Estimación del riesgo de longevidad mediante distribuciones de supervivencia transmutadas

Abstract

Estudiar la mortalidad a futuro es un aspecto fundamental para estimaciones actuariales, demográficas, planeación de servicios de salud, aspectos de vivienda y ordenamiento territorial, entre otros. Consecuentemente, se usa para proyectar futuras tablas de vida por edad, estimaciones de tasas de mortalidad, funciones de supervivencia y en general, en el uso de distribuciones de vida. Autores como Gompertz (1833), Heligman y Pollard (1980) y Pitacco et al. (2009) han propuesto leyes de mortalidad, así, como distribuciones capaces de proyectar datos de vida. Sin embargo, hay críticas sobre la precisión del ajuste en edades avanzadas. El objetivo principal de este trabajo es usar el mapeo de transmutación propuesto por Shaw y Buckley (2009) para una distribución de vida y convertir (λ), el parámetro de transmutación inicialmente fijo en un parámetro de serie de tiempo mediante el uso de un modelo lineal local amortiguado de McKenzie y Gardner Jr (2010) y Sbrana y Silvestrini (2020). Los resultados indicaron un mayor ajuste para captar el efecto de la disminución de la mortalidad en las edades avanzadas, por lo tanto, una mejora en la estimación del riesgo de longevidad. (Texto tomado de la fuente)

Studying future mortality is a fundamental aspect for actuarial and demographic estimates, health service planning, housing and territorial planning, among others. Consequently, it is used to project future life tables by age, estimates of mortality rates, survival functions, and in general, in the use of life distributions. Authors such as Gompertz (1833), Heligman y Pollard (1980) and Pitacco et al. (2009) have proposed laws of mortality, as well as distributions capable of projecting life data. However, there are criticisms of the accuracy of the fit at advanced ages. The main objective of this work is to use the transmutation mapping proposed by Shaw y Buckley (2009) for a lifetime distribution and convert (λ), the initially fixed transmutation parameter into a time series parameter by using a damped local linear model of McKenzie y Gardner Jr (2010) and Sbrana y Silvestrini (2020). The results indicated a greater adjustment to capture the effect of the decrease in mortality in advanced ages, therefore, one in the estimation of longevity risk.