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Pronósticos probabilísticos de la esperanza de vida para la ciudad de Rosario, Argentina

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Title Pronósticos probabilísticos de la esperanza de vida para la ciudad de Rosario, Argentina
 
Creator Andreozzi, Lucía
Ventroni, Nora
 
Subject
Datos funcionales; Modelo de Lee-Carter; Intervalo de pronóstico
 
Description La esperanza de vida al nacer es uno de los índices más útiles para medir el nivel general de la mortalidad y estima el nivel de la mortalidad con más precisión que la tasa bruta de mortalidad porque es independiente de la estructura por edad de la población. Además permite comparar los niveles de distintas poblaciones en distintos momentos históricos. Los modelos de pronósticos probabilísticos generan tasas de mortalidad por edad para períodos futuros, y a partir de estos resultados es posible, derivar los pronósticos de la esperanza de vida al nacer, y sus correspondientes intervalos de confianza. En este trabajo se aplica uno de los primeros modelos probabilísticos de pronóstico en mortalidad como es el modelo de Lee y Carter (1992) y una de las últimas metodologías propuestas en el área, el modelo para datos funcionales desarrollado por Hyndman y Ullah (2008). Ambos modelos pronostican la mortalidad y permiten, a través de tablas de vida basadas en los pronósticos de las tasas de mortalidad, derivar la esperanza de vida al nacer. La aplicación se realiza a datos de mortalidad de la Ciudad de Rosario, en el período 1980-2015, para obtener pronósticos puntuales y por intervalos de la esperanza de vida al nacer.
 
Publisher Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario
 
Contributor
 
Date 2017-06-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion

 
Format application/pdf
 
Identifier http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/152
 
Source SaberEs; Vol. 9, Núm. 1 (2017)
1852-4222
1852-4184
 
Language spa
 
Relation http://www.saberes.fcecon.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/152/382
 
Rights Copyright (c) 2017 SaberEs