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Transcrição
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Allgemeine Form der analytischen Ausgleichung 3.3. 3.3.2. Steibegesetze 3.3.3. Ausgleichsbedingungen 3.3.4. Bestimmung der Ausgleichsparameter 77 3 .l . 3 .r .l . 3.t.2. 3.1.3. 3.2. 3.2.1. 3.2.2. 3.2.3. 3.2.4. 3.3. 11 79 84 86 86 89 97 100 103 103 104 105 108 Kapitel 4: Methoden frir Sterblichkeitsuntersuchungen (Bemd Zschoyan) 121 4.t. 4.1.1. 4.t.2. 4.1.3. 4.2. 4.2.1. 4.2.2. 4.2.3. 4.3. 4.3.1. 4.3.2. 4.3.3. 4.4. 4.4.r. 4.4.2. 4.4.3. 4.5. t2l t2l t23 r24 129 t29 133 134 137 137 t4l r42 144 t44 t45 t46 t47 Aufgabenstellungen Vergleich mit einer vorgegebenenSterbetafel Zwei Stichproben Erstellune einer Sterbetafel Ermittlung und Analyse des Beobachtunpmaterials Das Beobachtungsmaterial Analyse der beobachteten Daten Festlegungder Zielfunktion Wahl der Augleichsverfahren A Eigenschaften Eigenschaften der Ausgleichsverfahren ren Ausgleicl Ausgleichsverfahren Festlegungder anwendbaren Übergänge bei Ausgleichung von Teilbereichen Beurteilung des Ergebnisses Anwendung eines Testverfahrens Ermittlune einer Sterbetafel Überprufüng der Sterbetafel Ablaufdiaeramm Kapitel 5: Beispiel für die Erstellung einer Sterbetafel (Bernd Zschoyan) 149 5 . 1 . Allgemeine Formulierung der Zielfunktion 5 . 1 . 1 . Aufgabenstellung 5 . 1 . 2 . Ableitung von Gütekriterien 5 . 1. 3 . Form der Zielfunktion Die Stichproben 5.2. 5 . 2 . t . Das Beobachtungsmaterial 5.2.2. Analyse der beobachtetenDaten 149 t49 150 150 l5l l5l 4 r53 Sunge,rreg ueneJd Jeuu?n 89r 991 n9r E9I sruqcrezr e^Jnl"JelI'I 9Ll sruqcrezJe^uo^\qcqs LLI Sunpa,rog pun Sunqcrefsny '€'€'9 'z'E's 't'€'s '€'9 Einfiihrung von Peter Kakies Untersuchungen über den Verlauf der Sterblichkeit sind für den Betrieb der Lebensversicherungunentbehrlich, und es ist daher folgerichtig, wenn sich der Versicherungsmathematikermit Sterblichkeitsuntersuchungenbeschäftigt. Die aus Versichertenbeständenabgeleiteten Sterbetafeln waren in fräheren Zeiten die zuverlässigstenUnterlagen für die Kalkulation der Prämien und der Prämienreserven in der Lebens- und Pensionsversicherung. Mit der Ausdehnung der Lebensversicherungauf die gesamteBevölkerung näherte sich in Deutschland die Versichertensterblichkeit der Bevölkerungssterblichkeit, und seit der Einfiihrung der Bevölkerungssterbetafel 1924/26 M in die Kalkulation der deutschen Lebensversicherung werden als Grundlage frir die Berechnung der Beiträge und Deckungsrückstellungen im allgemeinen nur noch Bevölkerungssterbetafeln benutzt. Da diese einen ausreichenden Sicherheitszuschlagenthielten, fehlte weitgehend der Anreiz fiir Sterblichkeitsuntersuchungenan normalen Versichertenbeständen. Diese Ausgangslagehat sich in den letzten Jahren geändert Zwar werden die für die Berechnung der Beiträge und Deckungsrückstellungen erforderlichen Sterbewahrscheinlichkeitenl. Ordnung auch weiterhin aus Bevölkerungssterbetafeln abgeleitet, aber bei dem zunehmenden Wettbewerb ubä die Überschußü'eteiligung wird es für die Praxis wichtig, diese Überschußbeteiligung mit möglichst wirklichkeitsnahen Rechnungsgrundlaget 2. Ordnung zu kalkulieren. Damit werden Sterblichkeitsuntersuchungen an den Versichertenbeständender eigenen Gesellschaft {iir den Versicherungsmathematikerwieder interessant. Man kann natürlich darüber philosophieren, ob es überhaupt Sterbewahrscheinlichkeiten gibt. Für den Betrieb des Lebensversicherungsgeschäftes auf mathematischer Grundlage setzen wir ihre Existenz voraus, und mit dieser Voraussetzungsind wir in der Realität stets gut zurechtgekommen. Und nichts deutet darauf hin, daß es in Zukunft anders sein wird. Auch in dieser Veröffentlichung setzen wir voraus, daß es Sterbewahrscheinlichkeiten gibt. Allerdings können wir Sterbewahrscheinlichkeiten nicht beobachten; beobachten und ermitteln können wir nur die relativen Häufigkeiten von Sterbeftillen in Kollektiven innerhalb bestimmter Zeitabschnitte. Dabei beobachten wir eine vielfache Abhängigkeit dieser Häufigkeiten von der Zeit. Ganzwesentlich ist hierbei die Abhängigkeit vom Alter der einzelnen Mitglieder des Kollektivs, also von ihrer bisher abgelaufenen Lebenszeit. Bekannt ist auch, daß die Sterbehäufigkeiten in Versichertenbeständen von der zurückgelegten Versicherungszeit abhängen, also von der abge6 L pu"lsnz uaqf,sl8ololq Iuauas pun ueSslu"qJa uaulas uo^ Jnu lg3ru oISg?p pun pu$ rtrJrlpärqJsJelunueqJsuel I uepel Jlu eF g?p 'uaturlsuu-s qtlll4al uu€p gntu uBI^I 'IIJIIpeIqJsJelunSunzlesuouru?snz Jeutospunr8;nu ,rr11a1 -1o; sapaf r1g als puls uuuplqf uelle{qclruIeqJsJquaeqJels osls so uue^\ 'uapJn^r uauluäJuep1€^ul pun ruaulueJuaueqellqJalulH'utaulueJstal t11alsa81sag -IV uo^ lle{rlJllqrels Jap uI apeqcsJälun elÄ osueqe 'lalqJeqoeq uäuerlJls -JeA ueuauruouaSue ua8unturpag uel?uuou nz laq pun'uepJntt ueuurou -a8ue ua>psry elqgqJe sl" ä1p 'ualraqcrsten Iäq lle{qclqJels orlJrrpaqcs -Jelun eura pJr^r rlJnv 'uapJn,r\ uassolqcsatqe ?unqcnsralun eqJIIlzJp auqe Jepo lgr ua8unraqJlsJa^ efiil uuo,n'uapreqtsJellm llazsuoll{ales Jep 'ualqcuqoaq rn ueuaqclsJa^suaqa-Iuorr ualral8gnsqeqJals elp qJIs gup rr.11'3unra11e^eg uelu?sa8 rop lte{qtllqJets erp sl? 1s raSupatu uoplel -aS Jap uatulqqy qJ?u qJns uauaqclsJe^suaqel uo^ lIa{qJIIqrolS alalllce 'uräs -qoaq gcn? sa aurap ploJun alulzos sBpJnv gep uoJq(unälcunz olp 'uarqlg 'ures l3urpeq qJIIqJoqcnu Jog? äsle,$llel -nzäJnJnzJnsJaIq osle^\pal ua8gur uässul{ ueulenrle Jep apäIqJsJelunqla{ 'ueruulo{ulg -rlrllqJals pun utqlalta,n Sunppg eld ualelqceqoaq Jruag 'ue8un8urpag ueqcsn€ür1rl uapuaqcsrrer{uop alp pun s^q{a[o; -ualelqJu -qoeq sap'rape18llry rep puBIuIIoA\ pun uouqo \ JaItrJIsualqqa8 nzrarH 'uess€l uesssFe ueuuo{llo^un Jnu qcls alp pun uu"{ uäuqcrazäqpleJun 'uapuglsrun uo^ uteuretlp selerzosqu iapo 3un11e1golulzos slu u?tu arp 'lqcolqcsag urorr uatJolSfugqqv JIrr ueltlcu zuuS pun puelsuäqllrred ruo^ -qoeq lraz Jep uo^ uelra$gngqeqrels rep ua1ra43r3wqqv uosalp uoqeN 'uasssJlunuo^up seqcslqew ule Japo uel?uolrlJopual -e;y.Zl uo^ IunBJlIeT uepue8ugqueuluemz ueule Jeururl ua8unlqceqoeq -qra{qrflqräts ual[os ql"qsep pun'Jotutllos IuI slB rellgtl llo{dun?qäqJels arp lsr Jelurlt\ urr'Sunrapuy eqcqllezseJrlefaurer{Jn? 