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Enregistrement W3087952799 · doi:10.36334/modsim.2011.d2.chan

Time-Simultaneous Fan Charts: Applications to stochastic life table forecasting

2011· article· en· W3087952799 sur OpenAlexaff
Wai‐Sum Chan, Jianan Li, G. André Ng

Notice bibliographique

RevueChan, F., Marinova, D. and Anderssen, R.S. (eds) MODSIM2011, 19th International Congress on Modelling and Simulation. · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésTable (database)Computer scienceOperations researchEngineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When it comes to product pricing and reserving, actuaries often need life tables that include a forecast of future longevity improvement.However, the production of such tables is not straightforward, because the demographic future of any human population is a result of complex and only partially understood mechanisms, and is highly uncertain.In recent years, actuaries have been understandably concerned about error in the mortality assumptions they make.Part of their response is a new wave of work that is focused on the forecasting of uncertainty in longevity improvement, rather than producing a single mortality projection that will almost surely be wrong.This goal is accomplished by using stochastic mortality models, which have uncertainty embedded within them, as reflected in historical changes.Given a fitted stochastic mortality model, we can express the uncertainty associated with future death rates in terms of confidence or prediction intervals.Recently, a group of researchers has proposed using fan charts to display prediction intervals for future mortality rates.These charts are highly parallel to the wellknown inflation fan charts, which have been produced periodically by the Bank of England since 1996.A fan chart depicts prediction intervals at different levels of confidence simultaneously.In particular, it shows the central 10% prediction interval with the heaviest shading, surrounded by the 20%, 30%, ..., 90% prediction intervals with progressively lighter shading.We can therefore interpret the degree of shading as the likelihood of the outcome -the darker the shading, the more likely the outcome.Mortality fan charts are highly useful to actuaries, because they provide guidance on how to determine appropriate margins for adverse deviations.Existing mortality fan charts are based on isolated pointwise prediction intervals.By pointwise we mean that the interval reflects uncertainty in a quantity at a single point of time, but it does not account for any dynamic property of the time-series.However, in actuarial practice, rather than a single death rate at a particular time point, what practitioners need is the entire trajectory of mortality rates for the birth cohort in question.Specifically, of their interest would be questions like "Within what bounds would the trajectory of cohort mortality rates likely to remain with a certain degree of confidence?" From a statistical viewpoint, a band of pointwise intervals might lead to invalid inference concerning the time trajectory.In particular, unless all trajectories develop very orderly, a band of pointwise confidence intervals would understate the actual uncertainty associated with a random mortality trajectory.In this paper, we overcome this limitation by introducing the concept of time-simultaneous fan charts.In more detail, instead of pointwise intervals, a time-simultaneous fan chart is derived from a prediction band with a prescribed probability of covering the whole time trajectory.We present two numerical methods for producing time-simultaneous fan charts.These methods can be applied to common stochastic mortality models, including the generalized Cairns-Blake-Dowd model.We illustrate the method with mortality data from the populations of Australia and New Zealand.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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