論文の概要: Calibrating the Lee-Carter and the Poisson Lee-Carter models via Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12312v2
• Date: Thu, 24 Jun 2021 20:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 06:03:43.659410
• Title: Calibrating the Lee-Carter and the Poisson Lee-Carter models via Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるLee-CarterモデルとPoisson Lee-Carterモデルの校正
• Authors: Salvatore Scognamiglio
• Abstract要約: 本稿では,複数の個体群にLee-CarterモデルとPoisson Lee-Carterモデルを適用するニューラルネットワーク手法を提案する。 我々は、個々のLCモデルの構造を再現し、同時に考慮されたすべての人口の死亡データを分析することで、それらの結合フィッティングを可能にするニューラルネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a neural network approach for fitting the Lee-Carter and the Poisson Lee-Carter model on multiple populations. We develop some neural networks that replicate the structure of the individual LC models and allow their joint fitting by analysing the mortality data of all the considered populations simultaneously. The neural network architecture is specifically designed to calibrate each individual model using all available information instead of using a population-specific subset of data as in the traditional estimation schemes. A large set of numerical experiments performed on all the countries of the Human Mortality Database (HMD) shows the effectiveness of our approach. In particular, the resulting parameter estimates appear smooth and less sensitive to the random fluctuations often present in the mortality rates' data, especially for low-population countries. In addition, the forecasting performance results significantly improved as well.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の個体群にLee-CarterモデルとPoisson Lee-Carterモデルを適用するニューラルネットワーク手法を提案する。 我々は, 個々のlcモデルの構造を再現したニューラルネットワークを開発し, 全集団の死亡データを同時に解析することにより, それらの統合的適合を可能にする。 ニューラルネットワークアーキテクチャは、従来の推定スキームのように、人口固有のデータサブセットを使用するのではなく、利用可能なすべての情報を使用して各モデルを調整するように特別に設計されている。 HMD(Human Mortality Database)のすべての国で実施された大規模な数値実験は、我々のアプローチの有効性を示している。 特に、結果のパラメータ推定値は、死亡率のデータ、特に低人口国でしばしば発生するランダムな変動に対して滑らかに、より敏感に見えます。 また,予測性能も大幅に向上した。

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