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B. wesentlich erhöht sein, wenn er bei bester Gesundheit in einem Flugzeug reist und dieses plötzlich abzustürzen beginnt. Die aus Beobachtungen gefundene Sterbewahrscheinlichkeit eines Kollektivs ist dann der Mittelwert der individuellen Sterbewahrscheinlichkeiten seiner Mitglieder. In der Praxis gehen wir davon aus, daß dieser Mittelwert eine Sterbewahrscheinlichkeit ist, die ftir alle Mitglieder des Kollektivs gleichermaßen und ohne individuelle Unterschiede gilt. Wir nehmen also an, daß das Kollektiv homogen ist, obwohl es nur homogen hinsichtlich der Tarifierungsfaktoren ist und es in Wirklichkeit selten völlig homogene Kollektive geben dürfte, man denke z.B. an die unterschiedliche Sterblichkeit von Rauchern und Nichtrauchern oder von übergewichtigen und Normalgewichtigen. Die Annahme homogener Kollektive oder die identischeAnnahme gleicher Sterbewahrscheinlichkeiten für alle Mitglieder des Kollektivs ermöglicht es uns jedoch, in der Praxis zu arbeiten. Wir sind aber nie in der Lage zu prüfen, ob die Sterbehäufigkeit eines einzelnen Menschen - er stirbt oder er stirbt nicht in dem Beobachtungszeitraum- mit einer vorgegebenenSterbewahrscheinlichkeit übereinstimmen kann, und wenn wir von der Sterbewahrscheinlichkeit eineseinzelnenMenschensprechen,so ist diese Sprechweiseim Sinne der Definition der Wahrscheinlichkeit nach v. Mises nur zulässig,wenn wir damit die Vorstellung eines Kollektivs von Menschenverbinden, die mit diesem einzelnen Menschen homogen sind, und die Sterbewahrscheinlichkeit auf diesesKollektiv beziehen. Der Versicherungsmathematiker beobachtet jedenfalls die Sterbehäufigkeit von Kollektiven, und wenn er aus diesen Sterbehäufigkeiten Sterbewahrscheinlichkeiten ableitet und diese auf andere Kollektive anwendet, so muß er sich überlegen, ob diese anderen Kollektive in allen erkennbaren relevanten Punkten - hier gilt die Erfahrung - im wesentlichen mit dem ursprünglichen Kollektiv übereinstimmen, aus dem die Sterbehäufigkeiten gewonnen wurden. Aus diesem Grunde sind z. B. Sterbehäufigkeiten aus Versichertenbeständen,bei denen nicht nach dem Geschlecht unterteilt wurde, nicht viel besserzu verwenden als solche, bei denen nicht nach dem Alter unterteilt wurde. Die Sterblichkeit eines Kollektivs dürfte sich eigentlich nicht:indern, wenn sich weder seine Zusammensetzungnoch die äußeren Umstände, unter denen es lebt, ändern. Oder umgekehrt: Wenn sich die Sterblichkeit eines Kollektivs im Zeitablauf ändert, dann mii.ssenwir nach einer Anderung seiner Zusammensetzungoder nach einer Anderung der äußeren Umstände suchen. Zu diesen äußeren Umständen gehört natürlich auch der Fortschritt der medizinischen Wissenschaft. Diesen Fortschritt kann man am zuverlässigsten erkennen, wenn man partielle Sterbehäufigkeiten untersucht, also Sterbehäufigkeiten nach den verschiedenen Todesursachen, 8 6 gup 'ue8rczuegunqrnsJelun're^rqafqns prpr uassruqeSralsol uoa 8un1 'uerururlsaq -reilneg arp nz uelra4tgn?H uelalqJ"qoeqrap sqcrapsnysap 'rol8qqcareqqcou ueqcreJoguäpräquesarp IerZ sup'rera,trqcsqcne lsr sg ur 1sr'1qrt uelre{qcrruroqcsrrl?^\ ldneqraq4sego ,eturg elq .lle{qcllqrals Jäp req er^\ uouqeuue orqzfetlog Jap uelrelqJrlureqcsJrl"^rs3uu8qy qu uaqcraltrap lru lqcru ^4;lello) ueuepup.ra^unräq qJnBrlJop lle-gJaqcrs -a[ a1ra11uauepurya8arp 'uaqceurualraltgngqs8ue8qyasarpreqLruaB -Bssnv auaSozaqslraquaSue8raa JB \z Jr^\uauugl Jeq€C.uess1gurgueqcrl -UuqJsur^$ruesi3 uoa tgal8r8ugqqyarp Jr^\uelqJegoeqoruols turaqeJep -uoseqsüqrne s1uSunrarsrpqerruJ Jap reg Ho^ros .soruolssaprapo Sunr 'g 'z .uasszl -ersrprle^ul rap Sunqcnsrelun erpJne ua3yrlraqll epugrtsSuu8 ,lqcnsrelun -qV eJapueJn€ rlcrsuarquJJa er.{Jla^r lqcru rlJn" uaquq JrJtl 'uaqarzrelun nz uorsuarurq lsoJ rueureJepoueqcrelSnzsnu ualra^\zrep qcrnqcrsurqasärp rap furpoqun sa pun trlJru lqopeq Srepeg 'uauug.ruäJqRJIcBJnz uoSunqcnsralunal"uorsuorurpurä äJeJqeru ;ne 1aB -eu J3pul IIsc uelBuorsuaulple^\z uop uBrupJr^\srx?JdJepuI uue(I .äJ?^\ uauuo,naS srx?rdalp J{u qcrnpsp g?p euqo rerlcrlqJrsreqn lqceluaS I3r^ -[m lnu"p pun lelrame8snsry"ls raqu Sunqcqlue.Ug.Ja^ eJesunallgq IIBC uel?uorsueuple^\zuap JnB Sunuqepsnyery 'lrelqcllgJals rap 8unp1cr,n -luA ueJ"lnlgsJapJopoua8unryrnsuoq{elesuol SunqcnsJelun Jepraq os 'essereluluoÄr{3n?J"ArzsrxBrdJep ur sellBduel"uorsuaurpJqaru Jepo lsr uolsuorsuaurpra^\zsap Sunqcnsrälunelq'uaSugqqz J3ll"suaqo.Jruo^ Jnu erp'uelralqcquraqcsJqu^reqJels Jn" osl"'llugrqcseqIIBduäl"uorsuoru -rpura qonu uap sun Jr^\ uaquq ?unqcllue.lJg.Jä^ uapua8aqrorr Jep uI JnB 'llgrlrouelralSgngqeqrels eqslJernurluo{sryqels ua^qlello) uorr SunlqcuqoegJep mB u"ru g"p 'uFep Sun8rlJeJlqco1 euleslepug serq 'pJr^rfala8epurutnz Sunqcreltsny Jep roq uoplund er,lJrlJärnunuo{ aureJrIruuä^\ qcne 'llapuuqeqqJJIJernu -puo{qp qcrlgarlrlrssne ruepuos eg-o.rg aqcrlremuquo{ q? lqcru lgugaSgne alp prl^\ Sunqclpuagg.ren lre{qJllureqcsJrl?/raqräls uapua3arlJolrep uI 'uapuulseg qcn" uagorS raq Jeqsp uoqcs sa lqr8 uatunrl -uumqcsslleJnz'ueuue4re uagg.rtgngurga8qrerapr{Jllluä?elag Ja{rl"ruorll -E apueue^\sneJep uuel suessly\uogrrlzlgsnzpuruSgnernu pun ,3un>1 I -uu^\qcssllqnzsl" I?lJäleWuaqJsrlsrluls rur osluraqJsJae11a,raddu5 roule a31o3ur serqefsauralre{qcrlqJälsrep Sunqgqrger(J .ueuu-o.IuaqassnuJo^ lqcru Jr^\uotunlrursnv uaJepJepououue{ tqcp ldneqreqßJape^uuaJr/r\ erp 'uatutuesnzuego.r8gngurg Jep1e ue3rmqrr,nsnvalp Jr,r\uässeJIIBJnZ syy 'Sun4ue,nqcsslleJnz JopoII"JnZJnelqw'ßZrm s^nleilo) sauräualre{ -Sgngqaqralgrap Sunrapuy elp J{UpunJC uep Jr^\uauuauos ,epuglstun ueJagn?rap 8unrepuv eura{ ^ulallo1tr rueuapu-?.Je^un raq Jr \ uopurg 'ualre{qJrlureqosJqe^raqJetg ua11a4-red llutrrtuuqueüaßsnz uu ua8urg aura4 s8urprail" llepu"qeg tunqcpuag -Jere^ apueSaqroa erq 'asolnryaqnl uo^ puruSgnellalqrllqräls a-rp.g-z bei diesen Abgangsursachendie Zusammensetzung des beobachteten Kollektivs wichtiger ist und die Übertragung gefundener Werte vorsichtiger vorgenommen werden muß als bei der Sterblichkeit. Die vorliegende Arbeit behandelt zunächst in Kapitel I die Ermittlung-der Sterbehäufigkeiten. Wie die beobachteten Sterbehäufigkeiten ausgeglichen werden können, wird in Kapitel 3 dargestellt. Ob die beobachteten Werte als Stichprobe der ausgegliöhenenWerte oder einer anderen Sterbetafel angesehenwerden können, wird in Kapitel 2 behandelt. In den Kapiteln 4 unä 5 schließlich werden Anregungen und Beispiele für das praktische Vorgehen bei verschiedenenAufgabenstellungenim Zusammenhangmit der Sterblichkeit gegeben. Die vorliegende Veröffentlichung ist von einem Arbeitskreis von versicherungsmathimatikern anläßlich von Sterblichkeitsuntersuchg.nggnbei der Hamburg-Mannheimer Versicherungs-AG erstellt worden (die in der Veröffentlicfiung benutzten Werte sind jedoch keine beobachteten Werte der Hamburg-Männheimer). Herr Dr. Gerhard Riege und ich konnten diesen Arbeitskreis durch die Aufgabenstellung und einige Anregungen unterstützen. Dabei sind die namentlich gezeichneten Abschnitte das persönliche Werk ihrer Verfasser,jedoch haben alle von der gemeinsamen Diskussion in dem Arbeitskreis gewonnen, dem außer den Verfassern noch die Herren Josö Ferrer, Wolfgang Hinsch, Dittmar Lust und Heinrich Richter angehörten. Ich möchte allen verfassern und allen anderen Mitgliedern des Arbeitskreises auch an dieser Stelle herzlich für ihre Arbeit danken. weiterhin danken wir der Bibliothek im Bundesversicherungsamt in Berlin liir die schnelle und bereitwillige Bereitstellung sonst nicht erhältlicher Literatur. Wir wünschen, daß die vorliegende Veröffentlichung unseren Kollegen nützlich ist. l0 II 1elqc€rleqS'l ut uepre^\(uallamadduC 'q'z) lrazstunlqcuqoegJep pueJge,t\assruErargaqcrpqomaEregnelreqlruusaEuauoue4 Jep eggJD 'renupsEunlqJeqoeg'llundlrazsEunlrlceqoeg ar,n lraq8gnuqäqJäls e^rlpläJ orp Jns uagorEgngurA 'Uäqn{srp epeqcsJalun ueJep pun uaqerJgcsäq uepoqlall rap Eunpua,nuv olp t'l uI uepJa,n slardsreg saure puequv 'Jo -epoqleuuänsplreA\ -JaA elp ord\osueJqeJJe^rrläflrzeqJolssep 'epoqlouurlu[eqralg erp .epoql -eurqutslrnqe5 älp - EunplrurraslrelEr;nell Jnz uopoqlohl Jer^ uuep uelle$ pun lreqlupsaEuauosrs4ärp Jr/r\ueqreJqJsaqt'l uI 'JolIV pun lre{ -Egngqeq.ralg e^rteleJ aguEag uaErpuamlou Eunqcnsralunslre{qcrlqJols elp JIIJ elp ur rr^t ruelnslrä