Un nuevo método para predecir las tasas de mortalidad

En muchos países, las Tasas de Mortalidad han ido bajando en los últimos años, muchas veces influenciadas por el envejecimiento de la población. Las compañías de seguros y las agencias gubernamentales necesitan predicciones precisas de estas tasas para planear mejor y tomar decisiones políticas. Se han desarrollado varios métodos para prever las tasas de mortalidad basándose en la edad y el género. Sin embargo, la mayoría de los métodos existentes se enfocan en una sola población, lo que limita su efectividad al tratar con múltiples grupos.

Este artículo habla sobre un nuevo enfoque para predecir tasas de mortalidad específicas por edad, teniendo en cuenta múltiples poblaciones al mismo tiempo. Este método aborda las correlaciones entre diferentes grupos, lo que puede llevar a pronósticos más precisos.

#¿Qué Son las Series Temporales Funcionales?

Las series temporales funcionales (FTS) son un enfoque estadístico que implica analizar datos recolectados a lo largo del tiempo, donde cada punto de datos es una función en lugar de un solo número. Por ejemplo, si miramos las tasas de mortalidad en diferentes edades y durante un período, podemos visualizar esto como curvas que muestran cómo cambian las tasas a medida que aumenta la edad. Estas curvas pueden verse afectadas por diversos factores como género, región y año, haciendo que el análisis sea más complejo.

#La Necesidad de Mejores Métodos de Pronóstico

Los métodos tradicionales para predecir la mortalidad a menudo miran una población a la vez, lo que puede pasar por alto tendencias importantes que ocurren al considerar múltiples poblaciones juntas. Esto puede llevar a resultados engañosos, ya que diferentes grupos pueden tener diferentes tasas de cambio, pero también pueden influirse mutuamente. Por eso, es necesario un enfoque más integrado para el pronóstico de mortalidad.

#El Método Propuesto

El nuevo método propuesto en este artículo descompone la complejidad de los datos en partes más manejables. Usa una técnica llamada descomposición de mediana funcional para separar los datos en dos componentes: factores determinísticos (que son fijos en el tiempo) y factores que varían con el tiempo (que cambian con el tiempo). Esto permite al pronosticador aislar tendencias y patrones más fácilmente.

Una vez que los datos están descompuestos, se emplea otra técnica llamada análisis de componentes principales funcionales dinámicos para analizar los componentes que varían con el tiempo. Este método ayuda a entender los cambios continuos en las tasas de mortalidad a través del tiempo.

#Aplicando el Método a las Tasas de Mortalidad Específicas por Edad

Para ilustrar este nuevo enfoque, lo aplicamos a las tasas de mortalidad específicas por edad en tres países: Estados Unidos, Francia y Japón. Nos enfocamos en cómo estas tasas difieren según la edad y el género en regiones subnacionales como estados y prefecturas. Los datos de estos países ofrecen perspectivas ricas, ya que incluyen múltiples poblaciones con diferentes características.

#Fuentes de Datos

La Base de Datos de Mortalidad de Estados Unidos proporciona datos completos sobre tablas de vida para todos los 50 estados desde 1959 hasta 2020. Estos datos incluyen tasas de mortalidad anuales para varios grupos de edad. De manera similar, Francia y Japón tienen sus respectivas bases de datos, que cubren numerosos departamentos y prefecturas.

#Suavizando los Datos de Mortalidad

Al analizar los datos de mortalidad, a menudo es necesario suavizar las tasas para lidiar con la variabilidad y las irregularidades. Usamos técnicas de suavizado para crear curvas más estables que reflejen las tendencias subyacentes en la mortalidad a través de diferentes edades. Este proceso ayuda a reducir las inexactitudes que pueden surgir de fluctuaciones aleatorias en los datos.

#Pronosticando la Mortalidad

Una vez que hemos preparado los datos utilizando los métodos propuestos, podemos comenzar a hacer pronósticos. Los pronósticos pueden presentarse como curvas que muestran las tasas de mortalidad esperadas para los próximos años. Al combinar nuestros resultados de los componentes determinísticos y los que varían con el tiempo, podemos proporcionar una imagen más completa de lo que se puede esperar en términos de cambios en la mortalidad a través del tiempo.

#Evaluando la Precisión del Pronóstico

Para evaluar qué tan bien funciona nuestro método de pronóstico, comparamos su precisión con enfoques tradicionales. Usamos medidas comunes de precisión del pronóstico, como el error absoluto medio de predicción, para ver qué tan cerca están nuestros pronósticos de las tasas observadas reales.

Además, evaluamos qué tan bien los intervalos que proporcionamos para nuestros pronósticos capturan los valores reales. Esto es importante porque un buen pronóstico no solo predice un valor, sino que también muestra la incertidumbre alrededor de ese valor.

#Resultados y Hallazgos

Nuestras pruebas usando el método de pronóstico propuesto han mostrado resultados prometedores. Por ejemplo, al comparar nuestros pronósticos para las tasas de mortalidad específicas por edad en EE. UU., Francia y Japón, encontramos que nuestro método generalmente produjo predicciones más precisas que los métodos tradicionales, especialmente al considerar múltiples poblaciones al mismo tiempo.

El método fue particularmente efectivo en capturar la dinámica de las tasas de mortalidad en EE. UU. y Francia, donde los datos mostraron más variabilidad en comparación con Japón. Esto resalta la importancia de utilizar un enfoque de modelado conjunto, ya que permite una mejor comprensión y predicción de la mortalidad entre diferentes poblaciones.

#Implicaciones para los Responsables de Políticas

Pronósticos de mortalidad precisos son críticos para varios sectores, incluyendo la salud y los seguros. Al emplear este nuevo método de pronóstico, los responsables de políticas pueden obtener una comprensión más clara de las tendencias futuras en la mortalidad y planear en consecuencia. Esto es especialmente relevante a la luz de los desafíos que plantea una población envejecida.

Al considerar las interdependencias entre diferentes grupos, los responsables de políticas pueden tomar decisiones informadas que tengan en cuenta no solo el estado actual de la mortalidad, sino también cómo podría evolucionar en el futuro. Esto puede llevar a una mejor asignación de recursos y estrategias de preparación.

#Direcciones Futuras

Todavía hay mucho por explorar en el ámbito del pronóstico de series temporales funcionales. La metodología que proponemos puede adaptarse y ampliarse para incluir otros factores, como el estado socioeconómico, cambios en el estilo de vida, y intervenciones de salud pública. Investigaciones adicionales podrían indagar en los impactos a largo plazo de estos factores sobre la mortalidad y cómo se pueden integrar en modelos de pronóstico futuros.

Además, las herramientas desarrolladas en este estudio pueden aplicarse a otros campos más allá del pronóstico de mortalidad, incluyendo economía, estudios climáticos y investigación en salud, donde entender los cambios dinámicos a través del tiempo es crucial.

#Conclusión

En resumen, el nuevo método propuesto para pronosticar tasas de mortalidad específicas por edad representa un avance significativo en la modelación estadística. Al combinar técnicas robustas de descomposición de datos con análisis dinámico, podemos lograr mejor precisión en la predicción de tendencias futuras de mortalidad en múltiples poblaciones. Este método no solo mejora nuestra comprensión de las tasas de mortalidad, sino que también proporciona valiosas perspectivas para los responsables de políticas que buscan abordar los desafíos que presenta una población global cada vez más envejecida. A medida que los datos continúan evolucionando, los enfoques y técnicas discutidos aquí seguirán siendo esenciales para analizar y pronosticar sistemas complejos en varios campos.