严洪轩;加雷思·彼得斯（Gareth W.Peters）。;詹妮弗·S·K·陈。 多变量长记忆队列死亡率模型。 （英语） Zbl 1431.91346号 阿斯廷公牛。 50，第1期，223-263（2020年）。 摘要：死亡数据中长记忆的存在提高了对死亡数据特征的理解，为建立死亡模型提供了一种新的方法。死亡率数据中长记忆现象的发现促使我们通过将Lee-Carter（LC）模型扩展到死亡计数并结合长记忆模型结构来开发新的死亡率模型。此外，在建议的模型类中没有出现识别问题。因此，消除了LC模型中导致许多计算问题的约束。这些模型用于分析三个不同国家按性别划分的死亡率死亡计数数据集。应用具有不同选择标准的贝叶斯推理进行模型参数估计和死亡率预测。结果表明，具有长记忆队列效应模型的多变量长记忆死亡率模型在样本内拟合和样本外预测方面均优于多变量扩展LC队列模型。提高死亡率预测的准确性和改进预期寿命预测是保险公司和政府的一个重要考虑因素，因为误导性预测可能导致退休和养老金计划资金不足。 引用于4文件 MSC公司： 91G05号 精算数学 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：生命表;Gegenbauer多项式;Lee-Carter队列模型;长记忆;贝叶斯推断 软件：rstan公司;长备忘录;RStan（RStan） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Yan}等人，ASTIN Bull。50，编号1，223--263（2020；Zbl 1431.91346） 全文： 内政部 参考文献： [1] Beran，J.（1994）《长记忆过程统计》，第61卷。佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社·Zbl 0869.60045号 [2] Brouhns，N.、Denuit，M.和Van Keilegom，I.（2005年），为死亡率预测引导泊松对数双线性模型。《斯堪的纳维亚精算杂志》，2005（3），212-224·Zbl 1092.91038号 [3] Brouhns，N.、Denuit，M.和Vermunt，J.K.（2002）构建预测生命表的泊松对数双线性回归方法。保险：数学与经济学，31（3），373-393·Zbl 1074.62524号 [4] 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