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J-GLOBAL ID：201802239452414432   整理番号：18A2065466

過剰分散によるBayes死亡率予測【JST・京大機械翻訳】

Bayesian mortality forecasting with overdispersion

著者 (3件)： Wong Jackie S.T. (Mathematical Sciences, University of Southampton, Highfield, Southampton, SO17 1B, UK) ,  Forster Jonathan J. (Mathematical Sciences, University of Southampton, Highfield, Southampton, SO17 1B, UK) ,  Smith Peter W.F. (Southampton Statistical Sciences Research Institute (S3RI), University of Southampton, Highfield, Southampton, SO17 1BJ, UK)
資料名： Insurance: Mathematics and Economics  (Insurance: Mathematics and Economics)
巻： 83  ページ： 206-221  発行年： 2018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： 代表的な不確実性バンドの集合を伴う正確な死亡率予測を生み出す能力は,公共退職資金と様々な生活関連事業の計画において重要である。本論文では,平均分散等式を課し,個人間の死亡率変動を制限するPoisson Lee-Carterモデル(Brouhnsら,2002)の欠点の一つに焦点を当てた。特に,過分散を説明する2つのモデルを提示した。著者らは,様々な利点のためにBayesフレームワークの中でこれらのモデルを適合させることを提案するが,主にコヒーレンスのためにそうである。Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)法を実行し,パラメータ推定を行った。いくつかの比較を,過剰分散を説明する重要性を強調するために,Bayes Poisson Lee-Carterモデル(Czadoら,2005)を用いて行った。開発した方法論は過剰適合を防止し,死亡率予測の目的でより良い較正予測間隔を与えることを実証した。ブリッジサンプリングを用いて,各候補モデルの限界尤度を近似し,モデルを定量的に比較した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  不確実性 ,  退職 ,  パラメータ推定 ,  モデル ,  *死亡率 ,  モンテカルロ法 ,  Markov連鎖 ,  コヒーレンス
準シソーラス用語： 尤度 ,  MCMC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 死亡率予測 ,  過分散 ,  Bayes法 ,  mcmC ,  橋のサンプリング

分類 (5件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  伝熱一般・基礎  (PA02010O) ,  対流・放射熱伝達  (PA02030K) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L) ,  確率論  (AB09000O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 死亡率 ,  予測