： 死亡率预测 贝叶斯MCMC方法 Win BUGS编程
【基金】：浙江省哲学社会科学规划课题14NDJC097YB资助
【分类号】：O212.8;C924.2
【正文快照】： 一、引言在过去的几十年中,我国和世界其他国家的人口死亡率都经历了持续性的下降,特别是在老年阶段。这种死亡率的改善超过了大多数养老基金和寿险公司的预期,给其偿付能力带来了巨大的压力,造成了一种无法用传统的风险积聚方法消除的系统性风险,即长寿风险。为了应对长寿风

【参考文献】

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本文编号：673225