A Singular Value Decomposition-based Factorization and Parsimonious Component Model of Demographic Quantities Correlated by Age: Predicting Complete Demographic Age Schedules with Few Parameters
背景正式的人口统计学在建立人口数量（如死亡率和生育率）的年龄表的简单模型方面有着悠久的历史。这些被广泛用于人口统计学方法，使用很少的参数来操纵整个年龄表。OBJECTIVE.奇异值分解（SVD）将矩阵分解为三个矩阵，这些矩阵具有有用的属性，包括使用更少的简单矩阵重建原始矩阵的能力。这项工作演示了如何利用这些属性来建立简约的模型，可以进一步参数化的任意协变量的人口数量的整个年龄表。方法. SVD的介绍和详细解释，注意发展一个直观的理解。SVD被用来构建一个一般的，组件模型的人口年龄表，该模型与年龄别死亡率和生育率。最后，该模型被用于（1）使用艾滋病毒指标和年龄别死亡率的汇总指标预测年龄别死亡率，以及（2）使用总生育率预测年龄别生育率。结果分年龄死亡率和生育率的组成模型成功地用两个输入重现了数据，通过这两个输入，各种协变量能够准确地预测全年龄表。结论. SVD作为一种总结、平滑和建模特定年龄人口统计量的方法可能很有用。成分模型是一种将协变量与整个年龄表联系起来的通用方法。评论.本文的重点是奇异值分解和分量模型。这些应用程序仅用于说明目的。
2015-04-08 stat.AP stat.OT
Selection of the optimal Box-Cox transformation parameter for modelling and forecasting age-specific fertility
Box-Cox变换有时可以在模型简单性、方差齐性和估计精度方面产生显著的改进，例如在建模和预测特定年龄生育率方面。尽管其重要性，有很少的研究集中在人口预测的Box-Cox转换参数的最佳选择。提出了一种选择最优Box-Cox变换参数的简单方法，以及基于样本预测误差度量的算法。以澳大利亚特定年龄生育率为例，选择Box-Cox变换参数可以提高预测方法的样本外精度。此外，对数转换不足以建模和预测特定年龄的生育率。Box-Cox转换参数应嵌入特定年龄人口统计数据的统计分析中，以充分捕捉预测的不确定性。
2015-03-08 stat.AP
Visualising rate of change: application to age-specific fertility
可视化方法有助于发现使用数学模型和汇总统计可能不明显的特征。然而，可视化方法在人口统计学中并没有得到太多的关注，散点图和Lexis表面除外。我们利用相平面图来可视化从连续函数的导数获得的变化率。相平面图与磁滞回线、等增长曲线和微分方程的解相似。使用澳大利亚和智利的生育率，我们提出相平面图。与散点图和Lexis曲面相似，相平面图确定了生育率最高的年龄，并显示了生育率分布的偏态。与散点图和Lexis表面不同，相平面图识别具有最大正或负速度的年龄（即，趋势），可以根据圆半径的大小比较任何两年之间变化率的大小。相平面图可以可视化多年来特定年龄段生育率的动态变化，并且可能有助于可视化出生队列生育率的动态变化。通过LaTeX中的animate包，还提出了一个动态相平面图，以可视化生育率随年龄或年份的变化。
2018-01-25 stat.AP
Forecasting Fertility with Parametric Mixture Models
本文提出了一种预测方法，采用混合参数函数来捕捉生育率与年龄的关系。使用参数密度函数的混合物的生育年龄范围内的队列生育率的整体水平进行分解。利用时间序列方法预测生育率水平和说明生育率曲线形状的参数。该模型是在贝叶斯框架内估计的，可以自然地将时间序列和参数不确定性结合起来，预测未来生育率的分布。对于双组分混合物中使用的函数的精确形式，可以有许多选择。几个模型变量的性能进行了测试，从四个国家的数据;英格兰和威尔士，美国，瑞典和法国。前两个国家的生育率曲线随着年龄的变化呈现出多峰性，后两个国家则基本上是单峰性。这些模型是使用哈密顿蒙特卡罗和“stan”软件包对截至2006年期间的数据进行估算的，2007-2016年期间的数据留作评估之用。预测性能被认为是可比的其他模型确定为生产准确的生育率预测文献。
2019-09-20 stat.AP
Modeling the Age Pattern of Fertility: An Individual-Level Approach
针对个体层面生育模型难以用真实数据估计的问题，提出基于无似然推断的方法，可从汇总生育率数据估计个体生殖模型参数，搭建个体与人口过程的关联，并用三个自然生育人群数据验证。
2023-12-13 stat.AP
Age-period modeling of mortality gaps: the cases of cancer and circulatory diseases
本文在年龄-时期框架下比较了双泊松、二元泊松和Skellam三种分布模型，分析意大利1960至2015年癌症与循环系统疾病的死亡计数差异，发现Skellam分布能更准确简洁地捕捉死亡率差距。
2025-10-13 stat.AP stat.ME
Multi-dimensional Mortality (MDMx): Sex-Age-Specific Model Life Tables, Fitting, Prediction from Summary Mortality Indicators, and Forecasting
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
本文提出MDMx模型，整合了生命表、拟合、预测和预测四种方法，通过张量分解实现性-年龄特异性输出的结构一致性。
2026-03-25 stat.AP stat.ME
