基于贝叶斯收缩先验的对人口与健康指标冲击的灵活建模

人口与健康指标可能出现短暂或较大规模的短期冲击；例如，武装冲突、疫情或饥荒可能导致预期望等指标出现冲击。若未考虑冲击因素，统计模型用于估计这些指标的历史趋势并生成未来预测，可能引入偏差或难以准确地进行概率校准。我们提出了一种灵活的方法，用于在为多个人口生成估计和预测时对冲击进行建模。该方法不对冲击的形状或持续时间作出假设，也无需事先了解冲击何时发生。我们的做法是对感兴趣指标水平的冲击进行建模。我们采用贝叶斯收缩先验，使得除数据表明冲击外，冲击项被收缩到零。该方法以男性出生时期预期望建模为例进行演示。我们以现有投影模型为起点，通过包含由贝叶斯收缩先验建模的冲击项进行扩展。离样本验证练习发现，在模型中包含冲击后，结果不仅提高了不确定性区间的尖锐度，还在保持经验覆盖率和预测误差的同时实现了改进。