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본 논문의 목적은 베이지안 상태-공간 모형을 활용하여 한국의 다중 인구 사망률 및 기대수명을 추정하는 것이다. Liu and Li(2016)가 제안한 방법론에 따라 Li-Lee 모형(2005)을 상태-공간 모형으로 구조화했으며, 모수의 추정은 Markov chain Monte Carlo(MCMC) 방식으로 진행했다. 사후검증을 통해 새로이 제안된 모형이 전통적인 Li-Lee 모형과 설명력에 차이가 있는지 살펴보고, 나아가 추정된 사망률과 기대수명의 예측치를 비교해보았다. 추정 결과 두 모형의 사망률 및 기대수명의 예측치는 비슷했으나 베이지안 모형이 기존의 모형에 비해 좀 더 넓은 ...

본 논문의 목적은 베이지안 상태-공간 모형을 활용하여 한국의 다중 인구 사망률 및 기대수명을 추정하는 것이다. Liu and Li(2016)가 제안한 방법론에 따라 Li-Lee 모형(2005)을 상태-공간 모형으로 구조화했으며, 모수의 추정은 Markov chain Monte Carlo(MCMC) 방식으로 진행했다. 사후검증을 통해 새로이 제안된 모형이 전통적인 Li-Lee 모형과 설명력에 차이가 있는지 살펴보고, 나아가 추정된 사망률과 기대수명의 예측치를 비교해보았다. 추정 결과 두 모형의 사망률 및 기대수명의 예측치는 비슷했으나 베이지안 모형이 기존의 모형에 비해 좀 더 넓은 예측구간을 제시했다. 이는 다중인구 사망률을 예측할 때 본 논문의 베이지안 방법이 구간의 과소추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안임을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this paper is applying Bayesian state-space model for multi-population forecasting of Korean mortality and life expectancy. I reformulate Li-Lee model in state-space representation as Liu and Li(2016) proposed and estimate the parameters using Markov chain Monte Carlo method. Performa...

The purpose of this paper is applying Bayesian state-space model for multi-population forecasting of Korean mortality and life expectancy. I reformulate Li-Lee model in state-space representation as Liu and Li(2016) proposed and estimate the parameters using Markov chain Monte Carlo method. Performance of the proposed model and classical Li-Lee(2005) model is compared through backtesting. Furthermore, future mortality rate and life expectancy predicted by two models are provided. The estimation result shows the predicted values of two models are similar, but the prediction interval of the proposed model is larger than that of the traditional model. It implies that Bayesian approach proposed in this paper can deal with underestimating prediction interval problem when projecting mortality of multi-population.

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