Bayesian local clustering of age-period mortality surfaces across multiple countries
Bocconi University（博科尼大学）；University of Padova（帕多瓦大学）
提出一种新的多国对数死亡率贝叶斯模型，利用B样条展开和时间依赖随机划分先验编码国家间局部聚类模式，结合Gibbs采样器实现后验推断，揭示了14国死亡率数据中已知与未知的人口趋势。
2026-10-28 stat.AP stat.ME
Forecasting Australian subnational age-specific mortality rates
在对次国家死亡率进行建模时，重要的是要纳入次人口之间任何可能的相关性，以提高预测准确性。此外，国家以下一级的预测应与国家一级的预测一致。在这项研究中，我们应用分组多元函数时间序列来预测澳大利亚区域和远程年龄特定的死亡率和调和预测组结构使用各种方法。我们所提出的方法相比，毫不逊色于一个分组的单变量功能时间序列预测方法，通过比较一步，五步提前点预测精度。因此，我们证明了具有相似死亡率模式的子群体的联合建模可以提高点预测的准确性。
2020-07-07 stat.AP stat.ME
Shifting attention to old age: Detecting mortality deceleration using focused model selection
老年死亡率上升的下降是人口研究中反复讨论的一个现象。虽然死亡率下降可以在伽玛-Gompertz模型中解释为异质群体中的选择效应，但这种现象可能难以统计评估，因为它涉及死亡年龄分布的尾部。通过使用聚焦信息准则（FIC）进行模型选择，我们可以直接针对这些高级年龄的模型性能。如果方差参数落在参数空间的边界上，则gamma-Gompertz模型退化为没有死亡减速的竞争Gompertz模型.我们开发了一个新版本的FIC，适用于这种非标准条件。在一项模拟研究中，新的FIC在检测死亡率减速方面优于其他方法。FIC灭绝的法裔加拿大出生队列的应用表明，集中的模型选择可以用来反驳以前的断言死亡率减速。
2019-05-14 stat.AP stat.ME
Bayesian Age Category Reconciliation for Age- and Cause-specific Under-five Mortality Estimates
按性别分列的卫生数据对于有效的公共卫生规划和监测至关重要。例如，监测五岁以下儿童死亡率需要非常详细的年龄数据，因为在生命的最初几年内，潜在死亡原因的分布情况差异很大。比较研究人员往往不得不依赖于多个数据源，然而，这些数据源往往有不同层次的年龄汇总，这使得很难将数据组合成一个单一的，连贯的画面。为了解决这一挑战的背景下，五岁以下的死因特异性死亡率，我们提出了一种贝叶斯方法，校准数据与不同的年龄结构，以产生统一和准确的估计标准化的年龄组分布。我们认为按年龄分类的死亡人数作为完全分类的多项式数据，并表明，通过将部分分类的汇总数据，我们可以构建一个改进的贝叶斯估计的多项式参数下的Kullback-Leibler（KL）损失。我们说明了使用合成和真实数据的方法，表明所提出的方法在输入不完整的分类达到足够的性能。最后，我们提出了数值研究的结果，研究获得改进的估计所需的条件。这些研究提供了见解和解释，可用于帮助未来的研究，并为从业人员提供关于适当年龄分类水平的指导，目的是提高五岁以下儿童死因死亡率估计数的准确性和可靠性。
2023-02-21 stat.AP stat.ME
Hierarchical multivariate space-time methods for modeling counts with an application to stroke mortality data
早在20世纪60年代，人们就已经研究了中风死亡率的地理模式，当时美国东南部的一个地区因其异常高的中风死亡率而被称为“中风带”。虽然已知中风死亡率随年龄呈指数级增加，但由于人口规模小和/或年龄组中风事件少的优势，在县级按年龄组对时空趋势进行调查是令人生畏的。在这里，我们利用一个复杂的，不可分离的多变量时空模型的力量，该模型借用了空间，时间和年龄组的力量，以获得1973年至2013年美国县65岁以上人群的县级死亡率的可靠估计。此外，我们提出了一种替代指标，用于测量事件发生率随时间的变化，该指标反映了一个县事件发生率的全部轨迹，而不是简单地比较研究期间开始和结束时的发生率。在我们对中风数据的分析中，我们确定了各年龄组死亡率的不同时空趋势，揭示了在南方腹地取得的进展，并提供了证据表明，一个可分离的模型不适合这些数据。
2016-02-14 stat.AP stat.ME
On assessing excess mortality in Germany during the COVID-19 pandemic
2019年冠状病毒病（COVID-19）与普通人群中非常高的伤亡人数有关。评估这一数字的确切大小是一个不小的问题，因为仅依赖官方报告的COVID-19相关死亡人数有可能导致几种偏见。处理这一问题的方法之一是将大流行病期间的总死亡率与使用前几年观察到的死亡率数字计算的预期死亡率进行比较。在本文中，我们建立在现有的方法，并提出了两种方法来计算预期以及超额死亡率，即在每周和每年的水平。特别关注年龄的作用，这在COVID-19相关死亡率和总体死亡率中起着核心作用。我们通过使用德国2016年至2020年的年龄分层死亡率数据来说明我们的方法，以计算2020年COVID-19大流行期间特定年龄组的超额死亡率。
2021-06-25 stat.AP stat.ME
Forecasting high-dimensional functional time series: Application to sub-national age-specific mortality
研究高维函数时间序列的建模与预测，通过双向函数方差分析将其分解为确定性和残差成分，并利用函数主成分分析预测残差成分，结合两者实现多人口预测，在多人口死亡率预测中优于多种基准方法。
