Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095

Autores
Andreozzi, Lucía
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Las proyecciones demográficas contienen incertidumbre y los modelos probabilísticos se pro-ponen cuantificarla. El presente trabajo desarrolla proyecciones probabilísticas de la Esperanza de Vida al nacer para Argentina para el período 2025-2100 en base al Modelo Jerárquico Baye-siano. Raftery et. al. (2013) desarrollan un modelo que permite estimar la tasa de aumento en la esperanza de vida de un país utilizando datos anteriores de ese país, y también teniendo en cuenta los patrones pasados observados en todos los demás países. Luego Raftery (2014) usa el modelo de brecha femenina para desarrollar la esperanza de vida en varones. Se evalúan para ello tres períodos de ajuste y en base a la selección del más adecuado se analizan los resultados; la esperanza de vida para varones y mujeres, su tendencia y la brecha entre ambas. Finalmente, se comparan los resultados estimados con los datos oficiales de la agencia nacional de estadística. El MJB presenta resultados plausibles junto con una medida de incertidumbre asociada que permite decidir hasta cuando serían confiables o informables los pronósticos, sin embargo, el período base incluye proyecciones como datos de entrada, generando una paradoja de usar proyecciones para proyectar. La diferencia que se presenta en las proyecciones para varones da cuenta de la importancia en el modelo al incluir o no el último punto de la serie de datos. Si bien los modelos probabilísticos representan grandes avances quedan detalles por discutir, como el del período base y su relación con las fuentes oficiales (sean estimaciones o proyecciones).
Demographic projections contain uncertainty and probabilistic models aim to quantify it. This paper develops probabilistic projections of Life Expectancy at birth for Argentina for the period 2025-2100 based on the Bayesian Hierarchical Model. Raftery et. to the. (2013) develop a model that allows estimating the rate of increase in life expectancy of a country using previous data from that country, and taking into account past patterns observed in all other countries. Then Raftery (2014) uses the female gap model to develop life expectancy in males. For this purpose, three adjustment periods are evaluated and the results are analyzed based on the selection of the most appropriate one; life expectancy for men and women, its trend and the gap between the two. Finally, the estimated results are compared with the official data from the national statistical agency. The BHM presents plausible results together with a measure of associated uncertainty that allows deciding until when the forecasts would be reliable or reportable, however, the base period includes projections as input data, generating a paradox of using projections to project. The difference that occurs in the projections for men shows the importance in the model of including or not the last point of the data series. Although the probabilistic models represent great advances, details remain to be discussed, such as the base period and its relationship with official sources (whether estimates or projections).
Fil: Andreozzi, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
MODELO JERÁRQUICO BAYESIANO
ESPERANZA DE VIDA AL NACER
ARGENTINA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/224471

id CONICETDig_2de66a6773ed3a3699ac7b5ae3289314
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/224471
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095Probabilistic estimations and projections of life expectancy for Argentina, 2000-2095Andreozzi, LucíaMODELO JERÁRQUICO BAYESIANOESPERANZA DE VIDA AL NACERARGENTINAhttps://purl.org/becyt/ford/5.9https://purl.org/becyt/ford/5Las proyecciones demográficas contienen incertidumbre y los modelos probabilísticos se pro-ponen cuantificarla. El presente trabajo desarrolla proyecciones probabilísticas de la Esperanza de Vida al nacer para Argentina para el período 2025-2100 en base al Modelo Jerárquico Baye-siano. Raftery et. al. (2013) desarrollan un modelo que permite estimar la tasa de aumento en la esperanza de vida de un país utilizando datos anteriores de ese país, y también teniendo en cuenta los patrones pasados observados en todos los demás países. Luego Raftery (2014) usa el modelo de brecha femenina para desarrollar la esperanza de vida en varones. Se evalúan para ello tres períodos de ajuste y en base a la selección del más adecuado se analizan los resultados; la esperanza de vida para varones y mujeres, su tendencia y la brecha entre ambas. Finalmente, se comparan los resultados estimados con los datos oficiales de la agencia nacional de estadística. El MJB presenta resultados plausibles junto con una medida de incertidumbre asociada que permite decidir hasta cuando serían confiables o informables los pronósticos, sin embargo, el período base incluye proyecciones como datos de entrada, generando una paradoja de usar proyecciones para proyectar. La diferencia que se presenta en las proyecciones para varones da cuenta de la importancia en el modelo al incluir o no el último punto de la serie de datos. Si bien los