Approximation model to analyze mortality rate: an application for the case of Europe

Abstract

The study of mortality rates has a long history which has been used in the literature of fitting and forecasting. For Part-1, I have modelled mortality rates for 21 countries in Europe using three models: Lee-Carter (LC), Gompertz-Makeham (GM) and Polynomial Model (PM). Each model estimates parameters which contribute in calculating mortality. The accuracy of new Polynomial model directly depends on the number of parameters used. The dataset comprises available data from male and female aged 0-99 from the years 1985-2014. The comparison between the fitted mortality rates of the different proposed models and the actual mortality formula has been based on total mortality rate for each specific gender. This paper focuses on investigating the comparative evaluations of these models based on different errors. And then for Part-2, we examine the accuracy by predicting the missing mortality of one random year in the defined time period and measure the predicting error which resonates similarly to forecasting

El estudio de las tasas de mortalidad tiene una larga historia que se ha utilizado en la literatura de ajuste y pronóstico. Para la Parte 1, modelé las tasas de mortalidad para 21 países de Europa utilizando tres modelos: Lee-Carter (LC), Gompertz-Makeham (GM) y Polynomial Model (PM). Cada modelo estima los parámetros que contribuyen al cálculo de la mortalidad. La precisión del nuevo modelo polinómico depende directamente del número de parámetros utilizados. El conjunto de datos comprende datos disponibles de hombres y mujeres de 0 a 99 años de los años 1985-2014. La comparación entre las tasas de mortalidad ajustadas de los diferentes modelos propuestos y la fórmula de mortalidad real se ha basado en la tasa de mortalidad total para cada género específico. Este artículo se enfoca en investigar las evaluaciones comparativas de estos modelos basadas en diferentes errores. Y luego, para la Parte 2, examinamos la precisión al predecir la mortalidad faltante de un año aleatorio en el período de tiempo definido y medir el error de predicción que resuena de manera similar a la predicción.

L'estudi de les taxes de mortalitat té una llarga trajectòria que s'ha utilitzat en la literatura d'adaptació i previsió. Per a la primera part, he modelat els índexs de mortalitat per a 21 països d'Europa mitjançant tres models: Lee-Carter (LC), Gompertz-Makeham (GM) i Model Polinòmic (PM). Cada model estima paràmetres que contribueixen a calcular la mortalitat. La precisió del nou model de Polinomi depèn directament del nombre de paràmetres utilitzats. El conjunt de dades inclou dades disponibles de 0 a 99 anys masculins i femenins dels anys 1985-2014. La comparació entre les taxes de mortalitat ajustades dels diferents models proposats i la fórmula de mortalitat real s'ha basat en la taxa de mortalitat total per a cada gènere específic. Aquest treball es centra en investigar les avaluacions comparatives d'aquests models basats en diferents errors. A continuació, per a la segona part, examinem la precisió en predir la mortalitat que falta una any aleatòria en el període de temps definit i mesurar l'error de predicció que es ressona de manera similar a la previsió.