2024-02-13 stat.AP stat.ME
Methodological insights in Bayesian Age-Period-Cohort analysis: an application to the case of Puerto Rico's fertility decline
University of Puerto Rico at Río Piedras（波多黎各大学里奥彼德拉斯分校）；University of Puerto Rico, Medical Sciences Campus（波多黎各大学医学科学校区）
本文提出一种贝叶斯年龄-时期-队列框架，用于分析人口和流行病学现象，改进现有统计方法，并通过波多黎各生育率下降案例探讨年龄、时期和队列效应的复杂关系。
2026-06-08 stat.AP
Estimating Subnational Under-Five Mortality Rates Using a Spatio-Temporal Age-Period-Cohort Model
本研究提出一种新颖的时空年龄-时期-队列贝叶斯层次模型，用于估计肯尼亚次国家级五岁以下儿童死亡率，并验证了队列效应的有用性。
2023-09-05 stat.AP stat.ME
A General Age-Specific Mortality Model with An Example Indexed by Child or Child/Adult Mortality
背景大多数非洲国家和近三分之一的国家需要死亡率模型来推断完整的死亡率年龄表，这是人口估计、预测/预报以及人口学和流行病学方面的许多其他任务所需要的。将儿童死亡率与其他年龄段死亡率联系起来的模式很重要，因为所有国家都有衡量儿童死亡率的标准。OBJECTIVE. 1)设计一个年龄别死亡率的通用模型，该模型提供了一种将协变量与年龄别死亡率联系起来的标准方法。2)使用儿童或儿童/成人死亡率与其他年龄段死亡率之间的关系来校准该模型。3)对校准模型进行建模，并将其性能与现有模型进行比较。方法.一个通用的，参数化的死亡率组成部分模型的设计使用奇异值分解（SVD-Comp）和校准儿童或儿童/成人死亡率和死亡率之间的关系，在其他年龄的观察到的死亡率时间表的人类死亡率数据库。交叉验证用于验证模型，并将模型的预测性能与Log-Quad模型的预测性能进行比较，Log-Quad模型旨在做同样的事情。结果预测和交叉验证测试表明，儿童死亡率校准的SVD-Comp是能够准确地代表人类死亡率数据库中观察到的死亡率时间表，是强大的死亡率时间表的选择用于校准它，并表现得比对数四元模型。结论.儿童死亡率校准的SVD-Comp是一个有用的工具，可用于儿童死亡率可用但其他年龄段死亡率未知的情况。与早期的艾滋病毒流行率校准版本的SVD-Comp的工作一起，这项工作表明，这种方法是真正通用的，可用于开发广泛的其他有用的模型。
2016-12-01 stat.AP
Forecast reconciliation meets compositional data analysis: A study of Italian cause-specific age-at-death
University of Foggia（福贾大学）；Sapienza University of Rome（罗马智慧大学）；University of Campania ”Luigi Vanvitelli”（坎帕尼亚路易吉·凡维特利大学）；Macquarie University（麦考瑞大学）
本研究将成分数据分析整合到分层时间序列预测中，提出新框架用于意大利死因别死亡率预测，确保聚合一致性并显著提升预测可靠性，尤其在总死亡率及按死因和性别的预测中表现优于传统方法。
2026-09-17 stat.AP stat.ME
Learning Individual Reproductive Behavior from Aggregate Fertility Rates via Neural Posterior Estimation
Max Planck Institute for Demographic Research（马克斯·普朗克人口研究所以）；Statistics Institute, UDELAR（统计研究所，乌拉尔大学）；Center For Demographic Studies, Autonomous University of Barcelona（人口研究所以，巴塞罗那自治大学）；ICREA, Catalan Institution for Research and Advanced Studies（ICREA，加泰罗尼亚研究与高级研究机构）；Machine Learning in Science, University of Tübingen（科学机器学习，图宾根大学）；Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心）；Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems（经验推理部门，马克斯·普朗克智能系统研究所）
提出结合个体生育模拟与 SNPE 的无似然贝叶斯框架，仅用 ASFRs 恢复生育行为参数，并在四国队列中验证其样本外个体结果预测能力。
2025-07-23 cs.LG stat.AP
Bayesian Reconstruction of Two-Sex Populations by Age: Estimating Sex Ratios at Birth and Sex Ratios of Mortality
