Probabilistic projections of age-specific fertility rates (1895-2040)

El objetivo del presente trabajo es modelar y pronosticar tasas de fecundidad por edad de la madre en Argentina para períodos sin datos, con base en estadísticas vitales (1980-2014), estimaciones previas disponibles parael lapso 1955-1980, censos y proyecciones de población. Para ello, a partir de modelos de series de tiempo funcionales se proyectaron y retroproyectaron las tasas de fecundidad por edad para los períodos 1895-1955 y 2015-2040 para todo el país. Los datos obtenidos permitieron construir probables escenarios pasados y futuros de la fecundidad por edad y se revelaron relativamente coherentescon la información y las tendencias sociodemográficas generales, lo que permitióreabrir preguntas acerca del proceso de transición de la fecundidad.The goal of this article is to model and project fertility rates by age in Argentina, using vital statistics (1980-2014), population estimates, censuses, and previous estimates of fertility rates by age available for the 1955-1980 period. Using functional series models, we estimate fertility rates by age for the 1895-1950 and 2015- 2040 periods, at the national level. The data obtained allowed the construction of probable past and future age-specific fertility scenarios and revealed a relative consistency with generalFil: Sacco Zeballos, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Andreozzi, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentin

Análisis de la mortalidad por edad y sexo mediante modelos para datos funcionales

En este trabajo se realiza una breve descripción del enfoque de datos funcionales para modelar las tasas de mortalidad por edad y sexo, esta propuesta es un avance sobre el modelo tradicional de Lee-Carter y alguna de sus modificaciones. El nuevo método se aplica a las tasas de mortalidad por edad y sexo de la Argentina. Una característica de estos nuevos modelos es que permiten interpretar el comportamiento de la mortalidad a través del tiempo relacionándolo con el comportamiento por edades, esto debido especialmente a la utilización de técnicas de componentes principales sobre los datos suavizados de las tasas de mortalidad por edad y sexo. Además se puede destacar que el método permite construir intervalos de pronóstico con un nivel de incertidumbre aceptable. En el caso del estudio de mortalidad por edad y sexo en Argentina los resultados de los pronósticos que se obtienen por este método son superiores a los obtenidos por modelos ARIMA, tanto en sus valores puntuales como en la amplitud de sus intervalos de pronósticoIn this paper a brief description of the approach of functional data to model mortality rates by age and sex is performed, this proposal is an improvement over the traditional model of Lee-Carter and some of its modifications. The new method is applied to mortality rates by ages and sex of Argentina. A feature of these new models is they allow to describe the behavior of mortality over time relating it to the behavior by age, this especially due to the use of principal components techniques on the smoothed data of mortality rates by ages and sex. Also be noted that the method allows to built prediction intervals with an acceptable level of uncertainty. For the study of mortality by age an d sex in Argentina the forecasting results obtained by this method are superior to those obtained by ARIMA models, both, in their specific values and in the forecast intervals width.Fil: Blacona, Maria Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.económicas y Estadística; ArgentinaFil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Cs.económicas y Estadística; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Probabilistic estimations and projections of life expectancy for Argentina, 2000-2095

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; Argentin

Métodos probabilísticos de pronóstico de la mortalidad y su aplicación a tres departamentos de la provincia de Córdoba

