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題名 死亡率模型之改善―以Lee-Carter與Reduction Factor模型為例
作者 王佩文
貢獻者 黃泓智
王佩文
關鍵詞 長壽風險
死亡率模型
Reduction Factor
Lee-Carter
日期 2007
上傳時間 6-May-2016 16:38:23 (UTC+8)
摘要 回顧二十世紀的歷程，我們可以看到人類在壽命上的一大進步，認為壽命的延長是人類的最大勝利；但是此壽命延長現象卻視為未來社會中的最主要的挑戰與風險。台灣在1993年六十五歲以上的老年人口比例已突破7%，正式步入聯合國所定義的「高齡化社會」，也正式面臨長壽風險（Longevity Risk）的問題。人口老化所帶來的衝擊，不只是提高工作人口的負擔，它同時也增加政府的養老給付和醫療保險支出，影響社會經濟安全，因此對於未來人口推估的死亡率模型所扮演角色日益重要。本研究以移動平均法和主成分分析兩種不同方式討論不同國家的死亡率變化情形，而後分析廣為人所用的Lee-Carter模型及Reduction Factor模型不足之處，並針對此兩模型不完善部分加以調整改進，建構出適合台灣死亡率的預測模型。
參考文獻 Continuous Mortality Investigation Report No.10(1990), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.17(1999), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.15(2005), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.25(2007), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Carter, L. R. and Lee, R. D. (1992), Modeling and forecasting U.S. mortality, Journal
of the American Statistical Association, 87(419): 659-675.
Davidson, A.R., and Reid, A.R., 1927. On the calculation of rates of mortality. Transactions of the Faculty of Actuaries 11(105), pp. 183-232.
Ermanno Pitacco, 2004. Survival models in a dynamic context: a survey, Insurance: Mathematics and Economics, vol. 35, pp. 279-298.
Lee, R.D., and Carter, L.R.,1992. Modeling and forecasting mortality U.S. mortality. Journal of the American Statistical Association 87 (14), pp. 659-675.
Renshaw, A.E., and Haberman, S., 2003. On the forecasting of mortality reduction factors. Insurance: Mathematics and Economics, vol. 32, pp. 379-401.
Yue, C.J., 2002. Oldest-Old Mortality Rates and the Gompertz Law: A Theoretical and Empirical Study Based on Four Countries. Journal of Population Studies, vol.24, pp. 33-57.
描述 碩士
國立政治大學
風險管理與保險研究所
94358009
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094358009
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 黃泓智zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 王佩文zh_TW
dc.creator (作者) 王佩文zh_TW
dc.date (日期) 2007en_US
dc.date.accessioned 6-May-2016 16:38:23 (UTC+8)-
dc.date.available 6-May-2016 16:38:23 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 6-May-2016 16:38:23 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0094358009en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/94443-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 風險管理與保險研究所zh_TW
dc.description (描述) 94358009zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 回顧二十世紀的歷程，我們可以看到人類在壽命上的一大進步，認為壽命的延長是人類的最大勝利；但是此壽命延長現象卻視為未來社會中的最主要的挑戰與風險。台灣在1993年六十五歲以上的老年人口比例已突破7%，正式步入聯合國所定義的「高齡化社會」，也正式面臨長壽風險（Longevity Risk）的問題。人口老化所帶來的衝擊，不只是提高工作人口的負擔，它同時也增加政府的養老給付和醫療保險支出，影響社會經濟安全，因此對於未來人口推估的死亡率模型所扮演角色日益重要。本研究以移動平均法和主成分分析兩種不同方式討論不同國家的死亡率變化情形，而後分析廣為人所用的Lee-Carter模型及Reduction Factor模型不足之處，並針對此兩模型不完善部分加以調整改進，建構出適合台灣死亡率的預測模型。zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論……………………………………………………………3
第一節 研究動機與目的……………………………………………3
第二節 研究範圍與內容……………………………………………5
第二章 文獻回顧及死亡率模型之介紹………………………………7
第一節 靜態死亡率模型……………………………………………7
第二節 動態死亡率模型……………………………………………9
第三章 各國死亡率探討及Lee-Carter模型之改善………………12
第一節 前言…………………………………………………………12
第二節 各國死亡率情形―移動平均法……………………………13
第三節 各國死亡率情形―主成分分析法…………………………18
第四節 Lee-Carter模型之改善…………………………………32
第四章 線性Reduction Factor模型之實証研究……….………45
第一節 CMI原始RF模型與線性RF模型……………………….…45
第二節 不同權重的線性RF模型…………………………….……47
第三節 高年齡層線性RF模型…………………….………………60
第四節 三次方的RF模型……………………………………………65
第五章 結論與建議………………………………………………..…68
第一節 結論與建議………………………………………………68		zh_TW
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094358009en_US
dc.subject (關鍵詞) 長壽風險zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 死亡率模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Reduction Factorzh_TW
dc.subject (關鍵詞) Lee-Carterzh_TW
dc.title (題名) 死亡率模型之改善―以Lee-Carter與Reduction Factor模型為例zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) Continuous Mortality Investigation Report No.10(1990), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.17(1999), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.15(2005), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Continuous Mortality Investigation Report No.25(2007), Institute of Actuaries and Faculty of Actuaries.
Carter, L. R. and Lee, R. D. (1992), Modeling and forecasting U.S. mortality, Journal
of the American Statistical Association, 87(419): 659-675.
Davidson, A.R., and Reid, A.R., 1927. On the calculation of rates of mortality. Transactions of the Faculty of Actuaries 11(105), pp. 183-232.
Ermanno Pitacco, 2004. Survival models in a dynamic context: a survey, Insurance: Mathematics and Economics, vol. 35, pp. 279-298.
Lee, R.D., and Carter, L.R.,1992. Modeling and forecasting mortality U.S. mortality. Journal of the American Statistical Association 87 (14), pp. 659-675.
Renshaw, A.E., and Haberman, S., 2003. On the forecasting of mortality reduction factors. Insurance: Mathematics and Economics, vol. 32, pp. 379-401.
Yue, C.J., 2002. Oldest-Old Mortality Rates and the Gompertz Law: A Theoretical and Empirical Study Based on Four Countries. Journal of Population Studies, vol.24, pp. 33-57.		zh_TW