pun uererugsp llFr{csqv lsqc?unz z'l 'lra{qcrpreqcsJrleaeqrelsaqor repo lralEgneq -eqJals o^rlEIaJ'lllelsJ?pllaqlruesaEuauosJed uelqcnsJelunJep ur lre{qorl -qrals erp rRJ gel^l ure IIud rueserp ur arp 'lrlBzüeIAI eserp Jr1lrueuueu uuep'lqcnsrelun pol sapunrtopraqcssnvsep qolllqJrsun{ lrcqluesaEueu -osrad eure pJri[ 'lro{qcrlurorlcsJge^\stuutqy qcnü rapo la1Eg oqoJ slu -neqsEueEqyo^rteler sl? ers ueuqcrezaqrr1,\ 'ueqleJqcseq Iqezgsl^i Jeserp Eunplrurg Jnz uäpoqlel^l Jr^\ uapJolr\ seqcng sasarp laIdr;1 ueFJe tul 'lleqltuesaEueuosJod gurs räserp uellBrlre^sllrJlsnv rnJ sBp Jr/n uallerlJs 'ualarlnzsne Iq€zg€IAI 'uegeq 'uepllq ueuosred Jop 'uap lralqcrpo.;41elp elp lraqltusseg rnz -räqcssn?llaqlruusaEuauosJed Jaule snu erp 'ueuosJedJep lqezuv Jäp sru -llgl{Je sep JeqBJm tuäpq 1relqcrporusqcrolEral eure{ uelquzsltrrlsnv uelnlosq? orp ueterq uelreqluuseEuauosrod rep lq€zrepälltql/{ ueqoll -perqosralunrap uaEa16'ueqcralErarrJepueuralrtuDlalrp lrlJru uaurauraEllu rur Jrlr\ uauug{ ueuulsnv uo^ uelquzuv uelslqc?qoeq ualreqluusaEuau -osJad ueueperqcsJa^req sepunrEslllJlsnv ualuunseq seura uaEeanarq '8uruer{JrsJa^ Jouraünlqcsqv sapunrEsllulurg sep pun uegeqcrsre1 sap pol Japo Eunreqcrsran rauro qJrs Uep Jnelqv Jnellcng epunr8sllrrlsnv Jep eElogurasra,nslardsreq -ug,,sueuqeu:alunsEunraqclsre1säurä aueqcrsren" lraqlruesaEuauosre4 arq 'Erpuuls elle3sapol pun uepnqaC 1p?ls eJapuu eure ur Enzurll qcJnp qcrs Uepug ,,lpsls Jeure rauqolrurg" llaqltuesaEuouosJad ärC Eunlralurg'J'1 snqeo'I lsJoH uo^ uello{EgngHreqor Eunuugneo:I plldql verwalten ihren Versichertenbestand Viele Versicherungsunternehmen sondernvertrags-bzw. policenmäßig,so daß im nicht personenmäßig, zu einer PersonmehrerePolicenexistierenkönnen. Versichertenbestand Im Falle des Todes einer Personverliert die Venichertengemeinschaft können mehzwar nur ein Mitglied, aber aus dem Versichertenbestand anhand abgehen.Sterblichkeitsuntersuchungen rere Venicherungspolicen lassensich dann meistenseinfacherdurchführen,wenn diesesBestandes man ,,policenmäßigeSterbehäufigkeiten"ermittelt, d. h. die Anzahl der Policen,die wegendes Todesvon Versichertenaus dem Bestandabgeht, zur Anzahl aller Policen ins Verhältnis setzt. Eine Gegenüberstellung wird in policenmäßigund personenmäßig ermittelter Sterbehäuhgkeiten 1.6behandelt. 1 . 2 .D e f i n i t i o n e n 1.2.I. RelativeSterbehäufigkeit Mit L bezeichnenwir eine Menge von Personen.Steht aufgrund der Definition dieserMengeL eindeutigfest,ob eine Personzu L gehörtoder nicht, dannnennenwir L einePersonengesamtheit. Alle Personenin L unterliegendem Todesfallrisiko.Die aus L hervorgehendeTeilgesamtheitder Toten bezeichnenwir mit T. Die Anzahl der Es gilt: /: lLl und Personenin L bzw. T wird durch / bzw.t dargestellt. t : lT l. t heißtauchabsoluteSterbehäufigkeit. Als Maßzahlfür die Sterblichkeitin L betrachtenwir das Verhältnisder Anzahl der Personenaus L, die gestorbensind, zur Anzahl der Personen, die unter dem Risiko standenzu sterben.Wir definierensie durch den Quotienten t l:1 und bezeichnenq als relative Sterbehäufigkeitoder auch als rohe Sterbewahrscheinlichkeit. und Es ist zu beachten,daß die t Toten alle aus L hervorgegangen deshalbin / enthaltensind, so daß / auch als SummeI : l' + t dargestellt L : L' v T mit L' nT : 0. L' ist die werdenkann,bzw.L alsVereinigung Teilgesamtheitder Lebenden,die nicht durch Tod aus L ausscheiden, d.h. q: 1 'a t L Die angegebenenQuotienten besitzenfür eine Personengesamtheit sicherlichkeinen großen Informationswert,da sie keinen der vielen t2 €I s"p lsJ 'ueqetetue xopul slu tuepuos 'u.roruruuly ur lqJru pun leuqJrozaq x lrru Egneq uepJe^\ -JelM' spu{Jarüo{rsr1 sap ueEunEerdmy erq 'uru= ""'ztu/ 1'tu ; f pun <[t.1)11 l ( " r ' " ' . : l z s ( f t J ) - I: ( " r , . . . . [ z J . l l J ) l ..'.,\zJ.f,r)1 tl* l(rur.....rzJ | : (r", ( / u J ' " ' ' l z J . ' _ l u )+l _ . ( u r _ " " ' l z J ' f U ) , 1 : (lu;,...,rzJ,lrJ)b (ruJ.....lZ1.flJ)1 )7 '^lzq ( / h . . . . . r 2 1 . [ r 1 : ('uJ' " ' ':tZr'! lr) b nz uoqruueclärpuetuuelra^\Jeos'ueplu{Jetu -o{ls}U u uon lrelErEugqqVur uelalEgngqaqrels erp uuru tolrtrceJteg 'uaEueEoEro,r:eq (tt) 'I sn€pulsuälol (tlJ)I otp'q'p'0:(t\r;IU (t'r)I pun (ft).I5 (fr;;a ' l ( t r r ) t l : 1 { r r ; 1' l ( r r r ) t l: ( t t : ) / tltu 1 f q ; 1 . r - 1 f 1 ; , z1 r , _ r r ff:(trr)b (flr)/ '/,llzq ffi:rt'r)o LIcJnpJI/$ ueJaIuIJap essello{IsIN JeuIa gne lraqEgneqeqrols o^rleleJelq 'u'""[: r llu =/'{ pun / + )t JIIJ tlaqlunlstq IIos selutu{reluollstusoula 6 + (t\r)1u (r[)'I'q'p'ua11aE ues$ss?plo{Islg elp rnC '17:zw) qcIIqIe^\JRJzzr pun qclluu€IurnJ lzr ueEunEgrdsny erp uu€p lzlrseg ,,lqcaplcsoD"IBrmFetuoIIslU'Z seq 'ual -lalsJ€pl't'Z'l:r eleuqJerrro{lsru pun JnJeg sle puulsnzqräqpunseg lqcalqcseg 'ra11yaleurlreuo{rsr5 ueluqgÄJaplaf srq erp Jr^\ ueuuo{ 'lermlJeruo{lsrual-l s"p JnJ uaEunEprdsnvJäp asra,nslardstag lq?zuv alp lur 'eleuryaurolrsr1 uelelqcsrleq Jap lr{ezuv ärp lsl u 'sletu{Jatu -ollsld uel-I ssp EunEgrdsny al-f alp frr IaqEC'(ltu '"''1 : f laugctazaq :u'"''l : l) (tt)-I uass?plo{Islu elp 'uelleqlueseEFel ut 1 uorrtunl -regelufl eqcrlJ(lleueura ueru llgqJe 'pJr^r leuprooEnzäpru{Joruo{rsr1 ueulezurerap EunEgrdsnyeErgemelalp f sne uosrädrepol unu ruepul 'epurlJatuolrsra uagorEgngurgoEgerap JrlrrueuueuuepuatlogIUI ',,qcrlqre,n"pun ,,qcr1uugur"slqcegcseg sep uaEunEgrdsny'ures,,eqcreraqsrällv aErrqefrqeu'{ Jepo,,rellv eulezure sapsf' ueuug{ srelw sep ueEunt-e.rdsny'ueqreJrlcsequago.r8gngurg reErgurep ueEtmt-e.rdsnvrpJnp 'I sne uosJed apal unu uu?{ u?I{ puslsnzslreqpunsec rep punJnregrep'lqrelqJsec sep 'ra11ysup 'g'z purs'ueprnn uosar,natqceu lrä{qcrlqJalserp JRJueJol -{BJünUulEqu ueEunqcnsslunueqcsrlsrl?ls ualer^ ur erp 'uago.rEgng 'J ur lre)Flcrlqrarsä1p erp 'ueEqqcrs{JruequoJoDleC -urg 'uassngureeq Alter das Risikomerkmal, schreibt man statt L(rir), T(ri,), q(r1*) kurz L*, T*, Q*' Neben den personenbezogenenRisiken wie Alter, Geschlecht oder Beruf sind noch die personenunabhängigenEinflüsse auf die Höhe der Sterbehäufigkeit wie das Auftreten von gesundheitsgeftihrdenden Einflüssen (2.B. Grippewellen) zu berücksichtigen. Wer werden darauf in 1.5 eingehen. 1.2.2. Das Alter Nicht immer wird die Bestimmung des Alters einheitlich durchgeführt. Wir geben deshalb eine formale Defintion des Alters an und beschreiben daraus abgeleitete gebräuchliche Altersbestimmungen. Das Alter einer Person zu einem bestimmten Zeitpunkt wird definiert durch die Differenz: Datum desZeitpunktes minus Geburtsdatum. Die Genauigkeit der gewünschten Altersangabe bestimmt auch die Genauigkeit der Datumsangaben.