There have been continuous improvements in human life expectancy. Life expectancy is as a key factor in an aging population and can wreak severe damage on the financial integrity of pension providers. Hence, the projection of the accurate future mortality is a critical point to prevent possible losses to pension providers. However, improvements in future mortality would be overestimated by a typical mortality projection method using the Lee-Carter model since it underestimates the mortality index ${\kappa}_t$. This paper suggests a mortality projection based on the projection of the skewness of the mortality versus the typical mortality projection of the Lee-Carter model based on the projection of the mortality index, ${\kappa}_t$. The paper shows how to indirectly estimate future t trend with the skewness of the mortality and compares the results under each estimation method of the mortality index, ${\kappa}_t$. The analysis of the results shows that mortality projection based on the skewness presents less improved mortality at an elderly ages than the original projection.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.452-455
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2022
4차 산업혁명의 확산으로 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 이와 관련, 일부 연구에서 국소적인 환자 데이터의 활용으로 인해 도출된 연구 결과의 일반화가 어려웠으며 예측률 제고를 위해 특정 딥러닝 알고리즘을 중심으로 한 실험이 추진되어 다양한 알고리즘별 예측률의 비교·분석 결과를 제시하는 연구도 미흡하였다. 이에, 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 사망률이 높은 80대·90대 노령자 대상 폐암 진단 후 84개월간의 사망률을 예측하는 Decision Tree 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 활용, 사망률의 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과를 도출하였다.
Over the past 50 years, explorative research on the nation's mortality decline patterns has showed a decrease in age-specific mortality rates in all age groups, but there were different improvement patterns in specific mortality rates depending on ages and periods. Greater distinct improvement was observed in mortality rates among women than men, and there was a noticeable improvement in mortality rates in certain groups especially in the more recent decades, revealing a structural change in the overall trends regarding death periods. In this paper, we compare various stochastic mortality models considering cohort effects for mortality projection using Korean female mortality data and further explore the uncertainty related to projection. It also created age-specific mortality rates and life expectancy for women until 2067 based on the results of the analysis, and compared them with future age-specific mortality rates and life expectancy provided by the national statistical office (KOISIS). The best optimal model could vary depending on data usage periods. however, considering the overall fit and predictability, the PLAT model would be regarded to have appropriate predictability in terms of the mortality rates of women in South Korea.
We examine how to model mortality risk using the adaptation of the mean-reverting processes for the two factor model proposed by Cairns et al. (2006b). Mortality improvements have been recently observed in some countries such as United Kingdom; therefore, we assume long-run mortality converges towards a trend at some unknown time and the mean-reverting processes could therefore be an appropriate stochastic model. We estimate the parameters of the two-factor model incorporated with mean-reverting processes by a Metropolis-Hastings algorithm to fit United Kingdom mortality data from 1991 to 2015. We forecast the evolution of the mortality from 2014 to 2040 based on the estimation results in order to evaluate the issue price of a longevity bond of 25 years maturity. As an application, we propose a method to quantify the speed of mortality improvement by the average mean reverting times of the processes.
In Korea, as the mortality rate improves in a shorter period of time than in developed countries, it is important to consider the selection of the time series as well as the model selection in the mortality projection. Therefore, this study proposed a method using the multiple regression model in respect to the selection of the time series period. In addition, we investigate the problems that arise when various time series are used based on the Lee-Carter (LC) model, the kinds of LC model along with Lee-Miller (LM) and Booth-Maindonald-Smith (BMS), and the non-parametric model such as functional data model (FDM) and Coherent FDM, and examine differences in the age-specific mortality rate and life expectancy projection. Based on the analysis results, the age-specific mortality rate and predicted life expectancy of men and women are calculated for the year 2030 for each model. We also compare the mortality rate and life expectancy of the next generation provided by Korean Statistical Information Service (KOSIS).
