Halandósági mintázatok feltárása Heligman-Pollard halandósági függvények segítségével

Ágoston, Kolos Csaba (2020) Halandósági mintázatok feltárása Heligman-Pollard halandósági függvények segítségével. BIZTOSÍTÁS ÉS KOCKÁZAT, 7 (1-2). pp. 34-50. ISSN 2064-9584

Preview

Text biztositas-es-kockazat-7-evf-1-2-szam-3-cikk.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

A cikkben bemutatunk egy módszert országok (vagy egyéb kockázatközösségek) halandósági mintázataik alapján történő csoportosítására (klaszterezésére). A bemutatandó módszer a görbék klaszterezésén alapul, ami viszonylag új területnek számít az adatelemzésben. A halandósági elemzésekben többféle görbe is előfordul, gondolhatunk itt a túlélési görbékre, az intenzitási görbékre, de akár a halálozási valószínűséget leíró görbékre is. A cikkben a Gompertz-Makeham törvény esetén a túlélési görbéket használtuk, a Heligman-Pollard törvény esetén pedig az esély (odds) görbét. Mindkét megközelítés alkalmas volt arra, hogy az országokat értelmezhető csoportokba sorolja, a Heligman-Pollard törvény esetén még azonos várható élettartam mellett is el tudtuk különíteni a férfi és női adatokat. A cikkben numerikus elemzést is végeztünk európai országok adatait felhasználva. A kapott csoportközepeket az országcsoportokra jellemző halandósági mintáknak is tekinthetjük. | In this paper we present a method for clustering countries (or other risk communities) based on their mortality data. The suggested method is based on the curve clustering approach, which itself is a fairly new topic in data analysis. We can describe the mortality of a community with multiple curves, like survival curves, hazard curves or mortality rate curves. In the paper we considered the survival curves for the Gompertz-Makeham mortality law and the odds curves for the Heligman-Pollard law. In both cases we were able to sort the countries into reasonable clusters. Furthermore, in case of Heligman-Pollard law even communities with the same life expectancy can be distinguished with respect to gender. A numerical results for European countries is also presented, where the cluster centers can be considered as typical mortality patterns.

Actions (login required)

Edit Item