Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/82723
Title: | การคาดการณ์อัตรามรณะไทยตามสาเหตุของการตายด้วยวิธีการกระทบยอดรวม |
Other Titles: | Forecasting cause-of-death of Thai mortality rate using reconciliation approach |
Authors: | สุพัตรา ยกซ้าย |
Advisors: | สุวาณี สุรเสียงสังข์ |
Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
Issue Date: | 2565 |
Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
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: | 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. |
Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2565 |
Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
Degree Level: | ปริญญาโท |
Degree Discipline: | การประกันภัย |
URI: | https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/82723 |
URI: | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.460 |
metadata.dc.identifier.DOI: | 10.58837/CHULA.THE.2022.460 |
Type: | Thesis |
Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
6280419226.pdf | 8.19 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.