评估COVID-19冲击对随机多群体死亡率模型的影响

我们旨在评估大流行数据点对随机多群体死亡率预测模型的校准及其所产生的未来死亡率预测的影响。全文重点关注 Li & Lee 死亡率模型，该模型已成为比利时和荷兰死亡率预测的标准。我们在各单一年龄层面对年度死亡人数与暴露数校准该死亡率模型。此类死亡率数据通常在人类死亡率数据库等平台上以显著延迟——对某些国家而言达数年——被收集、生成与报告。为及时评估大流行数据点的影响，我们必须依赖其他数据源（例如短期死亡率波动数据系列），其快速发布按年龄组收集的每周死亡率数据。为符合 Li & Lee 模型的设计与校准策略，我们须将按年龄组收集的每周死亡率数据转换为按年的、特定年龄的观测值。因此，本文构建了一种将按年龄组登记的死亡数与暴露数解聚至各单一年龄的协议。为评估大流行冲击（如2020年的COVID-19）的影响，我们在校准或预测步骤中对该数据点赋予权重。显然，赋予该数据点的权重越大，我们对未来估计死亡率与预期寿命的影响就越显著。本文得以量化此影响，并为精算师与精算协会提供在不同大流行数据点评估下生成未来死亡率情景的框架。