基于局部自适应动态系数的 B 样条过程对年龄别时期死亡率的学习与预测
应用统计
2024-01-15 v2
摘要
尽管人类死亡率分析有着悠久的历史，但针对不同年龄组与时间范围准确预测未来死亡率模式的尝试仍吸引着活跃的研究。这种预测导向已促使研究日益转向对年龄别时期死亡率轨迹更具灵活性的表示，代价是可解释性降低。尽管该视角已带来成功的预测策略，但在人类死亡率建模中纳入可解释结构实际上有益于改进预测。我们经由一种具有局部自适应动态系数的新颖 B 样条过程推进这一方向。该过程通过在一个可解释公式中显式纳入时期死亡率的核心结构，优于最先进的预测策略，该公式能够对年龄别死亡率趋势及相应的跨时间变化率进行推断。这是通过泊松对数正态模型对年龄别死亡计数建模实现的，该模型由 B 样条基的线性组合参数化，其动态系数借助适当的随机微分方程刻画死亡率的时间变化。在保持灵活性的同时，所得公式可被高斯状态空间模型精确近似，从而便于对样条系数趋势及相应的衡量不同年龄死亡率变化率的一阶导数进行闭式卡尔曼滤波、平滑与预测。正如在不同国家死亡率数据应用中所展示的，我们的模型在点预测与预测区间校准上均优于最先进方法。此外，它揭示了过去数十年及 COVID-19 大流行期间不同国家与年龄间死亡率模式的显著差异。
引用
@article{arxiv.2209.12047,
title = {Learning and forecasting of age-specific period mortality via B-spline processes with locally-adaptive dynamic coefficients},
author = {Federico Pavone and Sirio Legramanti and Daniele Durante},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.12047},
year = {2024}
}