Pronóstico de tasas de mortalidad en Colombia: un enfoque basado en el análisis de datos funcional
ilustraciones, gráficas, tablas
- Autores:
-
Forero Orjuela, Raúl Alberto
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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Abernethy, J. D. (1979). The exponential increase in mortality rate with age attributed to wearing-out of biological components. Journal of Theoretical Biology, 80 (3), 333–354. Aguilera, A. M., y Aguilera-Morillo, M. (2013). Comparative study of different b-spline approaches for functional data. Mathematical and Computer Modelling, 58 (7-8), 1568–1579. Atance, D., Debón, A., y Navarro, E. (2020). A comparison of forecasting mortality models using resampling methods. Mathematics, 8 (9), 1550. Booth, H., Hyndman, R., y Tickle, L. (2014, 01). Prospective life tables. En (p. 319-344). CRC Press. Booth, H., Hyndman, R., y Tickle, L. (2015). Prospective life tables. En Computational actuarial science with r (p. 319-344). Boca Raton, FL: CRC Press. Diaz, G., Debón, A., y Giner-Bosch, V. (2018). Mortality forecasting in colombia from abridged life tables by sex. Genus, 74 (1), 1–23. Enders, W. (2003). Rats programming manual. Estima Evanston, IL. Floréz, C. E., y Mendéz, R. (1997). 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Se usa la serie anual de las curvas de mortalidad por edad y sexo para Colombia a partir del año 1950 hasta el año 2019, las cuales han sido construidas principalmente a partir de la información disponible en la página Latin American Human Mortality Database (“LAHMD”). La ventana de proyección de las curvas de mortalidad es de 10 años. El análisis es realizado tanto de forma desagregada entre hombres y mujeres, como de forma totalizada. La metodología de Hyndman y Ullah ofrece múltiples ventajas, permite controlar defectos implícitos en la información inicial, proporciona pronósticos que evidencian el nivel de mortalidad para cualquier edad, ofrece proyecciones más cercanas a cifras reportadas por entidades oficiales en comparación con las proyecciones obtenidas a través de la metodología clásica de Lee y Carter, entre otras ventajas. (Texto tomado de la fuente).In this project the functional data analysis is used to model and forecast mortality curves in Colombia, in particular, the methodology proposed by Hyndman and Ullah in 2007 is used, which uses models adjusted in functional curves with time dependence in order to know the trend of mortality and obtain the respective forecasts. The annual series of mortality curves by age and gender for Colombia is used, in particular, from 1950 to 2019, which have been mainly constructed from the information available in the Latin American Human Mortality Database (“LAHMD”). The time window of projection is 10 years. The analysis is carried out in a disaggregated way, between men and women, as well as in a totalized way. The Hyndman-Ullah model offers multiple advantages, allows to control implicit defects in the initial information, provides forecasts that show the level of mortality for any age, offers projections closer to figures reported by official entities compared to the projections obtained through the classic Lee-Carter model, among other advantages.Incluye anexosMaestríaMagíster en Ciencias - Estadísticaviii, 60 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaDepartamento de EstadísticaFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasMortalityData Interpretation, StatisticalMortalidadInterpretación Estadística de DatosStatistics - methodologyEstadística - MetodologíaAnálisis de datos funcionalesTasas de mortalidadDemografíaPronósticoSeries de tiempoEsperanza de vida al nacerColombiaFunctional data analysisMortality ratesDemographyForecastTime seriesLife expectancy at birthColombiaPronóstico de tasas de mortalidad en Colombia: un enfoque basado en el análisis de datos funcionalForecast of mortality rates in Colombia: an approach based on functional data analysisTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMColombiaAbernethy, J. D. (1979). The exponential increase in mortality rate with age attributed to wearing-out of biological components. Journal of Theoretical Biology, 80 (3), 333–354.Aguilera, A. M., y Aguilera-Morillo, M. (2013). Comparative study of different b-spline approaches for functional data. Mathematical and Computer Modelling, 58 (7-8), 1568–1579.Atance, D., Debón, A., y Navarro, E. (2020). A comparison of forecasting mortality models using resampling methods. Mathematics, 8 (9), 1550.Booth, H., Hyndman, R., y Tickle, L. (2014, 01). Prospective life tables. En (p. 319-344). CRC Press.Booth, H., Hyndman, R., y Tickle, L. (2015). Prospective life tables. En Computational actuarial science with r (p. 319-344). Boca Raton, FL: CRC Press.Diaz, G., Debón, A., y Giner-Bosch, V. (2018). Mortality forecasting in colombia from abridged life tables by sex. Genus, 74 (1), 1–23.Enders, W. (2003). Rats programming manual. Estima Evanston, IL.Floréz, C. E., y Mendéz, R. (1997). 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