Üblich sind ganzzahligeAltersangaben in Jahren. Bei Untersuchungenüber Kinder- und Säuglingssterblichkeit finden wir auf Monate oder gar Tage genauangegebeneAlter. Für Versicherungsunternehmenbesonderswichtig ist die Bestimmung der Sterbehäuhgkeit unter Wahl des Versicherungsjahresals Zeiteinheit für die Beobachtung. Das Versicherungsjahr ist{ für jeden Venicherten individuell und beginnt zum Zeitpunkt des technischen Versicherungsbeginns bzw. dessenjährlicher Wiederkehr. In bezug auf das Lebensalter wird dann im allgemeinen die Annahme eingeführt, daß als Anfang des neuen Lebensjahresder Beginn des neuen Versicherungsjahresfestgesetzt wird (Policenalter). Eine bereits im Versicherungsverhältnis stehende Person überschreitet das Policenalter von x Jahren und wird somit als x-jährig betrachtet, wenn sie y volle Versicherungsjahredurchlebt hat und mit x - y Lebensjahren in die Versicherung eingetreten ist. Als Eintrittsalter gilt das bei der Aufnahme des Venicherten von dem Unternehmen für seine Prämienzahlung festgesetztePolicenalter. Drei gebräuchlicheBestimmungenfür das Policenaltersind: a) Eine Personist x-jährig,falls sie dasx-te Lebenjahr,abernochnicht dasx + I -te Lebensjahrvollendethat. b das Alter x zu bestimmen,berechnen Um zu einem Beobachtungszeitpunkt und Geburtsjahr.x wird um I wir zunächstx als Differenzvon Beobachtungskleinerals und Geburtsmonat vermindert,falls die Differenzvon Beobachtungsgleich und Geburtsmonat 0 ist, oder falls die Differenzvon Beobachtungsmonat und Geburtstagkleinerals0 ist0 ist und die Differenzvon Beobachtungstag b) x wird in der Weise auf volle Jahre gerundet,daß man einer Persondas Policenalterx * I zuordnet,falls sie den x-ten Geburtstagum mindestens6 t4 9I 'ueJJo^uolun ueSunJepuv ueuosJeduo^ ollrJlurg pun -snv qJJnp ruopuos 'qcsll"ls lqcp llezsEunlqc€qoagJap puaJqu^\ lsr lraqluasetuauosra6 eurg ua|laqptosa&uauosad uor Sunqranlisag I'€' I 'uepre^\ Flnueq 9't'l -z't'l ueDruqssqvuep ur 1re>lEgneqaqJelsue^rluleJ Jep Eunrurullsäg Jnz uepoqlen .rap Sunlralrag uoErggurlaur:oJJep req uu?p arp'ura uoEunuqlezag DIUqJSqVuapue8yog rur Jral ueJqnJ 'ueuuol nz uesseJJeErgguuelqez ue11und1ra7ualuurlseq nz lreqlrrresaEuauoua4 raure ueEunrepu-".Je1erp pun puulsnz uep rrrfl u a 1 r a 1 E r . ; n g q o q r arl aS^ r l € l ä r E u n l l l r u r r g r n z u a p o q l a n t ' t ' l 'eqJreJeqsJallyraErrqufureSunlqcerlag erp Jne sun Jr/rrue{ugJqcseqqcng uesorp uJ 'ua{ue^lt{cs{Jels rqetsuaqal uolsJe rur sJapuosequelre{qcrpräqcsJqe^\eqJalsä1p ep'uagrarElclynz Eu1 ueura reE rapo l"uo6 ruourä uol r,lcräJeqsJellvuäura Jne ueEeSep u?ru prr^\ tralqcrlqrelssEurlEneg rop Eunqcnuelun räg 'uällur{re nz lqez -sEunzleseg epueqcreJsne euro rrrn ''nsn orqel 69 slq S9'erqu1 79 srq 69 'uarqel asremslardsraq S lqcrellor^ uo^ oqcraJeqsJallvuuep uareruUapJrA\ 'uaEraz uarrelEgngqeqJots ue^rluleJ uep req aperqcsJalun aqoq qJsrls -rleeJun urallV uaguqr1ouuaqraq uässzllolrsr1 qluqsep pun 'purs ure11 alp gup 'ure11yuaqog raq esramslardslaq nz uessuplolrslg uepuaqce;ds1ua 'ueuuo{Jo^ JeqB rruB{ sg 'pJr^\ ileruuap ass€llo{rsru eure Jelpsueqe'I sapef qcrnp gep 'ueilelnzJn? os uass€llo rsrJsJallv ur lleqltuese8uou 'JqBf -osJäd gsrat\JelsrrrJoN oura tun rueure uo^ aqcreJsqsJellv rrt\ uelq?Ä 'N3x"'I0:'I :pursuoErrlyerlJlalC rall€ ueleqlueseEpal uuep erp 'x1 uassullollsry ul 'J uo^ Eunpalgny ägcrlJnluu eure qcrs lqrEra uuep luurlsaq uauonluga6l uauaqaEaEue Jep Jeule gcBu 'I lleqltuBse$ JäuIe uouosJed Jäp Jal[! sep JI/h ueqBH 'ueEerluänluf Z/l + x req Jäll?sllruqrsqcJnq s€p pJr^r (e qceu sJelpuacrlod sep Eunruru4säg Jep reg 'uräs ll€ eJqef x llruqcsqcJnq ur lEgrleq eJrIBfx (c repo (q qceu retlu -uacrlod ueJep'ueuosJedelp uepJe^\os'ualroue^ rqul ezuuEsup raqn Erg -gruqcrelE assnlqcsgesEBJua1pun aEulsgngag qcrs gep 'uB usur lruurlN ueleJun?ueJqsf re^12nz srg perqcsalunsJellvure ueErrlpqcrrr' Orrräf"X1 -stun:eqcrsrair räserprag 'rqufsgnqog leq gep'ualqceaqnz lsr EunzlaslsoJsraly snurrusuurEag€zrgenseprqut zuereJJrqrep sne qcts 1q6re relpueotlo4 seq (c 'x Jelp -uocrlodsup erslJ?qJeos 'eleuot^l9 sp reErua,nsa puls 'leq lqepäq$ äleuohl wächstdurch AbeinesVenicherungsunternehmens Der Policenbestand WegenTodes-,Leistungs-und Storschlüssevon Versicherungsverträgen. Personen nofüllen verringert er sich. Falls in einer Personengesamtheit nur durch Tod ausscheidenund Eintritte nicht zugelassensind, dann geschlossen. Sind zusätzlicheEintritte nennenwir die Personengesamtheit oder Austritte aus anderen Gründen erlaubt, dann sprechenwir von offenenPersonengesamtheiten. L, bestimmen Um die relativeSterbehäufigkeiteiner Personengesamtheit erforderlich.Mit zu können, sind eine Reihe von Beobachtungszahlen ihnen beschreibenwir die Veränderungenund Entwicklungeneiner Schließlich während eines Beobachtungszeitraumes. Personengesamtheit die absolutenHäufigkeitent' ermitteln wir aus den Beobachtungszahlen und /r. Wir werden die Ermittlung der Häufigkeiten am Beispiel des RisikoZeitpunktenwährend merkmals,,Alter" darstellen.Um zu verschiedenen b die Zuständevon I* und T' zahlenmäeinesBeobachtungszeitraumes ßig erfassenund beschreibenzu können,verwendenwir die folgenden Schreibweisen: /zist die LängeeinerZeitperiode, 2und 2 sindZeitpunkte, z ist ein Zeitratm, der zum Zeitpunkt 2 beginnt,die Zeit /z andauertund zum Zeitpunkt2 endet. 7:12,2+ lzl Man erhältso für den Zeitraumz die Intervalldarstellung :12,zl. Für unsereUntersuchungerforderlicheZeitparametersind die Beobachtungszeitb, der Geburtszeitraumg sowie das Alter x. Die PersonengesamtheitenL* und T, in Abhängigkeit dieser Parameterwerden mit L, (b, g) und T* (b, g) bezeichnet. Einige Beispielesollen die Schreibweiseverdeutlichen.b: [1. l. 80, am l. l. 80 beginntund 3 31.12.831ist ein Beobachtungszeitraum,.der d.h./b : 3,b: l. l. 80undb: 31.12.83. Jahredauert, b1 und b2 werden Zwei aufeinander folgende Beobachtungsperioden durchb :\/bz dargestellt. zu gehören,bedeutetin dem Zeitraum 1950/1951 Zum Geburtsjahrgang geboren zu sein. 5l] l. 50, 31.12. C: [. Der Altersbereichvon 60 bis 65 Jahrenwird dargestelltdurchx : [60,65]. EinjährigeZeiträumewie g:[. 1.50, 31.12.50] oder b:[1. 1.80, mit 8: 5l und b - 80an. gebenwir in verkürzterSchreibweise 31.12.801 l6 LI uolllelseEueurruesnz I olleqel ür uep llur q sarunuJlräzsEunrqr"Oo", säp puorr.Ie^\*T llaqluesaEueuosrageuro r{crs lggl ueuretueElp ru1 rur uarurlsuage.I uo^ e1>lundpug lXnA\ urruerEordolell?J?d rop np \ yquTarq .uepreuqcsX/U e{JeJlS V4eZrep qcrelE1srt1 all-r3sapo1 elp alp 'uaruqsueqelnp [ry7 rap qcralt uetrrqulurgrep puzuy op 11lsl uu?p 'ueuetoqaD6t6l : t rrluf rrrl älp : q rrl€f rur rr1t ualr{cgqoag 0g6l '(t sepurs 'qqv ur) uarurlsueqe-I uäplrlu I tq qcrnp uap€JeDuelelpred esqceyazsunqoCJnz raure a1>lundnluqcs rop lqezuv rep qcralE1sr tq plundlrez ueure nz uepuäqeT refie ftez alq 'gV alcarls rep '? - q aEugl rap n?uäEq t1und1ra7runz uosrod JeureJallv äl)pxe sep lqcudslueJequoJJO1{crar .runlepeqretsurep '(?'q) : g .srualsÄsualeurpJoo) tunz srq Jep Jep Dlund lqcrrdque unqeD - e}ullsueqa.I sep(?'?):V l{und ruo^ arp'111a1saErep eluueuaäos "rp - o{caJls euregcJnpprul seperJftrrysaurellezsueqe.Jarq .ueEerletgne lloqluesatuouosredrauls saparlElrprlsapefunl?psgnqoC sup eleurpro Jap Jn? 'lrazs8unlqcuqoeg erp prm suals,(sualeurpJoo)saureessrzsqv Jep JnV 'pJr^\lapuetlJe^[t '9] ur ruJoCJär{Jrluqsur ers är^t .(1 Eunp -llqqv) EunllelsreqaqcslqderEaure rr^r uepuä/$Je^ Eunqrarqcsag rn7 I'qCY esqce{ezs6unlqceqoeg q TabelleI Bezeich- Definition: die ... derPersonen, Gesamtheit nuns (l) L'a (b) (2) L"(b) während des Beobachtungszeitraumes b genau den Bruchteil d der Altersperiode x zu L gehören (0 < d = l), oder durch Tod aus L ausscheiden @ ist am l. 7. 80 geboren und stehtvom l. 5. 82 bis zum l. I l. 82 unter Risiko @ e L1.21p(82\, @ e L2,a1p(82) während desBeobachtungszeitraumes b ,,zeitweilig" zu L gehören, O@eLo(81) O e L6 (82) OO@OeLs(82) @@@eL2(82) die im Zeitraumg geborensind.Teilgesamtheitvon L* (b) @ e L1 (82,80) @ e L 1( 8 2 , 8 l ) d'h. L'(b) :o.V*, L*,aG) (3) L* (b, g) (4) L-(b) (s) L"6) (6) T-(b) (7) Ti.a(b) (8) L'-(b) (9) E" (b) zum Beginn desBeobachtungszeit-O @ e L 1 ( 8 3 ) : L r ( 1 . l . 