Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Forecasting cause-of-death of Thai mortality rate using reconciliation approach

Year (A.D.)

2022

Document Type

Thesis

First Advisor

สุวาณี สุรเสียงสังข์

Faculty/College

Faculty of Commerce and Accountancy (คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี)

Department (if any)

Department of Statistics (ภาควิชาสถิติ)

Degree Name

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

การประกันภัย

DOI

10.58837/CHULA.THE.2022.460

Abstract

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อคาดการณ์อัตรามรณะของประชากรไทยในอีก 20 ปีข้างหน้า แยกตามสาเหตุของการตายที่สำคัญ ได้แก่ โรคมะเร็งทุกชนิด โรคหลอดเลือดสมอง โรคหัวใจขาดเลือด อุบัติเหตุจากการคมนาคมขนส่งทางบก โรคเบาหวาน และรวมทุกสาเหตุการตาย ตามบัญชีจำแนกโรคระหว่างประเทศ (ICD-10) โดยใช้ตัวแบบ ลี-คาร์เตอร์ จากนั้นทำการกระทบยอดในแบบ Bottom-up และ Trace minimization forecasts (MinT) ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ จำนวนประชากรกลางปีและจำนวนประชากรที่เสียชีวิตแยกตามสาเหตุของการตาย จำแนกตามเพศและอายุ จากสถิติสาธารณสุข กองยุทธศาสตร์และแผนงาน กระทรวงสาธารณสุข ตั้งแต่ปี พ.ศ.2540 – 2562 ผลการวิจัยพบว่า ค่าคาดการณ์อัตรามรณะของประชากรไทย เมื่อทำการกระทบยอดแบบ Bottom-up และแบบ Trace minimization forecasts (MinT) มีแนวโน้มไปในทิศทางเดียวกันทั้งเพศชายและเพศหญิง คือมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นและลดลงในช่วงอายุเริ่มต้น ยกเว้นการตายด้วยโรคมะเร็งทุกชนิดและอุบัติเหตุจากการคมนาคมขนส่งทางบก หลังจากนั้นค่าอัตรามรณะมีการเพิ่มขึ้นอีกครั้งในช่วงปลายของช่วงอายุ ยกเว้นการตายด้วยโรคหัวใจขาดเลือด และโรคเบาหวานในเพศหญิง โดยที่การคาดการณ์กระทบยอดแบบ Trace minimization forecasts (MinT) มีความเหมาะสมกว่าแบบ Bottom-up นอกจากนั้นการวิจัยนี้ได้นำค่าอัตรามรณะที่คำนวณได้ไปใช้ในการคำนวณหาเบี้ยประกันภัยสุทธิของแบบประกันชีวิตตัวอย่าง ที่ให้ผลประโยชน์การตายตามสาเหตุการตายที่สำคัญด้วย

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

This research aims to forecast mortality rate of Thai Population in the next 20 years, classified by major causes of death including, malignant neoplasms, cerebrovascular diseases, ischaemic heart disease, land transport accidents, diabetes mellitus and all causes of death, according to International Classification of Diseases (ICD-10) by using the Lee-Carter Model. The study then used Bottom-up and Trace Minimization forecasts (MinT) for reconciliation. The data used in this study included the mid-year population and the number of death classified by cause of death, gender and age during 1997 – 2019, obtained from the Strategy and Planning Division Ministry of public Health.

Included in

Insurance Commons

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.