R语言人口期望寿命统计预测方法

本文对人口统计预测方法进行讨论。

由Kaizong Ye,Weilong Zhang撰写

首先,我们将看到基本的静态方法。在使用数据集之前,我们使用“标准” 生命表。


下面是获取数据集的代码

可以使用生存函数来计算出生时的期望寿命

 

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在人口统计学以及精算科学中,人口死亡率预测模型一直以来都是热点问题。随时间的延续,死亡率改善导致的人口预期寿命的增加已经成为全球性趋势。死亡率预测作为养老金计划财务规划的基础,对政府养老金制度、雇主企业年金、保险公司的团体和个人养老金业务等都有重要的影响,关系到各类养老计划的财务安全和可持续发展。根据是否考虑未来死亡率变动的不确定性,把死亡率预测模型分为确定型死亡率模型(静态死亡率模型)和随机型死亡率模型(动态死亡率模型)两大类。其中,确定型死亡率模型包括Gompertz模型、Makeham模型、Weibull模型、Kannisto模型和T.N.Thile模型等,但是这些模型没有考虑死亡率的随机变动,因而不适用于死亡率的预测,只适合做模型的拟合;而随机型死亡率模型包括Lee-Carter模型、多因素年龄-时期模型、Renshaw-Haberman队列效应模型和Cairns-Blake-Dowd模型等。在随机型死亡率模型中,被公认为是随机预测方法中最典型的一个即美国人口学家Lee Ronald D和Carter Lawrence R。于1992年提出的一种预测美国未来人口死亡率变化的概率模型,该模型的优点在于人口统计模型与统计时间序列方法相结合,不需要引入能对死亡率产生影响的医疗、环境以及社会等因素,从而有效地减少了主观判断因素对于预测结果的影响,且只有时间因子一个参数需要预测,并在时间因子趋势上没有其他假设。Lee-Carter模型假设未来各个年龄组的死亡率将依据历史数据的变动情况,预测其未来趋势。此方法属于外推模型,对数表达形式和ARMA构成了Lee-Carter方法的主要特征。

可视化的生存概率

或死亡概率,即假设您达到xx岁,则在某特定年龄x死亡的概率,也称为 死亡率


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使用对数概率的可视化

 


最后,我们可以计算死亡年龄的概率密度

用来计算期望寿命


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对于初始数据,我们可以使用人类死亡率数据库中的表格。

以下代码可用于读取这些文件。


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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