分组函数型时间序列预测：在年龄别死亡率中的应用
应用统计
2016-09-15 v1
摘要
年龄别死亡率通常按不同属性（如性别、州和种族）进行分解。在国家及次国家级层面预测年龄别死亡率在制定社会政策中发挥着重要作用。然而，次国家级层面的独立预测相加后可能不等于国家级层面的预测。为解决这一问题，我们考虑对年龄别死亡率预测进行协调，将Hyndman等人（2011）的方法扩展至将年龄视为连续统的函数型时间序列。分组函数型时间序列方法用于产生在不同分解因子间被适当聚合的死亡率点预测。为评估预测的不确定性，我们提出了一种用于协调区间预测的自助法。利用从日本死亡率数据库获得的日本地区年龄别死亡率，我们研究了独立与分组函数型时间序列预测方法之间的一到十步提前点预测和区间预测精度。结果表明，所提方法对于协调国家和次国家级层面的年龄别死亡率预测非常有用。它们还在不同分解因子的平均预测精度上有所提升。本文的补充材料可在线获取。
引用
@article{arxiv.1609.04222,
title = {Grouped functional time series forecasting: An application to age-specific mortality rates},
author = {Han Lin Shang and Rob J Hyndman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.04222},
year = {2016}
}
备注
31 pages, 5 tables, 3 figures