En cours d’actuariat, nous commencerons à parler des tables de mortalité prospectives.

Côté théorie, je peux renvoyer vers quelques slides de Pierre Devolder, ici. Je renvoie ici pour un court papier de vulgarisation sur le sujet. Sur l’ajustement de lois de mortalité prospectives, je renvoie au très beau mémoire en ligne ici (ou là pour des choses très proches en anglais). Pour l’approche statique, je renvoie également ici pour une méthode simple d’ajustement de loi de Makeham. Pour les aspects dynamique, il y a des documents techniques ici ou là.

Sinon pour les données que nous utiliserons en TD, elles sont ici (pour l’exposition, i.e. le nombre de vivants) et là (pour les décès). Il faut retravailler un peu les données, à cause d’une valeur “110+”, mais rien de plus simple,

> DEATH=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/R/FR-Deaths_1x1.txt",header=TRUE)
> EXPOSURE=read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/R/FR-Exposures_1x1.txt",header=TRUE)
> DEATH$Age=as.numeric(as.character(DEATH$Age))
Message d'avis :
NAs introduits lors de la conversion automatique 
> DEATH$Age[is.na(DEATH$Age)]=110
> EXPOSURE$Age=as.numeric(as.character(EXPOSURE$Age))
Message d'avis :
NAs introduits lors de la conversion automatique 
> EXPOSURE$Age[is.na(EXPOSURE$Age)]=110

Coté code, je renvoie à un précédant billet sur le sujet, ici, et là pour le package (non officiel) de démographie développé par Rob Hyndman.

Enfin, à la fin du cours, on parlera un peu de modèles de durée. J’essayerai de taper quelques choses dans les jours à venir, mais côté TD, on utilisera ce que fait Frédéric Planchet (qui connaît fort bien le sujet), et qui se trouve en ligne ici. Les données sont en ligne ici, avec un peu de code R pour retraiter les donnéesici et là, et un peu de code pour des modèles classiques, comme du modèle de Cox (ici) ou du Kaplan Meier (là).

Les codes R utilisés en TD sont les suivants (avec en plus les graphiques obtenus),

> D=DEATH[DEATH$Year==an,]
> E=EXPOSURE[EXPOSURE$Year==an,]
> MU = D[,3:5]/E[,3:5]
> plot(0:110,log(MU[,1]),type="l",col="red")
> lines(0:110,log(MU[,2]),col="blue")

Avec ci-dessus les log des taux de décès instantannés pour l’année 1986.

> PH=matrix(NA,111,111) # ligne X, colonne H
> PF=PH
> for(x in 0:110){
+ PH[x+1,1:(111-x)]=exp(-cumsum(MU[(x+1):111,2]))
+ PF[x+1,1:(111-x)]=exp(-cumsum(MU[(x+1):111,1]))
+ }
> x=0
> plot(1:111,PH[x+1,],ylim=c(0,1),type="l",col="blue")
> lines(1:111,PF[x+1,],col="red")

pour la fonction de survie à la naissance (ci-dessus) ou à 50 ans (ci-dessous),

> somme=function(x){sum(x,na.rm=TRUE)}
> EH=EF=rep(NA,111)
> EH=apply(PH,1,somme)
> EF=apply(PF,1,somme)
> plot(0:110,EH,type="l",col="blue")
> lines(0:110,EF,col="red")

Ce qui correspond aux espérances de vie résiduelles.

> for(k in 1:3){
+ Z=MU[,k]
+ Z[is.nan(Z)==TRUE]=NA
+ MU[,k]=Z
+ }
> AGE=unique(DEATH$Age)
> ANNEE=unique(DEATH$Year)
> MUF=matrix(MU[,1],length(AGE),length(ANNEE))
> MUH=matrix(MU[,2],length(AGE),length(ANNEE))
> persp(AGE[1:100],ANNEE,log(MUH[1:100,]),
+ theta=-30,col="light green",shade=TRUE)
> persp(AGE[1:100],ANNEE,log(MUH[1:100,107:1]),
+ theta=-30,col="light green",shade=TRUE)
> image(AGE,ANNEE,log(MUH))

On a retourné le graph en mettant les années à l’envers, mais on peut aussi regarder la surface pour les femmes, ainsi que l’allure des courbes de niveau

