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中国高龄人口死亡率随机波动趋势分析
被引量:
9
1
作者
王晓军
赵明
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014年第9期51-57,共7页
本文采用1996-2010年国家统计局公布的死亡率数据,以70岁男性人口作为高龄人口的代表,基于中国人口死亡率数据较少的特点,突破了传统Lee-Carter模型的框架,直接从死亡率改善产生的原因入手,采取Monte Carlo方法建立中国高龄人口死亡率...
本文采用1996-2010年国家统计局公布的死亡率数据,以70岁男性人口作为高龄人口的代表,基于中国人口死亡率数据较少的特点,突破了传统Lee-Carter模型的框架,直接从死亡率改善产生的原因入手,采取Monte Carlo方法建立中国高龄人口死亡率随机波动趋势模型。通过对不同死亡率改善原因进行组合,从中选取最优模型来探究死亡率的随机趋势性与波动性的关系,更好地克服了死亡率普遍被低估的事实,使得对未来死亡率的预测更加准确、可信。
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关键词
死亡率改善
随机趋势性
随机
波动性
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职称材料
题名
中国高龄人口死亡率随机波动趋势分析
被引量:
9
1
作者
王晓军
赵明
机构
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学风险管理与精算中心
中国人民大学统计学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014年第9期51-57,共7页
基金
国家社会科学基金重大项目"我国养老保障体系应对人口老龄化挑战的对策研究"(13&ZD164)
国家自然科学基金项目"社会保障预算管理研究"(71173230)的资助
文摘
本文采用1996-2010年国家统计局公布的死亡率数据,以70岁男性人口作为高龄人口的代表,基于中国人口死亡率数据较少的特点,突破了传统Lee-Carter模型的框架,直接从死亡率改善产生的原因入手,采取Monte Carlo方法建立中国高龄人口死亡率随机波动趋势模型。通过对不同死亡率改善原因进行组合,从中选取最优模型来探究死亡率的随机趋势性与波动性的关系,更好地克服了死亡率普遍被低估的事实,使得对未来死亡率的预测更加准确、可信。
关键词
死亡率改善
随机趋势性
随机
波动性
Keywords
Mortality Improvement
Stochastic Trend
Stochastic Volatility
分类号
C812 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国高龄人口死亡率随机波动趋势分析
王晓军
赵明
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2014
9
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