神经网络扩展的Lee-Carter模型：多个人群死亡率预测

"这篇研究论文提出了一种使用神经网络扩展Lee-Carter模型以适应多个人群的预测方法。传统的Lee-Carter模型主要用于单个人群的死亡率预测，但其在处理多个不同人群时存在结构复杂性和校准困难的问题。通过采用表示学习的策略，论文中的新方法利用神经网络自动选择最佳模型结构，解决了这一问题。自1950年以来，该模型被应用于人类死亡率数据库中所有国家的数据，显示出高度竞争性的样本外预测性能。关键词包括：死亡率预测、Lee-Carter模型、多个人群、神经网络。" 在人口统计学和保险业中，死亡率预测是一项至关重要的任务，它影响着社会保障体系的规划、保险产品的定价以及养老金的计算。Lee-Carter模型由Paul Lee和Kathleen Carter在1992年提出，是一种基于年龄和时间趋势的死亡率预测模型。该模型通过两个主要参数——年龄系数和时间趋势系数，来描述死亡率随时间和年龄的变化。然而，当需要对多个国家或地区的人口进行预测时，简单的Lee-Carter模型就显得力不从心，因为它没有考虑不同人群之间的差异。 这篇研究论文针对这一挑战，提出了一个神经网络扩展的Lee-Carter模型。神经网络作为一种强大的机器学习工具，能够自动学习数据中的复杂模式并调整其结构，从而找到最佳的模型参数。这种自动化的结构选择过程简化了模型的构建和校准，避免了依赖定制的优化方案，提高了预测的准确性和效率。 论文中，研究人员使用自1950年以来全球多个国家的死亡率数据进行模型训练。人类死亡率数据库（Human Mortality Database）提供了详实的历史死亡率数据，为模型的验证和比较提供了可靠的依据。结果显示，神经网络扩展的Lee-Carter模型在样本外预测上表现优秀，表明其能够有效地捕捉和预测不同人群的死亡率动态。 这种扩展模型的应用价值在于，它可以更精确地预测多个人群的未来死亡趋势，这对于全球人口老龄化问题的研究、保险业的风险评估以及政策制定者规划社会保障系统都有重要意义。此外，这种方法也为其他领域的多变量预测问题提供了一个新的解决思路，即利用深度学习技术改进经典模型，使其能适应更复杂的现实情况。