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J-GLOBAL ID：201702232457178116   整理番号：17A1210715

死亡率予測に対するLee-Carterモデルのための5種の異なる分布:ガスモデルを用いた比較【Powered by NICT】

Five different distributions for the Lee-Carter model of mortality forecasting: A comparison using GAS models

著者 (5件)： Neves Cesar (Centre for Research on Insurance Economics (CPES), Brazilian School of Insurance, Rio de Janeiro, Brazil) ,  Neves Cesar (Department of Statistics and Actuarial Sciences, Rio de Janeiro State University (UERJ), Rio de Janeiro, Brazil) ,  Neves Cesar (Brazilian Insurance Supervisor (SUSEP), Rio de Janeiro, Brazil) ,  Fernandes Cristiano (Department of Electrical Engineering, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), Rio de Janeiro, Brazil) ,  Hoeltgebaum Henrique (Department of Electrical Engineering, Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), Rio de Janeiro, Brazil)
資料名： Insurance: Mathematics and Economics  (Insurance: Mathematics and Economics)
巻： 75  ページ： 48-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2139A  ISSN： 0167-6687  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿は新しいクラスの時系列モデルを利用した予測死亡率に使用されるよく知られたLee Carterモデル,一般化された自己回帰スコア(GAS)または動的条件付きスコア(DCS)モデルとして知られているを拡張した。このフレームワークは,時変係数を持つ広範囲非Gauss時系列のモデルを導くのに使え,金融応用で非常に有効であることを示した。本論文では,Lee Carterパラメータを推定し,単一の統一段階を用いた死亡率を予測動的にガスフレームワークに基づく五つの確率モデル(Poisson,2項,負の二項,Gaussおよびベータ)を提案した。モデルは,米国,スウェーデン,日本と英国の男性集団の死亡率時系列に適用した。診断試験は,分位数残差を行った,モデル選択をA ICにより行われているとモデルの予測精度はDiebold Mariano試験を用いて比較した。,提案したモデルの中で,Lee Carterモデルの負の二項拡張は,予測死亡率の最も適切であると結論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アメリカ合衆国 ,  男性 ,  *死亡率 ,  スウェーデン王国 ,  金融 ,  *予測 ,  残差 ,  確率モデル ,  *モデル ,  英国
準シソーラス用語： 予測精度 ,  モデル選択 ,  スコア ,  予測死亡率 ,  時系列モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ガスモデル ,  死亡率 ,  Lee-Carterモデル ,  予測 ,  観測駆動時系列モデル

分類 (5件)： コバルトとニッケルの錯体  (CE01092Y) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  小児科学一般  (GC08010B) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  社会医学一般  (GB04010W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 死亡率 ,  予測 ,  分布 ,  モデル