贝叶斯重建的原始版本是一种用于估计特定年龄的生育率、死亡率、移徙和最近不确定性的人口计数的方法，仅对女性人口进行了估计。在这里，我们将展示如何两个性别的人口可以类似地重建和概率估计的各种性别比数量。我们通过重建1971年至2001年的印度，1960年至2000年的泰国和1985年至2005年的老挝的人口来展示该方法。我们发现有证据表明，在印度，出生性别比超过了传统的上限1.06，并在研究期间进一步增加，后验概率超过0.9。此外，几乎是独一无二的，我们发现了印度女性出生时预期寿命低于男性的证据（1971- 1976年的后验概率为0.79），尽管有强有力的证据表明，到2001年，这一差距正在缩小。在泰国和老挝，我们发现了更常见的结果的有力证据，即女性出生时的预期寿命更长，在泰国，这种差异在研究期间有所增加。
2013-12-18 stat.AP
Estimating excess mortality in high-income countries during the COVID-19 pandemic
针对新冠疫情死亡人数量化缺乏黄金标准的问题，提出经年龄调整的年度超额死亡率计算方法，应用于30国数据并对比现有估算，强调年龄调整的重要性。
2023-12-19 stat.AP stat.ME
Probabilistic Mortality Forecasting with Varying Age-Specific Survival Improvements
我们提出了一个概率死亡率预测模型，可以应用于预测人口的定期和不定期的死亡率的发展。我们的模型（1）使用死亡率改善率来模拟死亡率变化的动态年龄模式，并且它可以（2）可选地将感兴趣国家的死亡率趋势与至少一个参考国家的死亡率趋势进行补充。1991年至2011年英国和丹麦妇女的回顾性死亡率预测表明，我们的模型可以产生比其他广泛接受的方法，如李-卡特模型或联合国贝叶斯方法更小的预测误差。
2014-01-13 stat.AP
Retiree mortality forecasting: A partial age-range or a full age-range model?
年金定价的一个重要输入是未来退休人员的死亡率。根据观察到的年龄别死亡率数据，可以通过两种途径进行建模和预测。一方面，我们可以首先将可用数据截断为退休人员年龄，然后基于部分年龄范围模型生成死亡率预测。另一方面，在所有可用数据的情况下，我们可以首先应用全年龄范围模型进行预测，然后将死亡率预测截断为退休人员年龄。我们使用人类死亡率数据库（2020年）中主要发达国家的数据，研究了部分年龄范围模型和全年龄范围模型之间中心死亡率对数转换建模的差异。通过评估和比较短期点和区间预测准确度，我们推荐第一种策略，即将所有可用数据截断为退休人员年龄，然后生成死亡率预测。然而，在考虑长期预测时，不清楚哪种策略更好，因为更难找到最佳模型和参数。这是使用基于时间序列外推法进行长期预测的一个缺点。相反，可以考虑采用一种期望方法，由专家确定未来的目标，并指出这种方法在过去也取得了有限的成功。
2020-06-25 stat.AP
Suicide Mortality in Spain (2010-2022): Temporal Trends, Spatial Patterns, and Risk Factors
Public University of Navarre（纳瓦拉公立大学）；Centro Asociado UNED-Pamplona（UNED潘普洛纳关联中心）；Institute for Innovation and Sustained Development in Food Chain (ISFOOD), Public University of Navarre（纳瓦拉公立大学食品链创新与可持续发展研究所）；IdiSNA, Navarra Institute for Health Research（纳瓦拉健康研究所）；Biomedical Research Center Network on Physiopathology of Obesity and Nutrition, CIBEROBN, Institute of Health Carlos III（卡洛斯三世卫生研究所肥胖与营养病理学生物医学研究中心网络）
本研究利用混合泊松模型分析西班牙2010-2022年各省份按年龄和性别分层的自杀死亡率，发现农村化和失业率对自杀死亡率有显著影响，女性自杀死亡率呈现上升趋势。
2025-12-16 stat.AP stat.ME
Improvements in Age-Specific Mortality at the Oldest Ages
特定死亡率的改善是不均匀的，无论是在不同年龄还是在不同时间。我们提出了一个两步程序来估计1950年至2019年10个欧洲国家85岁及以上年龄别死亡率（ASDR）的死亡率改善率（RMI）。在第一步中，我们使用四种不同的方法平滑原始死亡计数并估计ASDR：一种参数（gamma-Gompertz-Makeham），两种非参数（P-样条和PCLM），以及一种新的贝叶斯方法来处理零死亡计数年龄引起的波动。我们比较了四种平滑方法的拟合优度，并根据最佳拟合方法计算了年度ASDR差异。我们在第二步中将分段线性函数拟合到这些差异。每个线性段的斜率反映了相应年份范围内的平均RMI。对于每个年龄，我们计算最后一个线性段的拟合优度，以评估当前死亡率变化的估计RMI的信息量。估计的死亡率改善或恶化率（RMI）可用于制定短期的社会、健康和社会规划，以及更精确的死亡率预测。
2023-03-29 stat.AP
Grouped functional time series forecasting: An application to age-specific mortality rates
特定人群的死亡率往往按不同属性分列，如性别、州和族裔。在国家和国家以下各级预测年龄别死亡率在制定社会政策方面发挥着重要作用。然而，国家以下一级的独立预测可能与国家一级的预测不一致。为了解决这一问题，我们考虑协调年龄别死亡率的预测，将Hyndman等人（2011）的方法扩展到功能时间序列，其中年龄被视为连续体。分组功能时间序列方法被用来产生死亡率的点预测，这些预测是在不同的分解因子之间适当地汇总的。为了评估预测的不确定性，我们提出了一个自助方法来协调区间预测。使用日本死亡率数据库中的日本各地区年龄别死亡率，我们研究了独立和分组功能时间序列预测方法之间的1 - 10步提前点和区间预测精度。所提出的方法被证明是有用的，在国家和次国家一级的年龄别死亡率的预测调和。他们还享有不同的分解因素平均预测精度提高。这篇文章的补充材料可在网上查阅。