modelos probabilísticos representan grandes avances quedan detalles por discutir, como el del período base y su relación con las fuentes oficiales (sean estimaciones o proyecciones).Demographic projections contain uncertainty and probabilistic models aim to quantify it. This paper develops probabilistic projections of Life Expectancy at birth for Argentina for the period 2025-2100 based on the Bayesian Hierarchical Model. Raftery et. to the. (2013) develop a model that allows estimating the rate of increase in life expectancy of a country using previous data from that country, and taking into account past patterns observed in all other countries. Then Raftery (2014) uses the female gap model to develop life expectancy in males. For this purpose, three adjustment periods are evaluated and the results are analyzed based on the selection of the most appropriate one; life expectancy for men and women, its trend and the gap between the two. Finally, the estimated results are compared with the official data from the national statistical agency. The BHM presents plausible results together with a measure of associated uncertainty that allows deciding until when the forecasts would be reliable or reportable, however, the base period includes projections as input data, generating a paradox of using projections to project. The difference that occurs in the projections for men shows the importance in the model of including or not the last point of the data series. Although the probabilistic models represent great advances, details remain to be discussed, such as the base period and its relationship with official sources (whether estimates or projections).Fil: Andreozzi, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaUniversidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas2023-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/224471Andreozzi, Lucía; Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095; Universidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas; Población y Desarrollo; 29; 57; 12-2023; 47-602076-054XCONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://scielo.iics.una.py/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2076-054X2023005700047&lng=es&nrm=iso&tlng=esinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.18004/pdfce/2076-054x/2023.029.57.047info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-03T10:00:20Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/224471instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-03 10:00:20.932CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
Probabilistic estimations and projections of life expectancy for Argentina, 2000-2095
title Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
spellingShingle Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
Andreozzi, Lucía
MODELO JERÁRQUICO BAYESIANO
ESPERANZA DE VIDA AL NACER
ARGENTINA
title_short Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
title_full Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
title_fullStr Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
title_full_unstemmed Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
title_sort Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095
dc.creator.none.fl_str_mv Andreozzi, Lucía
author Andreozzi, Lucía
author_facet Andreozzi, Lucía
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv MODELO JERÁRQUICO BAYESIANO
ESPERANZA DE VIDA AL NACER
ARGENTINA
topic MODELO JERÁRQUICO BAYESIANO
ESPERANZA DE VIDA AL NACER
ARGENTINA
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/5.9
https://purl.org/becyt/ford/5
dc.description.none.fl_txt_mv Las proyecciones demográficas contienen incertidumbre y los modelos probabilísticos se pro-ponen cuantificarla. El presente trabajo desarrolla proyecciones probabilísticas de la Esperanza de Vida al nacer para Argentina para el período 2025-2100 en base al Modelo Jerárquico Baye-siano. Raftery et. al. (2013) desarrollan un modelo que permite estimar la tasa de aumento en la esperanza de vida de un país utilizando datos anteriores de ese país, y también teniendo en cuenta los patrones pasados observados en todos los demás países. Luego Raftery (2014) usa el modelo de brecha femenina para desarrollar la esperanza de vida en varones. Se evalúan para ello tres períodos de ajuste y en base a la selección del más adecuado se analizan los resultados; la esperanza de vida para varones y mujeres, su tendencia y la brecha entre ambas. Finalmente, se comparan los resultados estimados con los datos oficiales de la agencia nacional de estadística. El MJB presenta resultados plausibles junto con una medida de incertidumbre asociada que permite decidir hasta cuando serían confiables o informables los pronósticos, sin embargo, el período base incluye proyecciones como datos de entrada, generando una paradoja de usar proyecciones para proyectar. La diferencia que se presenta en las proyecciones para varones da cuenta de la importancia en el modelo al incluir o no el último punto de la serie de datos. Si bien los modelos probabilísticos representan grandes avances quedan detalles por discutir, como el del período base y su relación con las fuentes oficiales (sean estimaciones o proyecciones).
