基于分位自回归的中国人口死亡率动态预测

赵明a，王晓军a,b

(中国人民大学 a.统计学院；b.应用统计科学研究中心，北京100872)

摘要：采用1994-2012年国家统计局公布的死亡率数据，针对Lee-Carter模型的预测方法提出改进，将分位自回归方法内置到Lee-Carter模型框架中，构建中国人口死亡率的分位自回归预测模型，对未来人口死亡率的变动趋势进行预测。通过与传统的均值回归方法比较，得出结论为：人口死亡率的分位自回归预测方法能够获取更加全面的信息，能够有效应对人类预期寿命被低估的可能，从而对未来死亡率的预测更加合理、可信。

关键词：分位自回归；人口死亡率；预测方法

中图分类号：C812∶C921文献标志码：A

收稿日期：2015-05-21；修复日期：2015-07-10

基金项目：国家自然科学

作者简介：唐吉洪，男，湖南祁阳人，博士生，研究方向：计量经济分析，宏观经济学；

一、引言

随着死亡率的降低，人口寿命延长成为必然趋势，从而对养老金系统的财务可持续性和人寿保险公司的经营稳定性造成影响。已有研究表明，国际权威机构对各国人口寿命延长趋势的预测结果往往低于实际水平，从而低估了人口寿命延长的不确定性即长寿风险对社会经济资源的冲击程度[1]。一个恰当、合理的死亡率预测方法将会有效应对人口寿命延长对社会经济实体带来的负面影响。

国内外关于死亡率模型的研究较多，最早的研究是由Lee和Carter 提出的动态死亡率建模方法，后人称之为Lee-Carter模型[2]。该模型假设死亡率由一个与年龄相关的截距项、与年龄相关且与时间有交互效应的斜率项以及一个时间趋势项构成。……