Tesis (Doctorado en Demografía) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2018.La fecundidad, la mortalidad y la migración constituyen las componentes de crecimiento de la población y en la actualidad organismos tales como las Naciones Unidas y otras instituciones referentes en el área son los encargados de determinar los niveles y probables patrones para cada una de ellas. Luego de establecer ciertos supuestos, los niveles y patrones se combinan con información relativa a la estructura existente por edad y sexo y mediante una serie de cálculos se obtiene la proyección de la población con dicha especificación. Esta metodología es conocida como el método de las componentes y representa el modo más tradicional de realizar una proyección demográfica. Si bien las proyecciones o pronósticos probabilísticos en demografía surgen con la finalidad de cuantificar la incertidumbre asociada a los resultados, en contraste con las metodologías clásicas que carecen de dicha medida asociada, terminan por fomentar la generación de una gran variedad de extensiones y posibilidades de estimación, (a partir de Lee-Carter y el Modelo para Datos Funcionales se generan numerosas propuestas, algunas con leves y otras con notorias variaciones en la metodología tanto de estimación como de pronóstico) de modo tal que otro tipo de incertidumbre aparece: la de la de seleccionar una metodología oficial. Mejorar las proyecciones es de gran importancia ya que las tendencias del tamaño de la población, la estructura de edad, nacimientos, muertes y otras variables demográficas resultan de interés para una amplia gama de analistas, políticos, científicos y planificadores de la industria y del gobierno. Contar con información de calidad en estos aspectos constituye un insumo básico para la toma de decisiones en las más diversas áreas. Puntualmente, las proyecciones se utilizan, en conjunto con otros indicadores, para determinar la asignación de fondos destinados a infraestructura en general. Es por ello que en esta tesis se presentarán los modelos probabilísticos, sus principales características y se revisarán sus virtudes y limitaciones. Cabe resaltar que hasta el momento esta metodología no es de uso frecuente en Argentina y para contribuir a su estudio se presentará en este trabajo una aplicación dirigida a proyectar las tasas específicas de mortalidad de tres departamentos de la Provincia de Córdoba; La Capital, Río Cuarto y Sobremonte, con información disponible para un período de estudio que abarca desde el año 1980 hasta 2013.2019-08-25Fil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

Mortality projection using two probabilistic models: Applications and limitations

En este artículo se presenta el modelo de Lee-Carter y el Modelo de Datos Funcionales (dos modelos probabilísticos, ambos provenientes de la Estadística) y con cada uno se elabora la proyección de la mortalidad y las esperanzas de vida al nacimiento en tres Departamentos de la Provincia de Córdoba para el período 2020 – 2040. Además, se analizan las fortalezas y debilidades de ambos métodos. Para ello se utilizan datos provenientes de Estadísticas Vitales y Censos Nacionales de Población de Argentina. Asimismo, se aborda la relación entre las metodologías estadísticas y la Demografía.This paper is focused on Lee-Carter Model and Functional Data Model, both of which were developed in the field of Statistics. These models are applied in order to carry out the projection of mortality and life expectancies at birth on three departments of the province of Córdoba (Argentina) from 2020 to 2040. The strengths and weakness of said models are also analyzed. In order to do that, data from Vital Statistics and National Census in Argentina were used. Moreover, there is reference to the relationship between Demography and Statistics as well.Fil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Torres, Eduardo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentin

La fecundidad en la ciudad de Rosario, Argentina: proyecciones y retroproyecciones de la tasa global de fecundidad y las tasas específicas de fecundidad

The study that gives rise to this article arises from the results obtained in the framework of a collaboration agreement signed by the Statistical Office of Rosario City and the School of Statistics of the Faculty of Economic Sciences and Statistics (National University of Rosario). Among its objectives is to obtain probabilistic fertility forecasts for Rosario City. For this, based on vital statistics, estimates and population projections, probable scenarios, past and future, are constructed, both for the global fertility rate and the specific fertility rates. The results of this study, based on the application of probabilistic prognostic models, allow to know structures and trends, past and future, of fertility, so that diagnoses can be generated that are useful for the evaluation and management of the health system or good for the development of new public policies. The results indicate that Rosario had, has and will continue to have a change in fertility patterns faster and more marked than the national average. Although this fact is to be expected in a context marked by advances in public health (which allow access to more and better reproductive health care), the methodology used here is based solely on the extrapolation of trends, therefore, the backprojection must be carefully analyzed

Modelos para series de tiempo con estacionalidad compleja

n.d.Fil: Blacona, María Teresa - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario- Argentin

Fertility in Rosario City, Argentina: Projections and retro-projections of the global fertility rate and specific fertility rates