2016-09-14 stat.AP
Bayesian Multivariate Approach to Subnational mortality graduation with Age-Varying Smoothness
针对亚国家死亡率数据稀疏问题，提出带年龄差异化折扣因子的多变量贝叶斯动态线性模型，通过跨群体信息共享实现死亡率联合修匀，在英格兰威尔士数据的缺失场景中验证了有效性。
2025-05-20 stat.AP stat.ME stat.OT
A flexible Bayesian framework to estimate age- and cause-specific child mortality over time from sample registration data
为了在年轻群体中实施针对疾病的干预措施，中低收入国家的决策者需要及时准确地估计特定年龄和原因的儿童死亡率。在最需要这些干预措施的情况下，没有高质量的数据，但有一个推动创建样本登记系统，收集详细的死亡率信息。目前从这些数据估计死亡率的方法采用多阶段框架，没有严格的统计理由，分别估计全因死亡率和特定原因死亡率，不足以适应捕捉数据的重要特征。我们提出了一个灵活的贝叶斯建模框架来估计样本登记数据的年龄和原因特定的儿童死亡率。我们提供了一个理论上的理由框架，通过模拟探索其属性，并使用它来估计死亡率的趋势，使用的数据在中国的妇幼健康监测系统。
2021-05-18 stat.AP
Age-aggregation bias in mortality trends
在最近的一篇PNAS文章中，Case和Deaton展示了一个数字，说明“1999年至2013年期间，美国中年白人非西班牙裔男性和女性的全因死亡率显着增加。作者指出，他们的数字"没有在10岁45 - 54岁年龄组内进行年龄调整。“他们通过将该年龄段的死亡总数除以该年龄段的人口来计算每年的死亡率。我们怀疑这是一种聚集性偏见。在对年龄构成的变化进行调整后，我们发现这一年龄组的死亡率不再稳步上升。相反，1999 - 2005年呈上升趋势，此后保持不变。此外，按性别划分的年龄调整死亡率显示，与文章标题相反，只有女性而不是男性的死亡率显著增加。我们强调，这并没有改变凯斯和迪顿论文的一个关键发现：非西班牙裔美国中年白人与其他国家和其他种族群体的比较。这些比较在我们的年龄调整后仍然成立。虽然我们不认为年龄调整会使国家之间的比较无效，但它确实会影响有关美国中年白人非西班牙裔死亡率绝对增加的说法。按地区划分这一群体的趋势显示出其他有趣的模式：自1999年以来，南部妇女的死亡率有所上升。相比之下，在死亡率最低的东北部地区，男女死亡率一直在下降。这些图表证明了这种数据探索的价值，我们感谢凯斯和迪顿关注这些死亡率趋势。
2015-12-01 stat.AP
Rescheduled, not redefined: The moving plateau of old-age mortality
Interdisciplinary Center on Population Dynamics, University of Southern Denmark（人口动态跨学科中心，南丹麦大学）
该研究针对极高年龄死亡率趋势的百年争议，利用12个低死亡率队列数据发现死亡率平台期随出生队列后移，解释了过往研究分歧源于取样阶段不同，提出死亡率平台期无固定年龄的核心结论。
2026-09-01 stat.AP
Learning and forecasting of age-specific period mortality via B-spline processes with locally-adaptive dynamic coefficients
本文提出一种具有局部自适应动态系数的B样条过程，通过Poisson对数正态模型和高斯状态空间近似实现年龄别死亡率的可解释建模与闭式Kalman预测，在点预测和区间校准上优于现有方法，并揭示了不同国家和年龄在历史时期及COVID-19期间的死亡率差异。
2024-01-12 stat.AP
A Dirichlet-Multinomial-Poisson framework for the coherent analysis and forecast of cause-specific mortality
University of Foggia（福贾大学）；Macquarie University（麦考瑞大学）；UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校）
本文提出一种狄利克雷-多项式-泊松框架，用于一致分析和预测特定原因死亡率，通过建模总死亡数和各原因死亡数的随机性，提高预测准确性与一致性。
2026-03-01 stat.AP stat.ME
Geographical inequalities in mortality by age and gender in Italy, 2002-2019: insights from a spatial extension of the Lee-Carter model
本研究扩展Lee-Carter模型，分析意大利107省2002-2019年分年龄性别死亡率，发现地理不平等自2010年扩大，男性集中于年轻成人，女性集中于老年，为精准公共卫生政策提供依据。
2025-10-07 stat.AP
Projecting UK Mortality using Bayesian Generalised Additive Models
