Lee-Carter模型matlab

Lee-Carter模型是一种用于人口老龄化预测的经典统计模型，由美国经济学家Lee和Carter在1992年提出。它将死亡率分解为两个组成部分：年龄特定的死亡率（age-specific death rates）和趋势（trend）。在MATLAB中，可以使用这个模型通过历史数据来估计未来的人口结构。

为了在MATLAB中实现Lee-Carter模型，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入和准备数据：首先，需要加载包含历史年龄别死亡率的数据集，通常是一个包含年龄和死亡数的矩阵。

data = readtable('death_data.csv'); % 假设数据在CSV文件中
ageGroups = data.Age;
deaths = data.Deaths;

2. 组织数据：对数据按年龄段分组并计算平均死亡率。

meanDeathRates = mean(deaths, 'omitnan', 'groups', ageGroups);

3. 拆分模型：使用`[L,C] = dccm(meanDeathRates)`函数，其中`dccm`是MATLAB中预装的Dynamical Coefficient Model（动态系数模型）函数，会返回年龄特定的指数L（表示随时间变化的趋势）和常数C（每个年龄组对应的固定比例）。

[L,C] = dccm(meanDeathRates);

4. 老龄化预测：利用得到的L和C值，可以对未来的死亡率进行预测。

5. 可视化结果：展示历史数据、趋势和预测结果，以便于分析和理解。

figure;
plot(ageGroups, deaths, 'o', 'DisplayName', 'Observed');
hold on;
plot(ageGroups, L*repmat(C', length(ageGroups), 1), 'r-', 'DisplayName', 'Predicted Trend');
legend;