There have been continuous improvements in human life expectancy. Life expectancy is as a key factor in an aging population and can wreak severe damage on the financial integrity of pension providers. Hence, the projection of the accurate future mortality is a critical point to prevent possible losses to pension providers. However, improvements in future mortality would be overestimated by a typical mortality projection method using the Lee-Carter model since it underestimates the mortality index ${\kappa}_t$. This paper suggests a mortality projection based on the projection of the skewness of the mortality versus the typical mortality projection of the Lee-Carter model based on the projection of the mortality index, ${\kappa}_t$. The paper shows how to indirectly estimate future t trend with the skewness of the mortality and compares the results under each estimation method of the mortality index, ${\kappa}_t$. The analysis of the results shows that mortality projection based on the skewness presents less improved mortality at an elderly ages than the original projection.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.2
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pp.171-188
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2021
Due to an increased demand for longevity risk analysis, various stochastic models have been suggested to evaluate uncertainly in estimated life expectancy and the associated value of future annuity payments. Recently updated data allow us to analyze mortality for a longer historical period and extended age ranges. This study followed up previous case studies using up-to-date empirical data on Korean mortality and the recently developed R package StMoMo for stochastic mortality models analysis. The suitability of stochastic mortality models, focusing on retirement ages, was investigated with goodness-of-fit, validity of models, and ability of generating reasonable sets of simulation paths of future mortality. Comparisons were made across various types of models. Based on the selected models, the variability of important estimated measures associated with pension, annuity, and reverse mortgage were quantified using simulations.
A reverse mortgage provides a pension until the death for the insured or last survivor. Long-term risk management is important to estimate the contractual period of a reverse mortgage. It is also necessary to study prediction methods of mortality rates that appropriately reflect the improvement trend of the mortality rate since the extension of the life expectancy, which is the main cause of aging, can have a serious impact on the pension financial soundness. In this study, the Lee-Carter (LC) model reflects the improvement in mortality rates; in addition, multiple life model are also applied to a reverse mortgage. The mortality prediction method by the traditional LC model has shown a dramatic improvement in the mortality rate; therefore, this study suggests mortality projection based on the projection of the skewness for the mortality that has been applied to appropriately reflect the improvement trend of the mortality rate. This paper calculates monthly payments using future mortality rates based on the projection of the skewness of the mortality. As a result, the mortality rates based on this method less reflect the mortality improvement effect than the mortality rates based on a traditional LC model and a larger pension amount is calculated. In conclusion, this method is useful to forecast future mortality trend results in a significant reduction of longevity risk. It can also be used as a risk management method to pay appropriate monthly payments and prevent insufficient payment due to overpayment by the issuing institution and the guarantee institution of the reverse mortgage.
In this paper, I have tested various kinds of methods for mortality projection and chose Lee-Carter method for projection of Korean mortality by age and sex. I reviewed the trends of life tables and life expectancies by age and sex from 2005 to 2050 projected by Lee-Carter method and found that the method was very applicable for Korean mortality projection. The differences between reported and estimated data for the period of 1971-2003 were small enough for both sexes and for all of the age groups. The projected life expectancies in 2051 were 82.73 years for males and 89.41 for females, and the differences decreased from 7.06 years in 2005 to 6.68 years. Because of the limitation of Korean infant mortality rate, I adopted the Japanese estimated IMR in 2050 as Korean object level in 2051. When the time series of IMR become long enough, we can use Korean IMR directly for the mortality projection. In addition, if we can estimate the changes of the main cause of death correctly in future, the mortality projection will be more correct and reliable. This will be available when we can produce a long series of life tables by cause of deaths.
By use of a mortality forecasting model and a life table, forecasting the average life expectancy is an effective way to evaluate the future mortality level. There are differences between the actual values of average life expectancy at present and the forecasted values of average life expectancy in population projection 2006 from Statistics Korea. The reason is that the average life expectancy forecasts did not reflect the increasing speed of the actual ones. The main causes of the problem may be errors from judgment for projection, from choice, or use of a mortality forecasting model. In this paper, we focus on the choice of the mortality forecasting model to inspect this problem. Statistics Korea should take a mortality forecasting model with considerable investigation to proceed population projection 2011 without the errors observed in population projection 2006. We compare the five mortality forecasting models that are the LC(Lee and Carter) model used widely and its variants, and the HP8(Heligman and Pollard 8 parameter) model for handling death probability. We make average life expectancy forecasts by sex using modeling results from 2010 to 2030 and compare with that of the population projection 2006 during the same period. The average life expectancy from all five models are forecasted higher than that of the population projection 2006. Therefore, we show that the new average life expectancy forecasts are relatively suitable to the future mortality level.
Over the past 50 years, explorative research on the nation's mortality decline patterns has showed a decrease in age-specific mortality rates in all age groups, but there were different improvement patterns in specific mortality rates depending on ages and periods. Greater distinct improvement was observed in mortality rates among women than men, and there was a noticeable improvement in mortality rates in certain groups especially in the more recent decades, revealing a structural change in the overall trends regarding death periods. In this paper, we compare various stochastic mortality models considering cohort effects for mortality projection using Korean female mortality data and further explore the uncertainty related to projection. It also created age-specific mortality rates and life expectancy for women until 2067 based on the results of the analysis, and compared them with future age-specific mortality rates and life expectancy provided by the national statistical office (KOISIS). The best optimal model could vary depending on data usage periods. however, considering the overall fit and predictability, the PLAT model would be regarded to have appropriate predictability in terms of the mortality rates of women in South Korea.
