动态死亡率预测：Bootstrap与Lee-Carter模型在人口数据分析中的创新应用

该篇论文研究的主题是"创新的动态人口死亡率预测及其应用",作者针对中国的人口死亡率问题进行了深入探讨。论文首先介绍了Bootstrap方法和经典的Lee-Carter模型，这是一种用于分析和预测人口老龄化背景下死亡率变化趋势的统计模型。Lee-Carter模型通过分解死亡率的变化为时间趋势和年龄结构两个部分，但传统的模型在处理未来死亡率区间预测时存在局限性。 作者采用三种参数估计方法——最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然法，对Lee-Carter模型的参数进行细致估计。通过比较这些方法，发现加权最小二乘法在拟合残差分布上表现更优，显示出其在模型拟合方面的有效性。接下来，论文强调了对模型稳健性的检查，即通过残差Bootstrap方法来估计所有参数的置信区间，确保了预测结果的可靠性。 相比于传统方法，论文改进之处在于考虑了所有参数的变动性，而非仅仅局限于时间参数，从而提高了死亡率预测的准确性。通过这种方法，研究人员计算出了死亡率预测的均值以及置信区间，结果显示，这种改进后的预测方法在实际应用中具有更好的预测效果，对于政策制定者和人口学家来说，具有重要的实用价值。 这篇论文不仅提升了死亡率预测的精确度，还提供了一种创新的方法论，可以更好地理解和应对人口老龄化带来的社会挑战，为人口政策的制定提供了科学依据。通过将Bootstrap方法与Lee-Carter模型相结合，论文为动态人口死亡率预测领域的研究开辟了新的路径。