第五章 結論與建議
第二節 後續研究建議
配 Lee-Carter 模型，可以達到較好的估計效果，若先配 Lee-Carter 模型再修勻參 數估計值，雖然也能夠降低估計誤差，但效果較差，操作上也較為繁瑣，因此在 小區域死亡率的估計上，建議先修勻後配 Lee-Carter 模型。而且先修勻時，若採 用參考大區域資料的修勻方法，如 Whittaker Ratio 及 Partial SMR 修勻法，不僅 有修勻的效果，也有增加樣本數的概念，再代入 Lee-Carter 模型中可以獲得較小 的估計誤差。
而 Li and Lee 所提出的 Coherent Lee-Carter 模型，因為估計方法採用合併大、
小區域的資料後，再使用 Lee-Carter 模型估計參數，對於人口數較為不足的區域，
此舉無異於增加樣本數，因此，在不同情境下的估計效果皆不錯，然而，Li and Lee 的方法中，資料合併的方式為人數及死亡人數分別相加總，並沒有考慮大、小區 域的權數，資料容易受到人數較多的大區域影響，若大、小區域資料較不相似時，
則無法有較佳的估計效果。
第二節 後續研究建議
由於本研究假設理論死亡率為 Lee-Carter 模型的估計值，使用此模型估計出 來的死亡率進行模擬，並且比較各種方法的差異，若無此研究假設，各種方法的 估計情況或許會有所不同，後續研究可以考慮往此方向發展。
本文對於死亡率的修勻方法，主要往參考大區域的方向進行，後續研究除了 考慮增加樣本數的概念之外，也可以使用未考慮大區域的修勻方法，如 Whittaker 修勻法，而針對估計 Lee-Carter 參數的方法，本研究使用 SVD 以及近似法估計
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參數，後續研究可以考慮 MLE 或是 WLS 的參數估計方式，再套用至不同情境 觀察估計誤差，而結合貝氏方法的 Lee-Carter 估計方式，也是一個相當不錯的研 究方向。
另外，先使用 Lee-Carter 模型再修勻參數時，由於參數估計值和死亡率的特 性有所不同，修勻時較難處理，本文只考慮使用 Whittaker ratio 修勻，也可以考 慮使用其他修勻方法，如 Partial SMR、貝氏修勻等方法。而 Li and Lee (2005)所 提的方法中，大、小區域合併資料的方式為將人口數及死亡人數分別加總，此方 法並沒有考慮資料權重的問題，本文考慮將資料合併方式改以計算大、小區域資 料的幾何平均，發現估計誤差並沒有改善，因此，研究 Li and Lee 所提供的方法 時，則可以考慮往大、小區域資料如何合併的方向進行。
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