This paper introduces a neural network approach for fitting the Lee-Carter and the Poisson Lee-Carter model on multiple populations. We develop some neural networks that replicate the structure of the individual LC models and allow their joint fitting by analysing the mortality data of all the considered populations simultaneously. The neural network architecture is specifically designed to calibrate each individual model using all available information instead of using a population-specific subset of data as in the traditional estimation schemes. A large set of numerical experiments performed on all the countries of the Human Mortality Database (HMD) shows the effectiveness of our approach. In particular, the resulting parameter estimates appear smooth and less sensitive to the random fluctuations often present in the mortality rates' data, especially for low-population countries. In addition, the forecasting performance results significantly improved as well.


翻译:本文件介绍了安装Lee-Carter和Poisson Lee-Carter多人口模型的神经网络方法,我们开发了一些复制单个LC模型结构的神经网络,通过同时分析所有被考虑人群的死亡率数据,使其合用。神经网络结构具体设计的目的是利用所有现有信息来校准每个个人模型,而不是像传统估算计划那样使用特定人群的一组数据。在人类死亡数据库(HMD)的所有国家进行的一大批数字实验显示了我们的方法的有效性。特别是,由此得出的参数估计数似乎很顺畅,对死亡率数据中经常出现的随机波动不太敏感,特别是对人口较少的国家而言。此外,预测结果也大为改善。

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