8 3 ) raumesb x Jahrealt sind zum Ende desBeobachtungszeit- O @ e L1 (82) : lr (31.12.32) raumesb x Jahrealt sind während desBeobachtungszeit- O e Tr (83) raumesb x-jährigdurchTod ausL' (b) @ e T2 (82) ausscheiden während desBeobachtungszeitraumesb x-jährigdurchTod aus L*.a(b) n L* (b) ausscheiden. : L^,1@)\Ti,l (b)' d.h' Ll r (b) ist eine mit Personengesamtheit abgeschlossene L*.r(b): Ll"r(b) U Ti,r 0) @e Li (81/82) b L' (b) @ @ e E 1 ( 8 2 ) erstnachBeobachtungsbeginn beitretenund keinevolleAltersperiode x zu L, (b) gehören. L*.6(b+s,bl)\T^(b), E"(b): u 0<d<l-s 0<s<l l8 Beispiele 6l z'qqv e€qc4€|.66unlqcBq€g z8'r'L t8'l'l @'r'1 6/'t't 6Z't't G't'l t8't't ?8'L'l elu!l €r€w e6qcB -lpz qrnqag I >p>0 r > P > o ' ( O ' u ( q ) P ' ' 'nt : ( 0 ' m :lIF {I (OY n (q)'a: (O'm (II) I>s >0 s-l>p>0 '(0'tr(s-q'ql)P''r n :(0'v 'uarciriet(q) ''I nz x epouadsrelJy ello^ eurel pun uolerl -sne(q) "I sne(po1 raq) pun.r8stunqc -nsrelur}urePsl€ueJePue ureuresn? q llezstunlqceqoeg rep apugro^ qcou (Zg)zV a O "'ärp'ueuosJädJäplreqlueseo alardsrog (q)'V (0r) tunu -qcrezeg :uorlruuec (Eunzleqrog) I olleq?I Zustandszahlen beschreiben. Abbildung2 Zahlen versehene Beispiele. zeigt mit den entsprechenden Gesamtheiten, die durch einen Geburtszeitraum g eingeschränkt werden sollen, werden sinngemäß wie in Definition (3) aus Tabelle I definiert und bezeichnet. Die Anzahlen dieser Gesamtheiten werden mit den entsprechenden kleinen Buchstabenbeschrieben.z. B. /x(b):lL-(b)1. Für w* (b) : ] W- (b) ] gilt w* (b) < e* (b) + a, (b), da es Personengeben kann, die erst nach BeobachtungsbeginnL"(b) beitreten, aber vor wieder austreten. Beobachtungsende Nicht immer sind die technischen Voraussetzungen (EDV-Anlagen, Bestandsführung, Verwaltung der Venicherungsverträge) gegeben, alle Zustandszahlenin Tabelle I zu ermitteln. Deshalb stellen wir verschiedene Methoden vor, die unterschiedlichhohen Aufwand zur Bestimmung der benötigten Zustandszahlen erfordern und Näherungswerte unterschiedlicher Güte für die relative Sterbehäufigkeitliefern. l. 3.2. Geburtsjahrmethode b:b1lb2 geschlossene Für eine während des Beobachtungszeitraumes PersonengesamtheitL,,r (b,gl) läßt sich zur Bestimmung der relativen Sterbehäufigkeiteine exakteMethode angeben: q g O ) : t i . 1( b , 9 1 ) / l * . r( b , g ' ) . In der Abbildung 3a ist t^,1@,91) die Anzahl der Lebenslinien,die die Strecke FJ schneiden. Bei einer Beobachtungszeit b von zwei Jahren kann man gerade einen Geburtsjahrgang untersuchen. Wegen des Bezuges zum Geburtsjahrgang einer Person nennt man dieses Verfahren auch Geburtsjahrmethode.Angewandt wurde sie zum Beispiel bei der Erstellung der deutschenReichssterbetafelnl9l0/ll, und 7932/34 sowie der Allgemeinen Sterbetafeln für die Bundesrepublik Deutschland 1949/51 (siehe[], [5]). kann jedoch die Zahl von Für die Bevölkerung als Personengesamtheit lebenden Personenim allgemeinen nur zu einem bestimmten Stichtag ermittelt werden, meistens im Zusammenhang mit einer Volkszählung. Anschließend wird die Bevölkerungszahldurch Fortschreibungvon Geburten und Todesftillen auf den l. Tag des Beobachtungszeitraumes zurückgerechnet,wenn dieser vor dem Stichtag liegt, oder vorausgerechnet, wenn dieser dem Stichtag folgt. Außerdem werden die Todesfüllein 20 z+x ex{EfI + e6qce -lE z q.rnqe9 Bg'qqv e6qcE|tezsbunuceqoeg s dem dem Stichtag vorangegangenenund in dem dem Stichtag folgenden Zeitraum der Beobachtungsperiodenach Geburtsjahren getrennt erfaßt' Untersuchenwir beispielsweiseden Beobachtungszeitraumb : \/bz/bt, so erhalten wir für die beiden Geburtsjahrgängeg:Er/gz am Stichtag S (sieheAbb. 3b): /- (b, g) : /(s, C) - t*-r ([S,6r], g) + \*,*+rt([br, S],g), (d.h.FN: Xm - lxzNxr + tFYtx). Auf zwei Probleme der Geburtsjahrmethode weisen wir noch hin: Ein Teil der beobachteten Todesfälle sowie die für eine offene Personengesamtheit typischen Wanderungsbewegungenwerden nicht berücksichtigt. Die Vernachlässigungeines Teils der beobachtetenTodesfälleliegt darin begründet, daß für ein Alter x lediglich die Geburtsjahrgänge her,angezogen werden, zu denen die Todesfülle ausschließlichin die Beobachtungszeit fallen können. Dieses bedeutet, daß die aus den Geburtsjahrgängen 96 und 93 (Abbildung 3b) stammenden GestorbenenT*(br,8o) (Oräiecf BFG) und T*(br, 93) (Dreieck NOR) unberücksichtigtbleiben, da sie nicht äus L61(b) stammen. setzt man voraus, daß sich die sterbeI?illegleichmäßig über ein Jahr verteilen,dann bleibt bei einem Beobachtungsieitraum von 2 Jahren ungefähr die Hälfte der Sterbelälle (siehe Abb. 3a Dreiecke BFG und KON), bei mehr als zwei Beobachtungsjahren jeweils die Hälfte der Sterbeftillein den beiden Beobachtungsrandjahren unberücksichtigt. Bei der Untersuchung einer offenen Personengesamtheitkönnten zwar alle Todeslälle in die Untersuchung einfließen, jedoch ergibt dieses Schwierigkeiten für die Bestimmung der zugehörigen Lebendenanzahlen, da lediglich die ausgehendvon einem Stichtag ermittelte Lebendengesamtheii berücksichtigt werden kann. Diese führt dazu, daß entweder die Beschränkung auf die geschlossenePersonengesamtheit L*,r (b) vorzunehmen ist, oder die Wanderungsbewegungenmit Hilfe eines Näherungsverfahrensin die Bestimmung der Lebendengesamtheiteinzuführen sind. Berücksichtigt man die Wanderungsbewegungeneiner offenen Personengesamtheit L, (b) nicht, dann erhält man - abhängig vom Stichtag S q": Fehler für einen systematischen Wandern Personenmit vollendetem Alter x in der Zeit [61, S] zu' dann wird die Zahl der Todes{iille von x-jährigen bezogen auf L, zu niedrig ausfallen, da diese Personennicht von Beginn ihres x-ten Lebensjahresan beobachtet werden können und schon Sterbef?ille x-jähriger vorgekommen sind, die dann nicht registriert werden. Bei Abwanderungen x-jähriger wird q* einen überhöhten Wert aufweisen. Nach 3 hingegen führen Zuwanderungen zu einer Überschätzung, Abwanderungen zu einer Unterschätzung. Bei mit dem Alter steigenden 22 €c (ot ztt - oc: ot z/I + fc 'q'p) _ (zt tt. zq/|q) : (zE,zq)'/. z/| + (rE,rr1", (zE,zq) t / \ zt 1 (oxrv+o):orq'p) 1 2 3 ' z q ) r l* ( z E ' z q ;\ : ( z ? ' z ' q ) x t (ssvv + cg : dv 'q'p) (at'og)'t+ 1Ot'rq)'/: (ot'0q)Y (y Eunpllqqy qcneaqcralErar)uleruroguep llnt 'ugqeEurnerlrez -sEunlqceqoog tunz lqJlu 0q ep 'uaurroyurnqcouJr^\uess$rureuuäNueq tq)1 + (8,0q) \ . Z/| . (c?,zq)\ . Z/t + (t3, _,O (q) 1 uuepJrA\ualluqJelalEgngqeqJelsua^rlelalJepualuarlonf uoprng . (oE. rqToq; (0t . rq)\ x \ Z/ | (zE'zq; r-t :'q'p 'pulsuatuetoEroruoq räp snernu qcne(zt 'uq)'I alp gep 'uager{qcs uo^ elJI-€H Jälre^rqJIslggl , ( z A , t q / z q ) \ Z / t ( 6 . q ) N 1 'q'p'(oöIV xl x1 o)f v) (zE'tq) r (zE'zg) :11€gep'aurquuuyJapsnv 'uopJa^\ uaEozaEuereq Sunl1ture -slrelEgnqgrnz ( Of elcarlg) uäpueqe'I(zE'zq)x1a1p1qcruqrnu uaJrgp apunrC ruäsrpsnv 'ueuuo{ uepJe^rlgqJe lqcru ers gep os '(Od)V) €q tunz Jqetu lqoru sep ur esro^\ Jq€[ epueJoqeErunerlrezsEunlqceqoag -lrel uell€JzEsaEuuErqefqrnqag säp uaueqrolsagx rallv tul elp uuaq 'ueqcerdslue runz rnu repu€ula(zt/t8'q) *'I pun (q)x1 ualtsqtuus IIaI -eEsEnzeg alp