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彼得·哈佐普洛斯;Aliki Sagianou

引入并评估一个新的多成分随机死亡率模型。 （英语） Zbl 1454.91192号

北美法案。J。 24，第3号，393-445（2020）.
摘要：本文介绍并评价了一种新的多成分随机死亡率模型。我们的建议基于一种参数估计方法，旨在通过确定合并期和队列效应的最佳数量来揭示显著和不同的年龄组。我们的方法采用稀疏主成分分析和广义线性模型（GLM），在P.Hatzopoulos先生和S.哈伯曼[《保险数学经济学》第49卷第2期，第155-174页（2011年；Zbl 1218.91082号)]它融合了一些新颖之处。准确地说，我们的方法是由未解释方差比（UVR）度量驱动的，以使死亡率数据的捕获方差最大化，并调节模型的稀疏性，以获得明显的随机成分。通过这种方式，我们的模型以一种有效的方式获得了一个信息量很高的结构，并且它能够将已确定的死亡率趋势指定给一个独特的年龄组。我们还提供了一个广泛的实验测试平台，以评估该模型在多个数据集（希腊、英格兰和威尔士、法国和日本）的拟合和预测性能方面的效率，并将我们的结果与著名的死亡率模型（Lee-Carter、Renshaw-Haberman、Currie和Plat）的结果进行了比较。我们的模型能够在不同的定性和定量评估指标上取得高分，并且在大多数实验中优于其他模型。我们的结果显示了该模型的有益特性，并与死亡率文献中的既定结果相一致。

MSC公司：

91G05号 精算数学
91D20型 数学地理学和人口学
62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用

关键词：

随机死亡率模型;稀疏主成分分析;广义线性模型

引文：

Zbl 1218.91082号

软件：

StMoMo公司;寿命指标;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Hatzopoulos}和\textit{A.Sagianou}，北美演员。J.24，No.3，393--445（2020；Zbl 1454.91192）
全文： 内政部

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