死亡率预测提供了关于未来人口的重要信息，对养老金和医疗保健政策以及私营公司关于人寿保险和年金定价的决策具有影响。随机死亡率预测允许在做出政策决定和设定产品价格时考虑死亡率预测的不确定性。寿命的延长意味着90岁及以上的死亡率预测在这种计算中将变得更加重要。本文提出了一种贝叶斯方法来预测死亡率，联合估计一个广义加性模型（GAM）的死亡率为大多数的年龄范围和参数模型的老年人的数据稀疏。GAM允许估计年龄、队列和年龄特异性改善率的平滑分量，以及非平滑期效应。对联合王国的预测是利用人类死亡率数据库1961-2013年期间的数据编制的。一个度量，近似预测准确度下留一交叉验证被用来估计权重的“堆叠”的预测与GAM和参数元素之间的不同点的过渡。男性和女性的死亡率分别估计在第一，但联合模型允许的渐近极限的死亡率在老年之间的性别共享，并进一步提供了预测会计期间创新的相关性。将使用1961-2003年数据估计的联合和单一性别模型预测与2004-2013年的观测数据进行比较，以便于模型评估。
2018-02-09 stat.AP
Modeling smooth and localized mortality patterns across age, time, and space to uncover small-area inequalities
Universidad del Paı́s Vasco (UPV/EHU)（巴斯克大学）
本文提出了一种灵活的模型，用于估计小区域中的死亡率趋势，能够捕捉地理差异并适应突发死亡冲击，以揭示小区域不平等。
2025-11-24 stat.AP
Dynamic modeling of mortality via mixtures of skewed distribution functions
人们对预测死亡率越来越感兴趣。在这篇文章中，我们提出了一种新的动态贝叶斯方法建模和预测的死亡年龄分布，专注于一个狄拉克质量，高斯分布和斜正态分布的三个组成部分的混合物。根据指定的模型，死亡年龄分布的特征是通过与婴儿、成人和老年死亡率的主要方面相对应的七个参数来确定的。所提出的方法侧重于多个国家的连贯建模，并遵循贝叶斯方法进行推理，我们允许跨人群借用信息，并将参数缩小到一个共同的平均水平，隐含地惩罚不同的场景。跨年度的动态建模是通过一个层次的动态先验分布，可以描述每个死亡率组成部分的时间演变，并预测死亡年龄分布。多个国家的实证结果表明，所提出的方法优于流行的方法预测死亡率，提供了可解释的见解的死亡率的演变。
2021-12-17 stat.AP
Mortality modeling at old-age: a mixture model approach
本文提出了一种新的方法来建模70岁以上的死亡率，提出了一个基于混合模型。该模型与其他四种广泛使用的模型进行了比较：Beard，Gompertz，Makeham和Perks模型。我们的模型可以捕捉所有年龄段死亡率的复杂行为，提供更准确的数据表示。为了评估模型的性能，我们将其应用于两个数据质量不同的国家：日本和巴西。我们的研究结果表明，该模型优于其他模型在这两个国家，特别是在日本，它获得了一个绝对平均百分比误差小于7%，而其他模型提出的值大于30%。这突出了我们的模型适应不同数据质量和国家特定死亡率模式的能力。总之，本文提出了一种基于混合的模型，该模型捕捉了所有年龄段的死亡率行为，并且在高质量和低质量数据设置中优于其他广泛使用的模型。该模型可以改善死亡率预测并为公共卫生政策提供信息。
2023-01-17 stat.AP stat.OT
Bayesian Modelling of Lexis Mortality Data
在这项工作中，我们提出了一个空间的方法来建模和调查死亡率数据引用的Lexis结构。我们分解成两个可解释的组成部分的死亡率的力量：马尔可夫随机场，光滑的时间，年龄和队列，解释了主要的死亡率模式;和一个次要的组成部分，独立的冲击，占额外的非光滑死亡率。推理是基于分层贝叶斯方法与马尔可夫链蒙特卡罗计算。我们提出了一个广泛的应用程序，从人类死亡率数据库的数据约37个国家。对于每个国家，估计了额外死亡率的主要平滑面和次要面。通过各精密度参数的估计值评价各组分的重要性。对于几个国家，我们发现了一个带的额外死亡率在整个时间域的二级表面，在60和90岁之间的年龄间隔，具有轻微的正斜率。该带在人口最多的国家很重要，但也可能存在于其他国家。该带代表老年人口的大量额外死亡率，否则与年龄、年份和群组的规律和平稳动态不相容。
2018-10-22 stat.AP
Analyzing State-Level Longevity Trends with the U.S. Mortality Database
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
本文基于美国死亡率数据库，利用多输出高斯过程回归分析各州的死亡率趋势，揭示不同州、性别和年龄组之间的死亡率差异及驱动因素。
2024-01-03 stat.AP
Separating the signal from the noise: Evidence for deceleration in old-age death rates
普遍的人口老龄化使得了解老年死亡率变得至关重要。然而，研究老年人的死亡率具有挑战性，因为数据稀少：随着年龄的增长，幸存者和死亡人数越来越少。我们展示了如何通过使用原则性的模型选择技术来经验性地评估理论死亡率模型来应对这一挑战。我们测试了九种不同的老年死亡率理论模型，将它们拟合到360个关于80岁以上队列死亡率的高质量数据集。考虑到死亡率可能下降的模型往往比假设死亡率呈指数增长的模型拟合得更好。没有一个单一的模型能够普遍解释观察到的老年死亡率模式，但对数二次模型最一致的预测。模型拟合的模式因国家和性别而异;我们讨论了可能的机制，包括样本量、时期效应和区域或文化因素，这些因素可能是理解老年死亡率模式的重要关键。我们引入了一个免费的R包，使研究人员能够将我们的分析扩展到其他模型，年龄范围和数据源。
2018-03-28 stat.AP
Age-specific demographic modeling and forecasting: Rolling window, expanding window, or both?