sp 'plar garppe uaEuquf-xrap puut$qpug pun -sEueguy ueqcsr^\zsäperrlosrelunsep erJßH erp urepJegneJep nz 'ua?ozeqzE/tE JapueuosJad ueEuqgl-xJäll?lräqluesäDarpJn? pJI^\ aEueErqefsgnqag (zE/ tE/ 06'Q)t tlaqtuussEualolerc'aprn^\ uaErlqcrs:pgräq (f)CJ ruuerE -o1a1pre4) (tt'q) "l uelol erp rnu arp 'apoqlaturrlefsUnqeg rnz zlesuaE -eC urul'lErlqcrslcnrequäpra/r (gOXg ruururEolslprad.'l'gQV) (zEZtB 11 /o€'q) usuaqrolsogtrrqef-x zqlrq: q unurlazstunlqceqoägrul älN apoqnwtlofayaß '€'€'l 'uepre^\ qpr{sep qcne uauug{ pun e11ogegorE lErsselqcuuro^ lr{tru uo^ urroC ur uatunrapuul6 eure (;nu1qy) uaprrlsny repo ueEu-eEnzneN reqap€JeCJnu JelqaCuaqcsrleualsÄs ualerdsueuqeuelunsEunreqcrsra1 qcnu uue/hueure qcslleJoeqlueEunggzsllo1 Ieq ql€qsep ueEtEn;EurraE 'pJrA\ gnqcsJeqgs8unrapue,tr Jege lzl?qJsJalun lsram"b 49 Eun4gqcserq -qV Ieq 'lzleqcsJeql!Jeqe gnqcsJeqgsEue8nT rueulo Ieq ä[-BsäpoJ Jep 's VryZ e\p gep os qc?uUeIJg rep faunreqn u3lre{qclplaqJsJq€^toqJäls Abb.4 - b Verteilungder Sterbeftilleüber und der Annahmeeiner gleichmäßigen d. h. tx(b0,&) = t* (bz,gz),erhaltenwir alle Geburtsjahrgänge, t* (b) q:: gr/g) - l/2' l*(62,g) + l/2 ' /. Gr, go) l*(b1/b2, erfaßtwerden,wird dieses Da alle Sterbefülleeiner Beobachtungsperiode genannt.Sie wurde bei der Ermittlung der VerfahrenSterbejahrmethode für die AllgemeineDeutscheSterbetafel relativen Sterbehäufigkeiten (siehe[], [5D. 60/62angewandt l. 3.4. Sterbezffirnverfahren (eine Ein technischeinfachesVerfahrenstellt das Sterbeziffernverfahren dar. Ausgehendvon der ,,Anfangs-Plus-Endbestand-Halbe-Methode") b : b1 desBeobachtungsjahres Sterbeziffer k*: 24 t * ( b 1 ,g q l g 1 ) r/2(l.(bt)+ Ä (br)) 9(, s'qqv . (t?tw.zqlrqloq)\ 7,/t: ((rE.zq)*r * (rt .rq;5 + (qE.tq)xl * (aE.0q)*iZ/t x 'tq) xt 'tq) xl (oE"q) : \ + 1t37oE 1tg :1E1o3 snercq l i l s ( f x D V r f D c v ) 1 t 3 ' z q ) x t 3( t E ' t q ) x l pun (.{CgV r SSVV) (oE:04 x1= (0E'tq) x1 gep 'snuuo^ePrI^\ uaqet (g'g'1) x1 uaqcsttrz epoqleurq€feqrelsrap Iaq el^|uapro^\ ueln8lre ib pun 'puls ueqJolssäs-Iäroq Euequaurueslzßp 11osI Sunpltqqv rep pu"t{uv ue8elqcrlgueplequäsalpro^ elp'puISlg€Jraua8uqgf-xelp lqcru (rq)*t eJeqoqeuleapJn/l\uepuos'ules pun (lq)'-I ul up'uäErozue lIa{qcIIqJelS '1 (fl *1 rior' lralEgngqaqrälse^n€läJelp rIlJ ual1 ule sllereqlqctu uuel .-],*z:än "42 elp J$ uel& uaulerI^1uelpqJo e^IlEIaJ qcrnplrelSr;neqeqrots gilt für die Lebendengesamtheiten: Andererseits / - ( b r ) : / * ( b o , g o-)t * ( b o , C 0 )( B F : A F AABF) und : / ^ ( 6 r ) : / * ( b r g, r ) - t * ( b r , g , ) ( G J F J A F G J ) . Für k^ erhältman k*ry t^(bs/b1/b2,go/91) /* (bo,go)+ /- (br, g) - | /2 t*(bs/b1/b2, g0/g) ! - - I t/qi - t/2 Die Berechnung der relativen Sterbehäufigkeit anhand der Geburtsjahr-, und der Sterbejahrmethode erfolgt unter Vernachlässigung der Wanderungen. Das Sterbeziffernverfahren berücksichtigt Wanderungen näherungsweise durch die Durchschnittsbildung. Nicht erfaßt werden die Personen,die nach Beobachtungsbeginnder Personengesamtheitbeitreten und vor Beobachtungsendewieder ausscheiden, sei es wegen Tod oder anderer Gründe. Sie erscheinendeshalb auch nicht im Nenner von k*. Im Todesfall während der Beobachtungszeitgehen sie aber in den Zähler t" (b1, 96lg1) ein. Theoretisch kann dies dazu führen, daß wir eine relative Sterbehäufigkeitvon über 100%erhalten. l. 3.5. Verweildouermethode Gerade bei kleinen, offenen Personengesamtheitenist die Anwendung der Geburtsjahrmethode wegen des Ausschlusseseines Teiles des Beobachtungsmaterials problematisch. Wegen der Auswirkungen der Wanderungsbewegungenauf Anfangs- und Endbestand kann das Sterbeziffernverfahren verlälschteWerte für q* liefern. Diesen beiden Methoden fehlt also eine Bewertung der Tatsache,daß eine Person aus L* (b) oft nicht eine ganze Altersperiode während der Beobachtungszeitb dem Todesfallrisiko ausgesetztist. Um diese Tatsache zu berücksichtigen, müssen wir die Dauer d, die eine Person zu L, (b) gehört, in die Bestimmung von q* (b) einbeziehen. Beim Sterbeziffernverfahren wird diese Tatsache aufgrund der Durchschnittsbildung näherungsweise berücksichtigt. Bei der Verweildauermethodebestimmen wir deshalb die von jeder Personin ihrer Risikoklasse verbrachte Zeit und ordnen ihr ein entsprechendes Gewicht zu. Dabei erhält die Person, die mit einer ganzen Altersperiode (im allgemeinenbeträgt diese ein Lebensjahr,bei abgekürztenSterbetafeln 5 Jahre) in den Beobachtungszeitraumfällt, das Gewicht ,,1", ansonsten ein Gewicht kleiner als ,,1" entsprechend dem Verhältnis tatsächliche Verweilzeit in einer Risikoklasse zu maximal möglicher Verweilzeit. So erhält z.B. eine x-jährige Persondas Gewicht 7/l2,wenn 26 LZ Jäure nz aEu?l qJrlpärqJsJelun 'I lloqlueseEueuosa6 raura raperlEilq elp ?p 'uapro,t luturlseq esra,nsEunraq?uuopueqo'I uapuoqels o{IsIJ -lluJsäpol gntu leg uercJJo ralun Jäp alp ualtaqlurusaEuauosJtd IqBzuV 'lp{Eg -nuqeqJels ua^rleleJ rep Eunrutu4seg rnz uaJqeya1 sel{Bxa ure äpoqlaur -rqefsgnqeg olp uäJall os 'ueqonsrelun nz eSueErqutspnqag aEtpuulsllol lleqluesaEueuosJed ueuessolqcseEraura req trerlqcrlEglt elp lqelsag , l* r : b '/l{zq I t:u I uaqatatuu lralEgngqeqJels uä^q?lar rep uoIlIuIJeC slu äprn^\ fz'l uI -EgngH rap tunuurlseg 'opoqlerureneppalue1 sle IIcn? x1 ut uelterl nz epoqlon eueqerJqJsaqerp ueuqcräzeq rl11\ ' ! p !3 : ( 0 P ' Y . tp= p > 0 3 :uuep1yEsg 'ugqaE "I q rep puarl{"^\ als elp 'prIA\ llutullsaq (q) nz ltszsEunlqceqoeg !p JenB(Ie1p(q) x1 a r uos.rag epefrgg gep 'sneos selqals slxetdJepuI 'I . ( q ) p . ) l p ? + ( q ) 5:äb = P> 0''j''-"-:--!)--:-i-ii qcrnp lta4ttgn?qeqJalse^IlBIarolp rI^\ uoJorugep'uaqels o{IsullsJsepol tuap Jelun epolJedsrally Joulo JanBC aulä JnC olp J$ I€rrrrxetuueuosJedarp Jep ul'(q)''I llaqlrueseEusuosJed 'ueuuo{Jo^ saJgul vazve? seura pueJqearrlreqlruesa8uauosredJep eUIgH Jep ur erp 'uepreqcsJelun oll_BJeqJelsJap lqezuv Jop uo^ tlJllluese^\ 'lleqlurBs lqcru tqals olrsrJllqsepol ulep Jalun rl{ef soqlsq ule elp -aEueuosra4Jeure elleJeqJalsJep IqBzuV elp qJIs pJI/h esla^rslatdstog 'uesre^Un€(q) I')r . p : (q) n')1 lrolEgngqeqrels olnlosgeelp qceu -ruop pJr/r 'uaqeq I > p lqcl,toC ute ueuosJedrcJep '(q) *"I uo^ (q) e'x-l lraqluesaEpal eulA'uegäIlgJs ranuplle^\JäA rap uo^ lte4tt;ngqaqrelg rep yalErEugrlqv ereeurl äuro Jn€ JI^\ ueuuol os 1st E€ueqqeun (q)'1 llaqluesatuauosJed Jäura ur rapaqEilq uäulezure Jep lläzlleAue^ Jep uo^ pun unl8psllulurg ruo^ ue{qclFleqJsJg€^\eqrels3lp gBp 'ual'uqauu€ rrA\ uue1yuelreue^ unurlrezsEunlqceqoeg uazueEuep Jaqn EtgeuqctalE allrrlsnv pun -urg qcrs gep 'uaqaEsneuol€p JIA\ uauug{ uautauatlle ru1 ",1" lqctirreg s?p'lsl lauproaEnzsepol sep 11und1razutnz ärs Jap 'ess€l; elp JU llgqJa 'lapleqossnupol qoJnp uaEeEuperp 'uosra6 aurg lEgnaq rqef I apouadsrelJy elp pun goqa8 ess?plo{rsrg Jnz eluuol I L seurnsJltäzstunlqceqoeg sep puaJge,r\ els Risikoklasse gehören können. Die in 3.1, 3.2 und 3.3 beschriebenen Methoden berücksichtigen diesen Sachverhalt nur näherungsweise,während die Verweildauermethode diesen Sachverhalt exakt erfaßt. Die Zeitdauer, die eine Person zu einer Risikoklassegehört, bezeichnen wir als Risikozeit. Die Risikozeit y einer PersonengesamtheitL wird dehniert durch die Summe der Risikozeitenaller Personenaus L, d. h. d'/0. I 0<d=l Die zu bestimmenden