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J-GLOBAL ID：201902281322358996   整理番号：19A0031396

Lee-CarterモデルとARIMA法を用いたインドネシアの死亡率の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting Indonesian mortality rates using the Lee-Carter model and ARIMA method

著者 (3件)： Zili A. H. A. (Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences (FMIPA), Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia) ,  Mardiyati S. (Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences (FMIPA), Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia) ,  Lestari D. (Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences (FMIPA), Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2023  号： 1  ページ： 020212-020212-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの将来の期間に対する死亡率に関する情報が現時点で得られるならば,財政計画と政策はより良く指示されることが期待される。本論文における死亡率を計算するために用いたモデルは,Lee-Carterモデルであった。モデルの3つのパラメータ(a_x,b_xとk_t)がある。パラメータa_xは平均ログ死亡率を用いて推定されるが,b_xとk_tは特異値分解(SVD)法を用いて推定される。それから,将来の死亡率はARIMA(自己回帰統合移動平均)法の使用により予測される。一方,本研究における全体のプロセスをソフトウェアRを用いて実行した。予測の最終結果は,表形式と図式形式で提示される。このプロセスは,0.3%未満のパターンと誤差に基づいて,数年または期間の死亡率予測の良好な結果を示した。Copyright 2019 AIP Publishing LLC 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 ,  *モデル ,  *インドネシア共和国 ,  ソフトウェア ,  特異値分解 ,  予測誤差 ,  *死亡率
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  *ARIMAモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ARIMA ,  インドネシア ,  死亡 ,  予測