A reverse mortgage provides a pension until the death for the insured or last survivor. Long-term risk management is important to estimate the contractual period of a reverse mortgage. It is also necessary to study prediction methods of mortality rates that appropriately reflect the improvement trend of the mortality rate since the extension of the life expectancy, which is the main cause of aging, can have a serious impact on the pension financial soundness. In this study, the Lee-Carter (LC) model reflects the improvement in mortality rates; in addition, multiple life model are also applied to a reverse mortgage. The mortality prediction method by the traditional LC model has shown a dramatic improvement in the mortality rate; therefore, this study suggests mortality projection based on the projection of the skewness for the mortality that has been applied to appropriately reflect the improvement trend of the mortality rate. This paper calculates monthly payments using future mortality rates based on the projection of the skewness of the mortality. As a result, the mortality rates based on this method less reflect the mortality improvement effect than the mortality rates based on a traditional LC model and a larger pension amount is calculated. In conclusion, this method is useful to forecast future mortality trend results in a significant reduction of longevity risk. It can also be used as a risk management method to pay appropriate monthly payments and prevent insufficient payment due to overpayment by the issuing institution and the guarantee institution of the reverse mortgage.
By use of a mortality forecasting model and a life table, forecasting the average life expectancy is an effective way to evaluate the future mortality level. There are differences between the actual values of average life expectancy at present and the forecasted values of average life expectancy in population projection 2006 from Statistics Korea. The reason is that the average life expectancy forecasts did not reflect the increasing speed of the actual ones. The main causes of the problem may be errors from judgment for projection, from choice, or use of a mortality forecasting model. In this paper, we focus on the choice of the mortality forecasting model to inspect this problem. Statistics Korea should take a mortality forecasting model with considerable investigation to proceed population projection 2011 without the errors observed in population projection 2006. We compare the five mortality forecasting models that are the LC(Lee and Carter) model used widely and its variants, and the HP8(Heligman and Pollard 8 parameter) model for handling death probability. We make average life expectancy forecasts by sex using modeling results from 2010 to 2030 and compare with that of the population projection 2006 during the same period. The average life expectancy from all five models are forecasted higher than that of the population projection 2006. Therefore, we show that the new average life expectancy forecasts are relatively suitable to the future mortality level.
The interest of Korean society and government on future demographic structures is increasing due to rapid aging. Korea's mortality rate is decreasing, but the declined gap is variable. In this study, we compare the Lee-Carter, Lee-Miller, Booth-Maindonald-Smith model and functional data model (FDM) as well as Coherent FDM using non-parametric smoothing technique. We are then examine a reasonable model for projecting on mortality declined rate trend in terms of accuracy of mortality rate by ages and life expectancy. The possibility of using non-parametric techniques for the prediction of mortality in Korea was also examined. Based on the analysis results, FDM and Coherent FDM, which uses the non-parametric technique and reflects the trend of recent data, are excellent. As a result, FDM and Coherent FDM are good fit, and predictability is also excellent assuming no significant future changes.
Park Yousung;Kim Kee Whan;Lee Dong-Hee;Lee Yeon Kyung
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.18
no.3
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pp.639-654
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2005
The Lee and Carter method has widely used to forecast mortality because of the simple structure of model and the stable forecasting. The Lee and Carter method, however, also has limitations. The assumption of the rate of decline in mortality at each age remaining invariant over time has been violated in several decades. And, there is no way to include covariates in the model for better forecasts. Here we introduce Park, Choi and Kim method to make up for Lee and Carter's weak points by using two random processes. We discuss structural features of two methods. furthermore, for each method, we forecast life expectancy for 2005 to 2050 using South Korea data and compare the results.
In this paper, I have tested various kinds of methods for mortality projection and chose Lee-Carter method for projection of Korean mortality by age and sex. I reviewed the trends of life tables and life expectancies by age and sex from 2005 to 2050 projected by Lee-Carter method and found that the method was very applicable for Korean mortality projection. The differences between reported and estimated data for the period of 1971-2003 were small enough for both sexes and for all of the age groups. The projected life expectancies in 2051 were 82.73 years for males and 89.41 for females, and the differences decreased from 7.06 years in 2005 to 6.68 years. Because of the limitation of Korean infant mortality rate, I adopted the Japanese estimated IMR in 2050 as Korean object level in 2051. When the time series of IMR become long enough, we can use Korean IMR directly for the mortality projection. In addition, if we can estimate the changes of the main cause of death correctly in future, the mortality projection will be more correct and reliable. This will be available when we can produce a long series of life tables by cause of deaths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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