Sterbewahrscheinlichkeiten einer Personengesamtheit sollen nicht von den Zeitpunkten der Todesfülle innerhalb des Beobachtungszeitraumes abhängen.Daher wird jeder Person,die durch Tod aus L ausscheidet,die Risikozeit I zugeordnet.Wir erhalten damit als zweite Darstellungfür die Risikozeit von L y:t+ I d.tä. 0<d5l Damit können wir y als theoretisch exakte Näherung für / in der Definition der relativen Sterbehäufigkeit ansehen. Die Geburtsjahrmethodeist bei geschlossenen Personengesamtheiten ein exaktes Verfahren zur Ermittlung der in 1.2.I def,rnierten relativen Sterbehäufigkeit.Mit den in diesem Abschnitt angestelltenÜberlegungen kann man die Verweildauermethode als exaktes Verfahren für offene Personengesamtheitenansehen. Bei geschlossenenPersonengesamtheiten hat jede Persondie Risikozeit l; daher reduziert sich in diesem Fall die Verweildauer- auf die Geburtsjahrmethode. Abbildung 6 zeigt für den Beobachtungszeitraumb:\/bz einige Beispiele der Gewichtsvergabe.Bei Anwendung der Geburtsjahrmethode wird von den Beispielenin Abbildung 6 nur der Fall (4) erfaßt, während die übrigen unberücksichtigtbleiben. (l): 8:01. 10.b2 i e L*.173(b2), di:l/3 (2): E:01. M. b2 i e \ (b2), di: I (3): g:01.09. br i e T,(b2), di: I (4): g:01.07. br i e L * , 1( b r / b 2 ) , di: I ( 5 ) : g : 0 1 . 0 3 .b r i e L * 3 1 a ( b r l b 2 ) ,d i : 3 / 4 ( 6 ) : g : 0 1 . 0 8 . b o i e L * , 1 7 a ( b, 1 ) di: l/4 (7): g:01.07.b0 i e L*,172(b1), di:l/2. 28 6Z uequlsqJng ueurapl llIII arp 'uraJJlz qJrnp ri^\ uaqreJqcseq lraqluusaS -ueuosJed uapueqJnsJelunnz Jep us8unJepu€raA elp pun puBlsnz uec '[teot 'zt 'tt '626t't 't] : tt/0t/626t :zf 1tf1q :v etuetrqefsgnqegelp qcrsuaqetrax pun q snv 'erq?f : x 0s 'zt 'te '086t't 'tl : : zqlrq: q lts0t 18/0861 :raleureredlaT uapueElo.; arpJrAruelqg^\elardsrag elp JIIJ :aladxag .1.p.1 'uepoqleni Jer^ Jop aEuequauluesnz uäqcsrlärooql rap Eunr -etnglrg uezrn{ räurelrru tunssuyuaruuesnz oureßrcJ Z't'I llFrlcsqv rul 'uerlardralur pun uepoqte6 uäuägerJr{csaq lErazaEyn? €'l ul Jap eperqcs -ralun I't'l gpr{rsgv tur uaprat\ (Oslq t'qqy) uelerdsrag uo^ puer{uv uepoqlen rep qcrelEreA't'I eeqcqlez +hrnlqceqoeg rq e+x elu!l gJqerI +x U €reüv aJqBrx e6qce -lpz qrn€e versehensind. Es bedeuten 80 b - (Abb. 7, Strecke AD) zu L50(80, 30) gehören 80 Personen. 3 t - (Lebenslinien, die im Dreieck ABD enden) aus L5e(80,30) scheiden 3 Penonen durch Tod aus, d. h. t50(80/30) : 3. l0 a - (Abb.g) aus L5s(80,30) scheiden l0 Personen vorzeitig (aber nicht wegenTod) aus,d.h. a56(80, 30) : tO. Für L5s(80/81, 29/30/31) führen wir die Bestimmungsformelnder vier Methoden noch einmal in der Tabelle 2 auf. öffnen wir nun eine geschlossenePersonengemeinschaft,indem wir zulassen, daß Personen vorzeitig ausscheidenoder erst nach Beobachtungsbeginn eintreten, dann zeigt eine gleichbleibende Anzahl von Toten eine Erhöhung der Sterbewahncheinlichkeit an, wenn weiterhin L50,r(80/81,30) : Lso(80/81, 29/30/31) gilt, da die fusikozeit kleiner gewordenist. Die zu bestimmenden Werte der relativen Sterbehäufrgkeit müssen deshalb höher ausfallen als die ursprünglichen für die geschlossenePersonengesamtheit. Tabelle 2 Methode Geburts- ;;;--"methode Sterbejahr methode Sterbeziffernverfahren Verweil- dauermethode 30 Bestimmungsformel für q5s(80/81) :,,,=^,-ti''*11'!]'',0], qg(sozsr) (80/81 30)+ t30.(80/81,30) 40.I , r t5o(80/81) qlolaozetl: + l/2. /s0(81,3l) /50(80/81,30/31)- t/2. l5o$0,29) q'o(tozst): k-^_ v^50 | + kso/z tso(80/81) r /2 (50(80)+ /50(80))+ l/2 (50(8l) + 6o(81)) qg(so/sl)= tso(80/81) ' o<d<l I€ 'l es.|cBuezEounIfJBqc,E '['qqv Ierdsreg ,q BeispielI: wir diegeschlossene Personengesamtheit I a undI b untersuchen In denBeispielen L50,r (80/81). Im Fall a nehmen wir an, daß während der Beobachtungszeitgleichmäßige Sterblichkeit vorliegt, d.h. von den 6 Sterbefällen fallen 3 in das Jahr är:1980 und 3 in das Jahr b::1981. Es zeigt sich, daß alle Methoden die gleichen Werte für qe liefern (siehe Tabelle 3 und Abb.7). Denn die Verweildauermethode reduziert sich bei geschlossenenPersonengesamtheitenzur Geburtsjahrmethode, da der Summenausdruck) d'Gqa (80/81) nur Gewichte d mit dem Wert I enthält. Da die Anfangs-bzw. EndbeständeL56(80,29) bzw. Le (81, 3l) nicht zur beobachteten geschlossenenPersonengesamtheit gehören und deshalb /e (80,29) und /50(81,31) auf Null zu setzen sind, erhält man aus der Sterbejahr- wieder die Geburtsjahrmethode. Bei dem angenommenengleichmäßigen Sterblichkeitsverlauf liefert auch das Sterbeziffernverfahren die gleichen Werte, da sich wegen L50(80) :0, Lso(81) :0 und Le (80) : L50(81) q"so(80/81) zu tsg(80/81)/(Ljg (80) + l/2 t50(80/81)) reduziert und L56(80) + l /2 tsg(80/8 1) : Lso (80/8 1, 30) gilt, wodurch in diesem Fall auch das Sterbeziffernverfahren auf die Geburtsjahrmethode zurückgeführt wäre. Liegt dagegen in den beiden Beobachtungsjahreneine unterschiedliche Sterblichkeit vor - im Beispiel I b fallen alle Todesfälle in das Jahr br: l98l und die Sterblichkeit ist deshalb im zweiten Beobachtungsjahr größer als im ersten - so erhalten wir für die relative Sterbehäuhgkeit einen zu niedrigen Wert, im anderen Fall würde das Sterbeziffernverfahren einen zu hohen Wert liefern. Bei geschlossenenPersonengesamtheitensind Geburtsjahr-, Sterbejahr- und Verweildauermethode identisch. Personenwerden nur beim Eintritt (Überschreiten der Alterslinie 50) sowie im Todesfall registriert und gezählt. Dabei spielt das Todesdatum keine Rolle, da es aufjeden Fall nach dem Datum der Bestandserfassung liegt. Dagegen wird im Sterbeziffernverfahren zu einem Zeitpunkt innerhalb des Beobachtungszeitraumesder Zwischenbestand /5s($0) ermittelt, der unmittelbar vom Todesdatum abhängt, je nachdem, ob es vor oder nach dem Stichtag 80 liegt. Bei kleinen Untersuchungsbeständenmit innerhalb des Beobachtungszeitraumes stark schwankendenSterbehäufigkeiten sollte man deshalb auf das Sterbezi ffernverfahren verzichten. Für verschiedeneTeilgesamtheitenvon L5q bestimmen wir mit den in 1.3.2-1.3.5 beschriebenen Methoden Werte für die relative Sterbehäufigkeit qS, q!6, qft und qB. Um eine Aussage über die Qualität der vier Häufigkeitswerte treffen zu können, benötigen wir einen Vergleichswert, den wir als wahre relative Sterbehäuhgkeit für die betreffende Personengesamtheitansehen.In unserem Beispiel sei dieses wahre gso: 757-. Wir gehen deshalb im ersten Beispiel von der geschlosL50,1(80,/81,30)aus, für die wir mit der Geburtsjahrsenen Personengesamtheit methode eine theoretisch exakten Wert für die relative Sterbehäufigkeit bestimmen können. Wir bezeichnen diesen Wert deshalb als theoretisch exakt, weil seine Definition der allgemeinen Definition der relativen Häufigkeit in der Statistik entspricht. 32 €€ UN(/)O{{{{ U N J U q t t l o \ UN(/)O- {{{{ -l o o l l l o \ L @ o oo O\o\o\ | O\O,O\ | @ @ t t l @ l l l o o :o0 @ @ t l t @ l r l r l r 8 r r v v I t t oa oo v | | v I & F..F. G@. o'H tl I v v | | v v I oa d r r r d r r l ONZ I r ' ^ ^ ca -o Im zweiten und dritten Beispiel erweitern wir diese geschlossenePersonengesamtheit durch Wanderungsgesamtheiten zur offenen Personengesamtheit Lsg(80/81, 29/30/31). Da wir für offene Personengesamtheiten keinen exakten Wert für die relative Sterbehäufigkeit angeben können, schätzen wir mit Hilfe von Plausibilitätsüberlegungenden durch die Wanderungen auf den exakten Häufigkeitswert vorhandenen Einfluß ab. Da wir den Zeitpunkt des Ein- oder Austrittes bei vorzeitig ausscheidenden oder erst nach Beobachtungsbeginnhinzukommenden Personennicht im einzelnen berücksichtigen wollen, rechnen wir ihnen aus Vereinfachungsgründen die Hälfte der möglichen Beobachtungszeitals Risikozeit zu. Eine am l. 10. 