El estudio que da lugar al presente artículo surge a partir de los resultados obtenidos en el marco de un convenio de colaboración firmado por la Dirección General de Estadística de la Municipalidad de Rosario y la Escuela de Estadística de la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario. Entre sus objetivos, se plantea el de obtener pronósticos probabilísticos de la fecundidad para la Ciudad de Rosario. Para ello, con base en estadísticas vitales, estimaciones y proyecciones de población se construyen escenarios probables, pasados y futuros, tanto para la tasa global de fecundidad como para las tasas específicas de fecundidad. Los resultados de este estudio, basados en la aplicación de modelos probabilísticos de pronóstico, permiten conocer estructuras y tendencias, pasadas y futuras de la fecundidad, de modo que puedan generarse diagnósticos que sean de utilidad para la evaluación y gestión del sistema de salud o bien para el desarrollo de nuevas políticas públicas. Los resultados indican que Rosario tuvo, tiene y seguirá teniendo un cambio en los patrones de fecundidad más rápido y marcado que el promedio nacional. Si bien este hecho es esperable, en un contexto signado por los avances en la salud pública, que permiten acceder a más y mejor atención en salud reproductiva, la metodología aquí empleada se basa únicamente en la extrapolación de las tendencias, por ello la retroproyección debe ser analizada cuidadosamente. Con posterioridad, en la sección metodológica, se presentan los modelos probabilísticos de pronóstico que se emplean para la obtención de resultados.The study that gives rise to this article arises from the results obtained in the framework of a collaboration agreement signed by the Statistical Office of Rosario City and the School of Statistics of the Faculty of Economic Sciences and Statistics (National University of Rosario). Among its objectives is to obtain probabilistic fertility forecasts for Rosario City. For this, based on vital statistics, estimates and population projections, probable scenarios, past and future, are constructed, both for the global fertility rate and the specific fertility rates. The results of this study, based on the application of probabilistic prognostic models, allow to know structures and trends, past and future, of fertility, so that diagnoses can be generated that are useful for the evaluation and management of the health system or good for the development of new public policies. The results indicate that Rosario had, has and will continue to have a change in fertility patterns faster and more marked than the national average. Although this fact is to be expected in a context marked by advances in public health (which allow access to more and better reproductive health care), the methodology used here is based solely on the extrapolation of trends, therefore, the backprojection must be carefully analyzed.Fil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Ventroni, Nora Isabel. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas; Argentina. Provincia de Santa Fe. Municipalidad de Rosario; Argentin

Fertility Probabilistic Projections in Argentina

En los últimos años se ha propuesto una importante cantidad de métodos estadísticos demográficos. La gran mayoría han sido desarrollados con la finalidad de pronosticar las componentes demográficas y/o medidas derivadas a partir de la suposición de un modelo subyacente. El presente trabajo pretende realizar un ejercicio comparativo integral a través de la estimación y pronóstico de la fecundidad a partir de tres propuestas —métodos clásicos de pronóstico, tales como los modelos ARIMA y los suavizados exponenciales, modelos para datos funcionales (MDF) y modelos jerárquicos bayesianos (MJB)—, como un primer paso hacia el estudio de las proyecciones de población derivadas de cada una de ellas, empleando datos de la Argentina. El ejercicio tiene como horizonte final la estimación de la mortalidad y la fecundidad a través de los tres métodos mencionados para luego integrarlos en proyecciones de población.In recent years, a significant number of demographic statistical methods have been proposed. Most of them have been developed with the purpose of forecasting demographic components or indicators derived from the assumptions of an underlying model. The present work aims to carry out a comprehensive comparative exercise through the estimation and forecast of fertility based on three proposals —classic forecast methods such as ARIMA models and exponential smoothing, functional data models (FDM) and Bayesian hierarchical models (BHM)— as a first step towards the study of population projections derived from each of method, using data from Argentina. The exercise has as final objective the estimation of mortality and fertility through the three aforementioned methods to later integrate them into population projections.Fil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; ArgentinaFil: Ribotta, Bruno Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentin

Pls Path Modeling en la alta complejidad y escasa información del tercer milenio

n.d.Gallese, Elda; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentin