【摘 要】
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在老龄化趋势日益严峻的当下,死亡率预测对于预测未来人口老龄化程度以及确定养老金计划和社会保障体系的可持续性至关重要。因此,开发能够更加准确预测死亡率的新模型非常重要。Wang和Wu于2018年首次将高斯过程回归（GPR）建模方法引入人类死亡率的预测研究中,并建议使用加权最小二乘方法确定GPR均值函数系数估计值,从而构建了基于加权均值函数系数的GPR模型（WGPR模型）。WGPR模型和三个经典死亡率
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在老龄化趋势日益严峻的当下,死亡率预测对于预测未来人口老龄化程度以及确定养老金计划和社会保障体系的可持续性至关重要。因此,开发能够更加准确预测死亡率的新模型非常重要。Wang和Wu于2018年首次将高斯过程回归（GPR）建模方法引入人类死亡率的预测研究中,并建议使用加权最小二乘方法确定GPR均值函数系数估计值,从而构建了基于加权均值函数系数的GPR模型（WGPR模型）。WGPR模型和三个经典死亡率预测模型（LM模型、BMS模型以及HU模型）相比,已经能够在死亡率的长期预测上提供最佳预测,但模型仍存在一些不足:应用加权最小二乘法方法时样本权重是事先指定的,往往并不是最优样本权重;GPR方法是根据长时间的历史数据序列设计的,而死亡率的数据变化降低了较远的数据与当前预测的相关性,因而即使是使用了加权均值函数系数的WGPR模型,其最终预测精度依旧会受到数据变化的影响。因此,本文对以上两点不足进行了详细的探讨:（1）本文在Wang和WU提议的固定线性样本权重中引入外部变动参数,将其改为指数衰减形式,并设计了一种对估计出的参数进行调整的方法,从而得到最优的样本先验权重,最终构建了 IWGPR模型。（2）为了削弱数据变化的影响,本文将变点检测方法引入死亡率数据的拟合时期选取中,隔离了距离外推预测时间点较远并且具有不同数据特征的数据对模型训练的影响,最终构建了基于变点检测的BWGPR2模型。相对于以上3个经典死亡率预测模型,IWGPR模型和BWGPR2模型无论在短期预测上和长期预测上一般都能够提供更优的预测效果;其中,BWGPR2模型在短期预测上的效果更好,而IWGPR模型在长期预测上的效果更好。
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