Demographic projections contain uncertainty and probabilistic models aim to quantify it. This paper develops probabilistic projections of Life Expectancy at birth for Argentina for the period 2025-2100 based on the Bayesian Hierarchical Model. Raftery et. to the. (2013) develop a model that allows estimating the rate of increase in life expectancy of a country using previous data from that country, and taking into account past patterns observed in all other countries. Then Raftery (2014) uses the female gap model to develop life expectancy in males. For this purpose, three adjustment periods are evaluated and the results are analyzed based on the selection of the most appropriate one; life expectancy for men and women, its trend and the gap between the two. Finally, the estimated results are compared with the official data from the national statistical agency. The BHM presents plausible results together with a measure of associated uncertainty that allows deciding until when the forecasts would be reliable or reportable, however, the base period includes projections as input data, generating a paradox of using projections to project. The difference that occurs in the projections for men shows the importance in the model of including or not the last point of the data series. Although the probabilistic models represent great advances, details remain to be discussed, such as the base period and its relationship with official sources (whether estimates or projections).
Fil: Andreozzi, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
description Las proyecciones demográficas contienen incertidumbre y los modelos probabilísticos se pro-ponen cuantificarla. El presente trabajo desarrolla proyecciones probabilísticas de la Esperanza de Vida al nacer para Argentina para el período 2025-2100 en base al Modelo Jerárquico Baye-siano. Raftery et. al. (2013) desarrollan un modelo que permite estimar la tasa de aumento en la esperanza de vida de un país utilizando datos anteriores de ese país, y también teniendo en cuenta los patrones pasados observados en todos los demás países. Luego Raftery (2014) usa el modelo de brecha femenina para desarrollar la esperanza de vida en varones. Se evalúan para ello tres períodos de ajuste y en base a la selección del más adecuado se analizan los resultados; la esperanza de vida para varones y mujeres, su tendencia y la brecha entre ambas. Finalmente, se comparan los resultados estimados con los datos oficiales de la agencia nacional de estadística. El MJB presenta resultados plausibles junto con una medida de incertidumbre asociada que permite decidir hasta cuando serían confiables o informables los pronósticos, sin embargo, el período base incluye proyecciones como datos de entrada, generando una paradoja de usar proyecciones para proyectar. La diferencia que se presenta en las proyecciones para varones da cuenta de la importancia en el modelo al incluir o no el último punto de la serie de datos. Si bien los modelos probabilísticos representan grandes avances quedan detalles por discutir, como el del período base y su relación con las fuentes oficiales (sean estimaciones o proyecciones).
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/224471
Andreozzi, Lucía; Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095; Universidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas; Población y Desarrollo; 29; 57; 12-2023; 47-60
2076-054X
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/224471
identifier_str_mv Andreozzi, Lucía; Estimaciones y proyecciones probabilísticas de la esperanza de vida para Argentina: Periodo 2000-2095; Universidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas; Población y Desarrollo; 29; 57; 12-2023; 47-60
2076-054X
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://scielo.iics.una.py/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2076-054X2023005700047&lng=es&nrm=iso&tlng=es
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.18004/pdfce/2076-054x/2023.029.57.047
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de las Artes. Facultad de Ciencias Económicas
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1842269633578532864
score 13.13397