【摘 要】
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老龄人口死亡率建模和预测是长寿风险度量和养老金风险管理的基础.在我国,退休年龄及以上老龄人口死亡数据稀少,随机波动大,构建能够捕捉老龄人口死亡率随性别、年龄和时间变动的动态预测模型成为难题.本文采用Logistic两人口死亡率模型研究我国老龄人口死亡率的建模与预测.首先,运用死亡率数据质量较好的我国台湾地区数据,对模型结构进行选择,并检验模型的稳健性和预测性能.其次,基于我国大陆地区死亡率数据对模型结构进行二次验证和选择,应用所选模型对大陆地区老龄死亡率进行建模和预测.结果显示,对于我国男女老龄死亡率的拟
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目"健康中国2030背景下的健康老龄化体系优化研究"(20JZD023);国家社会科学基金重点项目"我国基本养老保险制度研究"(20AZD075);
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老龄人口死亡率建模和预测是长寿风险度量和养老金风险管理的基础.在我国,退休年龄及以上老龄人口死亡数据稀少,随机波动大,构建能够捕捉老龄人口死亡率随性别、年龄和时间变动的动态预测模型成为难题.本文采用Logistic两人口死亡率模型研究我国老龄人口死亡率的建模与预测.首先,运用死亡率数据质量较好的我国台湾地区数据,对模型结构进行选择,并检验模型的稳健性和预测性能.其次,基于我国大陆地区死亡率数据对模型结构进行二次验证和选择,应用所选模型对大陆地区老龄死亡率进行建模和预测.结果显示,对于我国男女老龄死亡率的拟合和预测,Logistic两人口模型均优于单人口CBD模型.最后,运用Logistic两人口死亡率模型对死亡率在年龄和时间两个维度上外推和预测,计算出时期和队列老龄人口分年龄的预期余寿,为养老金精算评估和长寿风险分析提供更准确的数据支持.
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进一步扩大金融市场开放,广泛开展国际金融合作是实现经济外循环发展的重要支撑.首先依据广义的金融合作内涵,从货币互换、金融机构、金融市场、金融监管、金融基础设施五个方面,利用主成分分析法合成金融合作公因子,测算中国与“一带一路”国家金融合作指数,结果表明金融合作的强度总体呈显著上升趋势.其次,采用2009—2018年“一带一路”沿线34个国家面板数据,基于中介效应模型及系统GMM模型,对中国与“一带一路”沿线国家金融合作对产业结构的影响进行实证研究发现:金融合作通过技术进步与产业转移两个渠道促进沿线国家产业
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