Ajuste de modelos lineales y no lineales generalizados a datos de mortalidad aplicado a Colombia

Abstract

[EN] The increases in the average human life span along the years have being recognized and therefore, actuaries, statistician and demographers have created numerous mathematic models in order to make forecasts more accurate, since these forecasts are a crucial point for private and public institutions. This paper has as a main objetive to fit the Lee-Carter model, the Lee-Carter model with two terms and the Age-Period-Cohort to Colombia’s mortality data. The results show that the Lee-Carter with two terms model is the best fitting Colombia’s mortality rates, especially women rates.

[ES] El aumento de la supervivencia humana a través del tiempo ha creado la necesidad de entender y mejorar las estimaciones y predicciones de la dinámica demográfica de las poblaciones. Por ello, actuarios, estadísticos y demógrafos han creado diversos modelos matemáticos con el propósito de que las predicciones sean lo menos deficientes posibles, pues hoy día dichas predicciones son la base de cálculos económicos y de otra índole de muchas instituciones privadas y gubernamentales. El presente trabajo tiene como objetivo aplicar el modelo Lee-Carter con un término, el modelo Lee- Carter con dos términos y el modelo Age-Period-Cohort (APC) a datos de mortalidad colombianos, comparar sus resultados e identificar cuál de los tres modelos ajusta mejor las tasas de mortalidad colombianas. Los resultados de los análisis realizados muestran que el modelo Lee-Carter con dos términos, en general, es el que mejor ajusta los datos, principalmente para la mortalidad de las mujeres colombianas.