年齢別死亡数の予測でより良い計画を立てる

人がどれくらい生きるか、どの年齢で死ぬかを理解するのは、医療、年金、保険の計画など多くの理由で大事なんだ。この文章では、新しい方法を使って年齢ごとの死亡数を予測する方法について話すよ。

#死亡年齢分布の重要性

死亡の年齢分布は、人々がどれくらい長生きするか、そういった数字が時間とともにどう変わるかの貴重な情報を与えてくれる。この情報は、全体の死亡率や生存率を見ただけでは得られない。さまざまな年齢での死亡数を追跡することで、人口統計や保険などの分野で働く人たちが将来のリスクや寿命をより良く予測できるようになる。

#死亡数の予測方法

各年齢で何人が亡くなるかを効果的に予測するためには、このデータの特性を考慮した適切な方法を使わなきゃいけない。従来の方法は、この情報にはうまく機能しないことがある。たとえば、死亡数がゼロ未満になることはないよね。だから、こうした限界を尊重する特別な方法を使う必要がある。

紹介する方法の一つは、累積分布関数（CDF）変換というもの。これにより、データを分析しやすく、予測しやすい形式に変換できる。こうすることで、死亡数をより正確に予測できるようになる。

#データと分析

私たちの分析では、1975年から2022年までの日本の死亡データを使用した。このデータには、年齢と性別ごとの死亡数が年ごとに分かれている。これを使って、若い年齢と年配の年齢での死亡の傾向やパターンを分析できる。

#死亡数の傾向

傾向を見ると、乳児死亡率が減っていて、死亡が高齢の方にシフトしているのが分かる。このトレンドは重要で、長生きしていることを示しているし、この変化を理解することは、保険会社や年金基金がリスクをより良く評価するのに役立つ。

#さまざまな予測方法の探求

私たちの研究では、CDF変換と中心対数比（clr）変換の2つの主な予測方法を評価している。一般的に、CDF変換の方が将来の死亡予測においてより良い精度を示す。

死亡数を確率に変換することで、これらの確率を使用してCDFを作成し、年齢ごとの死亡の分布がより明確に把握できる。

#予測精度の評価

予測が正確であることを保証するために、さまざまな精度指標を評価している。未来のさまざまなポイントに対する両方の方法の予測精度を比較することに焦点を当てている。これにより、どの方法が実際の未来データに近い予測を提供するかが分かる。

#実用的な応用

私たちの研究結果が重要なのは、特に退職後の経済的セキュリティを提供する保険業界。年金は一般的な商品で、一時金と引き換えに安定した収入を提供する。私たちの予測は、予想される寿命に基づいて、これらの年金がどのくらいの費用がかかるべきかを決定するのに役立つ。

一時的な年金は、終身年金よりも有利な場合が多く、短期間で高いリターンを提供する。私たちの予測を使って、異なる年齢と期間に対する年金の期待価格を計算できる。

#研究結果

分析の結果、CDF変換が年齢ごとの死亡数を予測するのにclr変換よりも優れた予測を提供することが分かった。この研究の結果は、死亡パターンの理解を深めるのに役立ち、政策保有者や保険会社にとっても有益だ。

#今後の方向性

この研究を基にさらに発展させる方法がある。不規則な年がデータを歪めることに対処する、より堅牢な予測方法を開発したり、この手法を他の種類の年金に適用したり、特定の人々のグループに対して生涯を追跡する予測を作ったりできる。

#結論

この研究は、さまざまな年齢での死亡数を正確に予測することの重要性を強調している。CDF変換のような革新的な方法を使うことで、医療、保険、年金などの分野で大きな影響を持つ予測が可能になる。この結果は、人口統計を理解することで、財務計画やリスク管理に役立つことを示している。

年齢特有の死亡数に焦点を当てることで、モデルを改善し、寿命やそれに関連する金融商品についてのより良い洞察を提供できる。この研究の結果は、研究者だけでなく、これらの予測を計画に利用する個人や組織にとっても役立つ。