Artículo

Análisis de la mortalidad por edad y sexo mediante modelos para datos funcionales

Blacona, Maria Teresa ; Andreozzi, Lucía Icon

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Fecha

12/2014

Editorial

Instituto Interamericano de Estadística

Revista

Estadistica (santiago de Chile)

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0014-1135

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Español

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Resumen

En este trabajo se realiza una breve descripción del enfoque de datos funcionales para modelar las tasas de mortalidad por edad y sexo, esta propuesta es un avance sobre el modelo tradicional de Lee-Carter y alguna de sus modificaciones. El nuevo método se aplica a las tasas de mortalidad por edad y sexo de la Argentina. Una característica de estos nuevos modelos es que permiten interpretar el comportamiento de la mortalidad a través del tiempo relacionándolo con el comportamiento por edades, esto debido especialmente a la utilización de técnicas de componentes principales sobre los datos suavizados de las tasas de mortalidad por edad y sexo. Además se puede destacar que el método permite construir intervalos de pronóstico con un nivel de incertidumbre aceptable. En el caso del estudio de mortalidad por edad y sexo en Argentina los resultados de los pronósticos que se obtienen por este método son superiores a los obtenidos por modelos ARIMA, tanto en sus valores puntuales como en la amplitud de sus intervalos de pronóstico
In this paper a brief description of the approach of functional data to model mortality rates by age and sex is performed, this proposal is an improvement over the traditional model of Lee-Carter and some of its modifications. The new method is applied to mortality rates by ages and sex of Argentina. A feature of these new models is they allow to describe the behavior of mortality over time relating it to the behavior by age, this especially due to the use of principal components techniques on the smoothed data of mortality rates by ages and sex. Also be noted that the method allows to built prediction intervals with an acceptable level of uncertainty. For the study of mortality by age an d sex in Argentina the forecasting results obtained by this method are superior to those obtained by ARIMA models, both, in their specific values and in the forecast intervals width.

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