Macquarie University（麦考瑞大学）
研究特定年龄人口建模与预测中滚动窗口和扩展窗口的预测准确性，提出对二者预测赋予同等权重的组合方法，经多国比较发现一种方法性能优越，组合方法在无先验信息时提供稳健实用选择。
2026-07-14 stat.AP
Assessing the impact of the COVID-19 shock on a stochastic multi-population mortality model
我们的目标是评估一个流行病的数据点的影响，对校准的随机多人口死亡率预测模型和由此产生的预测未来的死亡率。在整个论文中，我们把重点放在李和李死亡率模型，这已经成为一个标准，预测死亡率在比利时和荷兰。我们校准这个死亡率模型的年度死亡和暴露在个人年龄的水平。在人类死亡率数据库等平台上收集、编制和报告这类死亡率数据通常会有很大的延迟-有些国家甚至会延迟数年。为了能够及时评估流行病数据点的影响，我们必须依赖其他数据源（例如短期死亡率波动数据系列），这些数据源可以快速发布按年龄段收集的每周死亡率数据。为了符合Li & Lee模型的设计和校准策略，我们必须将按年龄段收集的每周死亡率数据转换为每年的特定年龄观察值。因此，我们的论文构建了一个协议，将年龄段中登记的死亡和暴露分解为各个年龄。为评估疫情冲击（如二零二零年的COVID-19）的影响，我们在校准或预测步骤中权衡此数据点。显然，我们对这个数据点的重视程度越高，我们观察到的对未来估计死亡率和预期寿命的影响就越大。我们的论文可以量化这种影响，并为精算师和精算协会提供一个框架，以根据对大流行数据点的各种评估来生成未来死亡率的情景。
2021-11-19 q-fin.RM stat.AP
Grouped multivariate and functional time series forecasting: An application to annuity pricing
特定人群的死亡率往往按不同属性分列，如性别、州、族裔群体和社会经济地位。在国家和国家以下各级制定社会政策和年金定价时，不仅要准确预测死亡率，而且要确保国家以下各级的预测与国家一级的预测相一致。这激发了分组功能时间序列方法（Shang和Hyndman，2017）的最新发展，以协调特定年龄的死亡率预测。我们将这些分组功能时间序列预测方法扩展到多变量时间序列，并将其应用于老年人死亡率的点预测，从中可以为不同年龄和到期日的固定期限年金定价。使用日本死亡率数据库中的日本各地区年龄别死亡率，我们研究了独立预测方法和分组预测方法之间的一步到15步预测精度。分组的预测方法不仅是有用的，在国家和国家以下各级的年龄别死亡率的预测进行协调，但它们也被证明可以提高预测的准确性。提高死亡率的预测准确性对于保险和养老金行业估计年金价格非常重要，特别是在人口亚组的水平上，由性别，地区和社会经济分组等关键因素定义。
2017-05-22 stat.AP
Cause-of-death contributions to declining mortality improvements and life expectancies using cause-specific scenarios
近年来，英格兰和威尔士男性和女性全因死亡率和预期寿命的改善有所放缓。在本文中，使用2001年至2018年英格兰和威尔士的特定原因死亡率数据来调查特定原因对改善放缓的贡献。在英格兰和威尔士的原因特定的死亡计数建模使用负二项回归和断点的线性时间趋势的对数死亡率进行了调查。特定原因的情况下产生的，在断点后的时间趋势，某些原因恢复到断点前的利率和这些变化对年龄标准化死亡率和期间的预期寿命的影响进行了探讨。这些情景用于量化特定原因对死亡率改善放缓的贡献。老年人循环系统疾病改善的减少，以及精神和行为障碍及神经系统疾病造成的死亡率恶化，是年龄标准化死亡率和周期预期寿命改善减少的最大原因。还生成了未来时期的预期寿命情景，其中假设特定原因死亡率趋势持续存在或逆转。在大多数情况下，单一死因的特定死因死亡率趋势的逆转导致男性和女性出生时和65岁时的预期寿命恶化。这项工作提高了对2001年至2018年全因死亡率下降的具体原因的理解，同时也提供了对推动预期寿命提高的死亡原因的见解。研究结果对研究人员、政策制定者和保险专业人员都有好处。
2022-10-22 stat.AP
A Bayesian Spatio-Temporal Model of Temperature- and Humidity-Related Mortality Using High-Resolution Climate Data
本研究提出一种扩展的贝叶斯时空疾病制图模型，利用奥地利2002至2019年高分辨率气候与每周死亡率数据，通过空间-时间、空间-年龄和年龄-时间交互作用，量化温度、湿度、年龄和性别对死亡率的复杂影响，为公共卫生监测提供新见解。
2025-07-16 stat.AP
Mortality and life expectancy forecasting for a group of populations in developed countries: A robust multilevel functional data method
提出了一种稳健的多水平函数数据方法，用于预测具有高质量生命登记系统的发达国家的两个或多个人口的年龄别死亡率和预期寿命。它使用了一个强大的多层次功能主成分分析的总数据和人口的具体数据，以提取人口之间的共同趋势和人口的具体残差趋势。将该方法应用于英国1922 - 2011年的年龄和性别别死亡率和预期寿命，并将其预测精度与标准的多水平函数数据方法进行了比较。对于年龄别死亡率和预期寿命的预测，稳健的多水平函数数据方法比标准的多水平函数数据方法在存在离群值的情况下产生更准确的点和区间预测。
