Estimasi, Peramalan, dan Simulasi Data Mortalitas Menggunakan Model Mortalitas Stokastik

FERY WIDHIATMOKO, Drs. Danardono, M.P.H., Ph.D.

2018 | Tesis | S2 Matematika

Pada Tesis ini dibahas teknik estimasi, peramalan, dan simualsi menggunaakn model-model mortalitas stokastik untuk menentukan model mortalitas stokastik manakah yang cocok untuk menggambarkan aspek-aspek dalam data mortalitas. Metode estimasi yang digunakan adalah menggunakan MLE dilanjutkan GNLM. Proses peramalannya menggunakan proses ARIMA. Sedangkan metode simulasi yang digunakan adalah residual bootstrap. Metode-metode ini digunakan karena memberikan hasil estimasi, peramalan, dan simulasi yang memuaskan dari penelitian-penelitian yang telah ada. Pengujian empiris dilakukan terhadap data mortalitas penduduk negara Taiwan dan kemudian diproyeksikan untuk membuat dan meramalakan tabel mortalitas pada masa depan dan menentukan angka harapan hidupnya.

This thesis discusses estimation, forecasting, and simulation techniques using stochastic mortality models to determine which stochastic mortality model is suitable to describe aspects of mortality data. The estimation method used is to use MLE followed by GNLM. The forecasting process uses ARIMA process. While the simulation method used is residual bootstrap. These methods are used because they provide satisfactory estimation, forecasting, and simulation results from existing studies. Empirical testing is conducted on the mortality data of Taiwanese population and then projected to create and predict the mortality table in the future and determine the life expectancy.

Kata Kunci : tabel mortalita, model mortalita stokastik, Maximum Likelihood Estimation, Generalized Non-Linear Model, ARIMA, residual bootstrap