Evaluation of the forecasting accuracy of stochastic mortality models: An analysis of developed and developing countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the accuracy performance of eight stochastic mortality models in the forecasting of the male mortality rates pertaining to different age groups and countries. The mortality datasets for three developed countries (Canada, France and Japan) and two developing countries (Taiwan and Ukraine) are employed in this study. For each country, the age range is split into three age groups – A (0–19), B (20–60) and C (61–90). The forecasting accuracy of the mortality models is evaluated using the RMSE, MAE, MPE and MAPE metrics. Mortality models with more complex specifications perform better for the age groups B and C, than for the age group A. The cohort feature is more significant for age categories B and C, especially for the developed countries where there are significant medical and health advances. From an overall perspective, the Lee-Carter, Renshaw-Haberman and Age-Period-Cohort models are superior for the age group A while the Plat model proves to be the best forecasting model for the age categories B and C. The empirical analysis concludes that the mortality patterns diverge for different age categories and countries with different development status. The occurrence of extreme mortality events also negatively affects the patterns of human mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».