2016-09-23 stat.AP
A Probabilistic Framework for Estimating the Modal Age at Death
University of Southern Denmark（南丹麦大学）
针对现有死亡模态年龄估计方法仅做点估计、忽略数据不确定性的问题，本研究提出结合多项模型与高斯近似的概率框架，基于六国数据验证，可量化不确定性、提升鲁棒性，为人口研究与政策规划提供支持。
2026-11-04 stat.AP
Model confidence sets and forecast combination: An application to age-specific mortality
模型平均结合了从一系列模型中获得的预测，它通常比单一模型的预测更准确。使用模型平均提高预测精度的关键部分在于从有限样本中确定最佳权重。如果选择的权重不是最优的，这可能会影响模型平均预测的准确性。我们没有选择最佳权重，而是考虑在对所选优秀模型的预测进行平均之前修剪一组模型。受Hansen、Lunde和Nason（2011）的启发，我们在结合死亡率预测时应用并评估了模型置信集程序。提出的模型平均程序是由Samuels和Sekkel（2017）基于Hansen等人提出的模型置信集的概念提出的。（2011）结合了预测性能的统计显著性。随着模型置信水平的增加，优良模型的集合通常减少。建议的模型平均程序证明通过国家和次国家的日本死亡率为60至100+之间的退休年龄。以60岁至100岁以上的日本国家和次国家死亡率为例，建议的模型平均程序给出了最小的区间预测误差，尤其是男性。我们发现，稳健的外样本点和区间预测可以从修剪方法。鲁棒性是指对模型误设定的鲁棒性。
2018-09-28 stat.AP
Dynamic principal component regression: Application to age-specific mortality forecasting
在应用领域，包括精算学和人口学，越来越普遍地考虑曲线的时间序列;这方面的一个例子是在若干年期间观察到的按年龄划分的死亡率。考虑到年龄可以被视为离散或连续变量，通常实施诸如主成分分析的降维技术。然而，在存在中等到强的时间依赖性的情况下，通常用于分析独立同分布数据的静态主成分分析可能是不够的。作为一种替代方案，我们考虑一个\textit{dynamic}主成分的方法来模拟时间依赖的时间序列的曲线。受Brillinger（1974）的动态主成分理论的启发，本文提出了一种基于估计长期协方差的特征分解的动态主成分分析。通过一系列的实证应用，我们证明了潜在的改善一年提前点和区间预测精度的动态主成分回归需要相比，静态对应。
2019-05-10 stat.AP
ROC Analysis with Covariate Adjustment Using Neural Network Models: Evaluating the Role of Age in the Physical Activity-Mortality Association
本文提出基于神经网络的协变量调整ROC建模框架，用于灵活非线性评估生物标志物区分能力，并通过模拟和临床案例验证，凸显年龄等协变量调整的重要性及TAC作为功能能力生物标志物的潜力。
2025-10-16 stat.AP stat.ME stat.ML
Enhancing Mortality Forecasting with Ensemble Learning: A Shapley-Based Approach
University of Salerno（萨莱诺大学）；University of Newcastle（纽卡斯尔大学）；Macquarie University（麦考瑞大学）
本文提出基于Shapley值的集成方法，通过年龄分层权重和阈值机制提升死亡率预测的准确性和可解释性。
2026-03-04 stat.AP
Forecasting drug overdose mortality by age in the United States at the national and county levels
本文提出融合CDC WONDER观测数据与年龄结构成瘾死亡模型的预测方法，在全国及洛杉矶县、库克县、纽约市五区预测分年龄药物过量死亡并估计关键流行病学指标。
2023-09-25 physics.soc-ph q-bio.PE stat.AP
Modeling and forecasting age-specific drug overdose mortality in the United States
本文提出药物成瘾的年龄结构模型，结合增强集合卡尔曼滤波（EnKF）分析1999-2020年美国过量致死数据，预测死亡率趋势并估计模型参数。
2023-03-28 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Random cohort effects and age groups dependency structure for mortality modelling and forecasting: Mixed-effects time-series model approach
本文提出一种考虑年龄组依赖性和随机队列效应的混合效应时间序列模型，用于死亡率建模与预测，无需预设约束即可量化参数不确定性，且在多国数据上的预测精度显著优于CBD模型。
2021-12-31 stat.AP stat.CO stat.ML
