Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Tábata de Bem
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/235623
Resumo: Esta pesquisa é caracterizada por um estudo longitudinal, aplicado e quantitativo, utilizando os dados do Human Mortality Database - HMD. Os principais objetivos deste trabalho são a estimação e a previsão das taxas de mortalidade nacionais para uma grade de idades, entre 18 e 85 anos, em países de diferentes continentes e em dois níveis de desenvolvimento distintos. O modelo demográfico de Lee-Carter é usado para estimação das taxas de mortalidade, enquanto os modelos ARIMA são empregados para previsão futura das mesmas. Observamos que o aumento da longevidade e queda nas taxas de mortalidade estão cada vez mais evidentes. Ao analisarmos as populações segregadas por sexo e em diferentes níveis de desenvolvimento, temos um maior panorama de como estas mudanças demográficas estão acontecendo e do quão importante é desenvolver e utilizar ferramentas que possibilitem boas estimações e projeções da mortalidade.
id UFRGS-2_d130af1693972f387fb81f59066ad62e
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/235623
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Silveira, Tábata de BemZiegelmann, Flavio Augusto2022-03-05T04:59:39Z2021http://hdl.handle.net/10183/235623001137623Esta pesquisa é caracterizada por um estudo longitudinal, aplicado e quantitativo, utilizando os dados do Human Mortality Database - HMD. Os principais objetivos deste trabalho são a estimação e a previsão das taxas de mortalidade nacionais para uma grade de idades, entre 18 e 85 anos, em países de diferentes continentes e em dois níveis de desenvolvimento distintos. O modelo demográfico de Lee-Carter é usado para estimação das taxas de mortalidade, enquanto os modelos ARIMA são empregados para previsão futura das mesmas. Observamos que o aumento da longevidade e queda nas taxas de mortalidade estão cada vez mais evidentes. Ao analisarmos as populações segregadas por sexo e em diferentes níveis de desenvolvimento, temos um maior panorama de como estas mudanças demográficas estão acontecendo e do quão importante é desenvolver e utilizar ferramentas que possibilitem boas estimações e projeções da mortalidade.This research is characterized by a longitudinal, applied and quantitative study, using data from the Human Mortality Database - HMD. The main objectives of this work are the estimation and prediction of national mortality rates for a range of ages, between 18 and 85 years, in countries on different continents and at two different levels of development. The Lee-Carter demographic model is used to estimate mortality rates, while the ARIMA models are used for their future prediction. We observe that the increase in longevity and the drop in mortality rates are increasingly evident. By analyzing populations segregated by sex and at different levels of development, we have a greater picture of how these demographic changes are taking place and how important it is to develop and use tools that enable good estimates and projections of mortality.application/pdfporSéries temporaisTaxa de mortalidadeModelo de Lee-CarterLee-CarterTime seriesMortality ratesPrevisão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carterinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Matemática e EstatísticaPorto Alegre, BR-RS2021Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001137623.pdf.txt001137623.pdf.txtExtracted Texttext/plain69420http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/235623/2/001137623.pdf.txt95c3f1419929da5549c9dc4ddb8a4f70MD52ORIGINAL001137623.pdfTexto completoapplication/pdf1442364http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/235623/1/001137623.pdff530dda1e35cb2347b0b9773da6aadbdMD5110183/2356232022-03-26 05:11:02.8255oai:www.lume.ufrgs.br:10183/235623Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-03-26T08:11:02Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
title Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
spellingShingle Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
Silveira, Tábata de Bem
Séries temporais
Taxa de mortalidade
Modelo de Lee-Carter
Lee-Carter
Time series
Mortality rates
title_short Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
title_full Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
title_fullStr Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
title_full_unstemmed Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
title_sort Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
author Silveira, Tábata de Bem
author_facet Silveira, Tábata de Bem
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silveira, Tábata de Bem
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Ziegelmann, Flavio Augusto
contributor_str_mv Ziegelmann, Flavio Augusto
dc.subject.por.fl_str_mv Séries temporais
Taxa de mortalidade
Modelo de Lee-Carter
topic Séries temporais
Taxa de mortalidade
Modelo de Lee-Carter
Lee-Carter
Time series
Mortality rates
dc.subject.eng.fl_str_mv Lee-Carter
Time series
Mortality rates
description Esta pesquisa é caracterizada por um estudo longitudinal, aplicado e quantitativo, utilizando os dados do Human Mortality Database - HMD. Os principais objetivos deste trabalho são a estimação e a previsão das taxas de mortalidade nacionais para uma grade de idades, entre 18 e 85 anos, em países de diferentes continentes e em dois níveis de desenvolvimento distintos. O modelo demográfico de Lee-Carter é usado para estimação das taxas de mortalidade, enquanto os modelos ARIMA são empregados para previsão futura das mesmas. Observamos que o aumento da longevidade e queda nas taxas de mortalidade estão cada vez mais evidentes. Ao analisarmos as populações segregadas por sexo e em diferentes níveis de desenvolvimento, temos um maior panorama de como estas mudanças demográficas estão acontecendo e do quão importante é desenvolver e utilizar ferramentas que possibilitem boas estimações e projeções da mortalidade.
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-03-05T04:59:39Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/235623
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001137623
url http://hdl.handle.net/10183/235623
identifier_str_mv 001137623
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/235623/2/001137623.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/235623/1/001137623.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 95c3f1419929da5549c9dc4ddb8a4f70
f530dda1e35cb2347b0b9773da6aadbd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224622090223616

Registros relacionados