Previsão de taxas de mortalidade usando o modelo Lee-Carter
Autor(a) principal: | |
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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. |
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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 |
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