【文件属性】：
文件名称：附录里的matlab代码-Tensor-mortality-prediction:使用张量分解的多人口死亡率预测（Matlab代码）
文件大小：4MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 05:38:12
系统开源
附录里的matlab代码张量死亡率预测
该目录提供了可在以下论文中重现结果的代码：
Dong，Y.，Huang，F.，Yu，H.，＆Haberman，S.（2019年）。
使用张量分解预测多族群死亡率，工作论文。
软件依赖
地块/表格是在以下软件下生成的
MATLAB
R2018b
作业系统：Windows
10
[重要笔记]：
“张量工具箱”用于进行张量分解。
主页是。
“
DSP系统工具箱”用于计算RMSE
/
RMSFE。
可以在MATLAB中下载。
“
Econometrics
Toolbox”用于拟合时间序列模型。
可以在MATLAB中下载。
“并行计算工具箱”用于执行parfor循环。
可以在MATLAB中下载。
Lee-Carter模型的MATLAB代码可从本文的附录（图9）中获得。
您也可以使用其他软件来拟合Lee-Carter模型，因为它是著名模型。
由于版权，我们不提供Lee-Carter模型的代码。
此处使用的数据是中心死亡率（Mx_1x1），应从“人类死亡率数据库”（）进行下载和处理。
为了方便起见，我们将数据安排为“
.mat”格式。
繁殖指南
我们以10个欧
【文件预览】：
Tensor-mortality-prediction-master
----US()
--------Tucker_testing_B_US.m(6KB)
--------Tucker_testing_A_US.m(6KB)
--------USA.mat(194KB)
--------Tucker_abc_B_US.m(7KB)
--------arimafunction.m(255B)
--------CPD_A_US.m(23KB)
--------Tucker_abc_A_US.m(7KB)
--------CPD_B_US.m(23KB)
----UK()
--------Tucker_testing_B_UK.m(6KB)
--------GBR.mat(213KB)
--------Tucker_abc_B_UK.m(7KB)
--------CPD_A_UK.m(23KB)
--------arimafunction.m(255B)
--------CPD_B_UK.m(23KB)
--------Tucker_abc_A_UK.m(7KB)
--------Tucker_testing_A_UK.m(6KB)
----Figures()
--------rmse_A30_EUR_CPD.mat(930B)
--------rmse_A30_EUR_SVD.mat(927B)
--------rmse_A10_UK_CPD.mat(775B)
--------rmse_A10_EUR_CPD.mat(924B)
--------rmse_A30_EUR_tuckeraab.mat(928B)
--------rmse_A5_EUR_tuckeraaa.mat(929B)
--------RMSFE_A_UK.m(2KB)
--------rmse_A20_UK_tuckeraaa.mat(775B)
--------rmse_A20_US_tuckeraab.mat(777B)
--------RMSFE_A_EUR.m(3KB)
--------rmse_A10_EUR_tucker222.mat(925B)
--------rmse_A20_EUR_tucker222.mat(925B)
--------rmse_A10_UK_tuckerabc.mat(777B)
--------rmse_A10_US_tuckeraaa.mat(770B)
--------rmse_A10_US_CPD.mat(774B)
--------rmse_A20_US_CPD.mat(776B)
--------rmse_A5_EUR_SVD.mat(925B)
--------rmse_A10_EUR_tuckeraaa.mat(927B)
--------RMSFE_US.m(2KB)
--------rmse_A20_EUR_CPD.mat(924B)
--------rmse_A30_EUR_tuckerabc.mat(927B)
--------rmse_A10_UK_SVD.mat(774B)
--------rmse_A30_EUR_tucker222.mat(928B)
--------rmse_A20_US_SVD.mat(776B)
--------rmse_A5_UK_tuckeraab.mat(776B)
--------rmse_A5_US_tuckeraaa.mat(775B)
--------rmse_A5_UK_tuckeraaa.mat(778B)
--------rmse_A20_EUR_tuckeraaa.mat(926B)
--------rmse_A5_EUR_tuckeraab.mat(927B)
--------rmse_A10_US_tuckerabc.mat(776B)
--------rmse_A5_UK_tuckerabc.mat(775B)
--------rmse_A20_EUR_SVD.mat(927B)
--------rmse_A5_US_CPD.mat(778B)
--------rmse_A5_US_tuckerabc.mat(775B)
--------rmse_A5_UK_CPD.mat(775B)
--------rmse_A5_EUR_tucker222.mat(927B)
--------rmse_A20_US_tuckerabc.mat(776B)
--------rmse_A10_EUR_tuckeraab.mat(927B)
--------rmse_A20_UK_CPD.mat(772B)
--------rmse_A5_UK_SVD.mat(775B)
--------rmse_A20_US_tuckeraaa.mat(776B)
--------rmse_A30_EUR_tuckeraaa.mat(923B)
--------rmse_A5_EUR_tuckerabc.mat(927B)
--------rmse_A20_UK_tuckeraab.mat(773B)
--------rmse_A5_US_tuckeraab.mat(775B)
--------rmse_A10_US_tuckeraab.mat(775B)
--------Read me(463B)
--------rmse_A5_EUR_CPD.mat(923B)
--------rmse_A10_EUR_tuckerabc.mat(929B)
--------rmse_A20_EUR_tuckeraab.mat(930B)
--------rmse_A20_UK_SVD.mat(776B)
--------rmse_A20_EUR_tuckerabc.mat(927B)
--------rmse_A10_UK_tuckeraaa.mat(776B)
--------rmse_A10_US_SVD.mat(775B)
--------rmse_A20_UK_tuckerabc.mat(776B)
--------rmse_A5_US_SVD.mat(773B)
--------rmse_A10_EUR_SVD.mat(925B)
--------rmse_A10_UK_tuckeraab.mat(777B)
----README.md(3KB)
----Europes()
--------NOR.mat(372KB)
--------Tucker_testing_A_Eur.m(18KB)
--------Tucker_abc_A_Eur.m(21KB)
--------GBR.mat(213KB)
--------arimafunction.m(255B)
--------CHE.mat(307KB)
--------NLD.mat(366KB)
--------ESP.mat(246KB)
--------Tucker_testing_B_Eur.m(18KB)
--------FRATNP.mat(461KB)
--------FIN.mat(300KB)
--------CPD_A_Eur.m(35KB)
--------ITA.mat(324KB)
--------CPD_B_Eur.m(35KB)
--------DNK.mat(399KB)
--------Tucker_abc_B_Eur.m(21KB)
--------SWE.mat(589KB)