> persp(AGE[1:100],ANNEE,log(MUF[1:100,107:1]),
+ theta=-30,col="light green",shade=TRUE)
> image(AGE,ANNEE,log(MUF))

Mais nous n’avons ici qu’une lecture statique des tables, et nous ne suivons pas vraiment un individu: en même temps que la personne vieilli, le temps passe…. Considérons une personne née en 1900, et regardons (ex post) l’évolution de sa probabilité de décès (en regardant non pas la probabilité de décéder à 18 d’une personne de 18 ans en 1900, mais en tenant compte du fait que la personne a fêté ses 18 ans en 1918).

> MUFP=MUHP=rep(NA,111)    # MU PROSPECTIF
> for(i in 1:111){
+     MUHP[i]=MUH[i,colonne+i]
+     MUFP[i]=MUF[i,colonne+i]
+ }
> plot(0:110,log(MUHP),col="purple",type="l")
> D=DEATH[DEATH$Year==annee.naissance,]
> E=EXPOSURE[EXPOSURE$Year==annee.naissance,]
> MU = D[,3:5]/E[,3:5]
> lines(0:110,log(MU[,2]),col="blue")

On peut aussi l’ajustement par un modèle à la Lee-Carter (via la fonction fournie par LifeMetrics)

> source("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/fitModels.r")
> DEATH=DEATH[DEATH$Age<90,] # virer age>90
> EXPOSURE=EXPOSURE[EXPOSURE$Age<90,] # virer age>90
> XV=unique(DEATH$Age)
> YV=unique(DEATH$Year)
> ETF=t(matrix(EXPOSURE[,3],length(XV),length(YV)))
> DTF=t(matrix(DEATH[,3],length(XV),length(YV)))
> ETH=t(matrix(EXPOSURE[,4],length(XV),length(YV)))
> DTH=t(matrix(DEATH[,4],length(XV),length(YV)))
> WA=matrix(1,length(YV),length(XV))
> LCF = fit701(xv=XV,yv=YV,etx=ETF,dtx=DTF,wa=WA)
-1166100 -> -263940.2  ->-204175.2 
-188375.9 -> -185822.4  ->-184403.5 
-183223.3 -> -183069.8  ->-182350.3 
-181701.1 -> -181600.6  ->-181145.5 
-180729.6 -> -180671.5  ->-180371.8 
-180101.9 -> -180068.6  ->-179871.2 
> LCH = fit701(xv=XV,yv=YV,etx=ETH,dtx=DTH,wa=WA)
-2564403 -> -1028776  ->-953629.9 
-881334.2 -> -868279.3  ->-834413.6 
-804946.8 -> -802817.2  ->-786343 
-772775 -> -772007.5  ->-764501.7 
-758653.8 -> -758399  ->-755212 
-752931 -> -752851  ->-751620.2 
-750811.1 -> -750786.7  ->-750351.4 
> plot(LCF$x,LCF$beta1,type="l",col="red")
> lines(LCH$x,LCH$beta1,col="blue")

> plot(LCF$x,LCF$beta2,type="l",col="red")
> lines(LCH$x,LCH$beta2,col="blue")

> plot(LCF$y,LCF$kappa2,type="l",col="red")
> lines(LCH$y,LCH$kappa2,col="blue")

> MUF      = DTF/ETF
> MUH      = DTH/ETH
> MUFMODEL = MUF; MUHMODEL = MUH
> for(i in 1:nrow(MUF)){
+ for(j in 1:ncol(MUF)){
+ MUFMODEL[i,j] = exp(LCF$beta1[j]
+ +LCF$beta2[j]*LCF$kappa2[i])
+ MUHMODEL[i,j] = exp(LCH$beta1[j]
+ +LCH$beta2[j]*LCH$kappa2[i])
+ }}

soit, pour avoir un dessin,

> persp(LCH$y,LCH$x,log(MUH),
+ theta=45,col="light green",shade=TRUE)
> persp(LCH$y,LCH$x,log(MUHMODEL),
+ theta=45,col="light blue",shade=TRUE)

On peut ainsi comparer les taux bruts (en vert) avec les taux estimés (en bleu)

mais aussi regarder où se trouvent les erreurs le plus grandes,

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