Mapa mental
Una clase de memoria de campo aleatoria Modelos para la predicción de la mortalidad
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Una clase de memoria de campo aleatoria Modelos para la predicción de la mortalidad
Datos estilizados sobre la mortalidad
- Cohort effect (Willets [2004])
- Correlación de cohortes cruzadas
- Heterocedasticidad
- Correlación de cohortes cruzadas
- Cohort effect (Willets [2004])
Algunas inferencias estadísticas
- Las estimaciones de parámetros que utilizan el QMLE están inevitablemente sujetas a Grado de incertidumbre.
- Esto es de suma importancia ya que la cantidad de datos a nuestra disposición es, Generalmente, limitado.
- Esto nos permite cuantificar la incertidumbre de los parámetros Distribución asintótica.
- Esto es de suma importancia ya que la cantidad de datos a nuestra disposición es, Generalmente, limitado.
- Las estimaciones de parámetros que utilizan el QMLE están inevitablemente sujetas a Grado de incertidumbre.
Análisis empírico
- Se centra en el modelo ilustrativo
- Se considera los registros de mortalidad de Francia, Inglaterra y Gales (E & W) y EE.UU. Durante el período 1960-2012.
- Se considera los registros de mortalidad de Francia, Inglaterra y Gales (E & W) y EE.UU. Durante el período 1960-2012.
- Se centra en el modelo ilustrativo
Conclusiones
- se propone una clase de modelos de campo aleatorios con una causal estructura.
- Capturando la dependencia entre cohortes adyacentes, así como la Heteroscedasticidad.
- Para tal clase de modelos, proponemos un procedimiento de estimación para Parámetros.
- Capturando la dependencia entre cohortes adyacentes, así como la Heteroscedasticidad.
- se propone una clase de modelos de campo aleatorios con una causal estructura.