South Korea has experienced a rapid fertility decline and notable mortality improvement. As the drop in TFR was quicker and greater in terms of tempo and magnitude, it cast a new challenge of population projection - how to improve the forecasting accuracy in the country with a super-low fertility pattern. This study begin with the current status of the national population projection as implemented by Statistics Korea by comparing the 2009 interim projection with the 2006 official national population projection. Secondly, this study compare the population projection system including projection agencies, projection horizons, projection intervals, the number of projection scenarios, and the number of assumptions on fertility, mortality and international migration among super-low fertility countries. Thirdly we illustrate a stochastic population projection for Korea by transforming the population rates into one parameter series. Finally we describe the future challenges of the national population projection, and propose the projection scenarios for the 2011 official population projection. To enhance the accuracy, we suggest that Statistics Korea should update population projections more frequently or distinguish them into short-term and long-term projections. Adding more than four projection scenarios including additional types of "low-variant"fertility could show a variety of future changes. We also expect Statistics Korea topay more attention to the determination of a base population that should include both national and non-national populations. Finally we hope that Statistics Korea will find a wise way to incorporate the ideas underlying the system of stochastic population projection as part of the official national population projection.
In recent decades, decreasing trends in esophageal cancer mortality have been observed across China. We here describe esophageal cancer mortality trends in Linzhou city, a high-incidence region of esophageal cancer in China, during 1988-2010 and make a esophageal cancer mortality projection in the period 2011-2020 using a Bayesian approach. Age standardized mortality rates were estimated by direct standardization to the World population structure in 1985. A Bayesian age-period-cohort (BAPC) analysis was carried out in order to investigate the effect of the age, period and birth cohort on esophageal cancer mortality in Linzhou during 1988-2010 and to estimate future trends for the period 2011-2020. Age-adjusted rates for men and women decreased from 1988 to 2005 and changed little thereafter. Risk increased from 30 years of age until the very elderly. Period effects showed little variation in risk throughout 1988-2010. In contrast, a cohort effect showed risk decreased greatly in later cohorts. Forecasting, based on BAPC modeling, resulted in a increasing burden of mortality and a decreasing age standardized mortality rate of esophageal cancer in Linzhou city. The decrease of esophageal cancer mortality risk since the 1930 cohort could be attributable to the improvements of socialeconomic environment and lifestyle. The standardized mortality rates of esophageal cancer should decrease continually. The effect of aging on the population could explain the increase in esophageal mortality projected for 2020.
This study was investigated the relationship between the temperature and the mortality of aged (${\geq}65$ yr) during the winter seasons from 1992 to 2007 in Seoul, Korea by utilizing climate data and death records. The study also estimated the future risks by employing the projections of the population in Seoul, Korea and climate change scenario of Korea from 2011 to 2030. The limitation of this study was the impossibility in the prediction of daily mortality counts. Therefore, daily death numbers could be predicted based on the future population projection for Korea and the death records of 2005. The result indicated that risks increased by 0.27%, 0.52%, 0.32% and 0.41% in association with the $1^{\circ}C$ decrease in daily minimum temperature from the mortality counts of total, respiratory, cardiovascular, and cardiorespiratory in the past date while 0.31%, 0.42%, 0.59% and 0.66% in the future. Based on the results obtained from this study, it is concluded that the risk in the future will be higher than the past date although there is an uncertainty in estimating death counts in the future.
Projection of load of cancer mortality helps in quantifying the burden of cancer and is essential for planning cancer control activities. As per our knowledge, there have not been many attempts to project the cancer mortality burden at the country level in India mainly due to lack of data on cancer mortality at the national and state level. This is an attempt to understand the magnitude of cancer mortality problem for the various calendar years from 2011 to 2026 at 5-yearly intervals. Age, sex and site-wise specific cancer mortality data along with populations covered by the registries were obtained from the report of National Cancer Registry Programme published by Indian Council of Medical Research for the period 2001-2004. Pooled age sex specific cancer mortality rates were obtained by taking weighted average of these six registries with respective registry populations as weights. The pooled mortality rates were assumed to represent the country's mortality rates. Populations of the country according to age and sex exposed to the risk of cancer mortality in different calendar years were obtained from the report of Registrar General of India providing population projections for the country for the years from 2011 to 2026. Population forecasts were combined with the pooled mortality rates to estimate the projected number of cancer mortality cases by age, sex and site of cancer at various 5-yearly periods Viz. 2011, 2016, 2021 and 2026. The projections were carried out for the various cancer-leading sites as well as for 'all sites' of cancer. The results revealed that an estimated 0.44 million died due to cancer during the year 2011, while 0.51 million and 0.60 million persons are likely to die from cancer in 2016 and 2021. In the year 2011 male mortality was estimated to be 0.23 million and female mortality to be 0.20 million. The estimated cancer mortality would increase to 0.70 million by the year 2026 as a result of change in size and composition of population. In males increase will be to 0.38 millions and in females to 0.32 millions. Among women, cancer of the breast, cervical and ovary account for 34 percent of all cancer deaths. The leading sites of cancer mortality in males are lung, oesophagus, prostrate and stomach. The above results show a need for commitment for tackling cancer by reducing risk factors and strengthening the existing screening and treatment facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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