1929geborenePenon aus W5q(80,29) könnte maximal vom l. l. 1980bis 30. 9. 1980zu L5s(80, 29) gehören.Daher nehmen wir ihre Risikozeit in L5s(80,29)mit der Hälfte - also 4,5 Monaten - an, d. h. Y::o(80, 29):4,5 Monate. Wir gehen von einer gleichmäßigenVerteilung der Geburtszeitpunkte innerhalb eines Geburtsjahres aus. Dann erhalten wir für W50(80, 29): 49 eine durchschnittliche Beobachtungszeitvon 20 und daher eine Risikozeit von l0 Penonenjahren. Für W50(80/81,30) :40 ergibt sich eine durchschnittliche Beobachtungszeit von 40 und damit eine Risikozeit von 20 Personenjahren. In den Beispielen 2 und 3 betrachten wir nur noch offene Personengesamtheiten und berücksichtigendie Geburtsjahrmethodenicht mehr, da wir nur für die geschlosseneTeilgesamtheitendiese Methode uneingeschränkt anwenden können. Für die komplementären Restgesamtheiten müssendann andereVerfahren angewendetwerden. Beispiel2: Im Beispiel2 (Abb. 8 und Tabelle4) beobachtenwir die Personengesamtheit sollen, durchTod ausscheiden Ls. (80/81)mit /5s(80/81): 120,ausder 6 Personen d.h. tso(80/8I ) : 6. Da die Risikozeitin L5s(8I /31) und L56$0/29) nur ein halbes Jahr beträgt,müssenwir diesesbei der Bildung der relativen Sterbehäufigkeit die wir für L56(80/81) Bei einerRisikozeitvon 80 Personenjahren, berücksichtigen. erhalten,ergibt sich eine plausiblerelative Sterbehäuhgkeitvon 757m,wenn die (Fallb). Sterbelälle ausL5s(80/81,30)stammen Ereignensich dagegeneinige der sechsSterbeftillein L5s(80/31)oder in beobachtet L50(81/31),dann muß eine Senkungder relativenSterbehäufigkeit nicht Personen werden,da die gesamte Risikozeitder in L5s(80/81)verbliebenen in L5s(80/81,30). sostarkabnimmtwie bei denTodesfällen und VerSterbeziffernverfahren Um die Empfindlichkeitvon Sterbejahrmethode, beurteilen weildauermethodeauf derartigeunregelmäßigeSterblichkeitsverläufe Sterblichkeitsverläufe: wir verschiedene zu können,beobachten Fall a: Wir nehmen eine gleichmäßigenSterblichkeitsverlaufan, d.h. in den verzeichnenwir je 3 Sterbefälle,die sich mit je 2 beiden Beobachtungsjahren verteilen. Sterbeftillenauchgleichmäßigauf die drei Geburtsjahrgänge 34 9€ 'z asqce{ezsounlqceqcg 'g'qqv lardsreg rq 6Z'l't q g9€:p q0t:c qt€:q q8e:e : (!s'00)r.1 Tabelle4: Beispiel2. Qso (o/*) tso lso 4o(80) /50(81): (80/81) ( 8 0 / 8 r , 3 o l 3 r ) /so(80) 2aS Z D 74,1 6 '14,r 6 73,2 6 8 b S 75,0 6 75,0 6 75,0 6 8 1)1 8 z D c S z D d S z D 6 75,0 6 1)7 6 75,0 6 72,3 6 1)7 6 0 0 - 1' 0 40 0 40 - 38 40 40 1 a.lio,o o < a = r( 9 0 / g l ) 1 ' 1 1 ' - 8 /ro(81) I ': v l v 76 40 1o 74 34 ! i, 40 v i, Fall b: Die Sterbefälle stammen nur aus dem Geburtsjahrgang 91: 1930,verteilen sich aber mit je 3 Toten gleichmäßig auf b1 und b2. Der Fall ungleichmäßiger Sterblichkeitsverteilung wird im Beispiel I b behandelt. Fall c: Die Sterbeftille(6 t) werden nur in b2: l98l beobachtetund stammenaus Ez: l93l ' Fall d: Die Sterbel?ille (6 t) werden nur in b1 : 1980 beobachtet und stammen aus Eo:1929. Da im Fall b die Toten nicht aus den hinzugekommenen Randgesamtheiten stammen, liegen theoretisch die gleichen Verhältnisse wie im ersten Beispiel vor, so daß wir die in Tabelle 4 angegebenen drei Werte für die relative Häufigkeit akzeptieren können. Wenn wir die oben angestellten Plausibilitätsüberlegungen berücksichtigen, dann entwickeln sich die relativen Sterbehäufigkeiten nach der Verweildauermethode in den Beispielen 2a, 2c und 2d folgerichtig (Tab.4): je höher der Anteil der Sterbefällein den RandgesamtheitenLsg(80/29) und L5e(81/31) ist, je kleiner ist q5s(80/81). Daß insbesondere bei einer ungleichmäßigen Verteilung der Sterbeftiile die Werte der Sterbejahrmethode und des Sterbeziffernverfahrens stark schwankenkönnen, zeigen2c und 2d. Da bei diesenbeiden Methoden Beständean Stichtagen bestimmt werden, wirken sich Sterbeftille vor oder nach diesen Stichtagen auch zahlenmäßig aus. Für 2d liefert die Sterbejahrmethode zu hohe Werte, da die Sterbeftille des Geburtsjahres 1929 im ersten Beobachtungsjahr bei der Bestimmung der durchschnittlichen Differenz zwischen Anfangs- und Endbestand im Term I /2 (/50(8b) - /50(8i )) nicht erfaßt werden. Für 2c liefert das Sterbeziffernverfahren zu hohe Werte, da die Sterbef?ille des Geburtsjahres 193I im zweiten Beobachtungsjahrzu stark gewichtet werden. 36 L€, '€ '6'qqv lordsrog esqcsuezsarnlwEqoeg ?8't'l t8't't P00:t e0 :8 G'T'I 6Z'r'l l9:p l0:c eo :z lo:q B 0 t: t l z : e B0 :t E0 :0 e@:z E0l:l e0 :t l0:p 800:e l9:c eo :z lo:q B't:t ," .q Tabelle5: Beispiel3. 9so t5s ln / 5 0 ( 8 b )/ 5 0 ( 8 1 ) : / s o ( 8 i ) I d.4qa o < a = r( 9 0 / g l ) /50(80) (%) (80/8r)(80/81, 30/3r) 3al S 70,0 6 z 84,5 6 D 83,3 6 a2 S 74,1 6 z 90,r 6 D 89,6 80 1 1' 6 a3 S 62,5 6 z 90,r 6 40 :, D 80,5 6 z$0 ! 10 br s 70,6 6 z 85,7 6 D 85,7 6 1t 40 b2 s 75,0 6 z 92,3 6 D 92,3 6 I' 40 b3 s 63,2 6 z 92,3 6 D 83,3 6 I 40 b4 s 75,0 6 z 75,0 6 D 83,3 6 i 40 cl S 68,2 6 z 85,7 6 D 82,2 6 i v I v I I' 1 8 ä,, 38 : 1t c3 S 61,2 6 z 92,3 6 D 79,5 6 1t 40 c4 S 72,3 6 z 75,0 6 D 79,5 6 1t 40 40 1' I 30 3Z 1' är,t a 40 22 i ; l0 37 :5I ; ,m : ; 39 40 It iu 38 24 40 80 38 28 ,: 40 a4 S 74,1 6 z 74,1 6 D 80,5 6 c2 S 72,3 6 z 92,3 6 D 88,2 6 io ! i k,, 40 i ä,, 24 ,: 34 t: a a 4 4A oo : 34 34 ig,t in,t 6E 'uaqeEurs äpoqpuJr{Bfegrels arpJnBreq-e.u lrlclu qpqsapuePre^\rlly\.uelgBut uäpre^rfrlqcls{c4req ([g] aqorc)reperlSrnllerro) qcrnp epoqlauuqefeqrelsräp räuueNurl pun purs(opulsny rnu) Erltasutepun gorE puelsegurnz stullsqre1IüI uaEuruopuel6elp gep'uerep fa11 salq 'puls qcsnslJ€erun IIIIBp pun ueEaqmTogg rep euä/{\ elp uelueu€^letdsteg elle JnJg€P'uoqasrI^,\ relun epoqlauuqe[oqralg 'etup.tqyrm uareulsrtor(OZO1 :0t) 086t : lq ur rnN :t 'aEuztqyrr,r uereulsrter(tge : zt) t tgOt= zqur rn11:5 'llraue^erqefstunlqceqoeg epregJnBttgguqctal8 e g1 ef ltur raqe : lt rq?fsunqogs€p qcrsuereutuaanolatugtqy arq :3 rerq purs'(e Og) OgOt JnB 'roa (e 61)uaEugtrqefsunqäD lerp uepur ttggtuqctalSqcneqe (e g1) uorqefstunlqceqoeguepreq ur trgguqctelt lqonos uetutuol e8ugEqy otq :y räueperycsa^oJlgdrerirEunpagelslrelqcllqrolsapefrn; :uetunpege,repreqtssnv qclFlgmz aF\os 'etu-eErqefsunqag rap pun lraz€unlqceqoegreP ql?qrauutuaE -unJreue^slrelqcllqrels reuepärqtse^ellgd rol^ rl^r uaqcnsralung letdsregut at11 'gaEugrelällulsnv ueqcf4gsnzelp qcJnpllezollsultussec e1p qcls ep 'uelqceqoequaltelSgngqegralse^ll?ler oreqog ell-?säpol IWZUV uaqcrelErsp roq rr^\ uess$ruuusp 'sns g salordsregsap puelseqstueguyueqctep - tpJsäPoIuäp qcrnp rqcF - uePleqJssnv uaJnreEroiuaq uro^ Jr^\ueqeg 'uoPJe/t\ setrlrazro,rqcrnp ärp 'uatuuapue4l uo^ gnlJuIA uap (g'qe1 '6'qqv) latdsteg ueturuapuel6reltutpeqsroll€gnuulg urnz qclplssnz uällrJpurr rr^\ uolälqceqoeq :g pldslag 9'69 w 0t 0 t 0 t 0t 0 8 s'69 z: 2 S€ 0€ 0€ sz 0r 0r 0t 0t 0t 0ü 0t 0t 0t Uv 0n 0 8 9 9'61 q 9 €,ZL Z 9 0'srs rp 9 s'61(I 9 z'88 Z 9 z'€9s tP z'88C z'88 Z 9 9 0 0 8 8 9 0'sr s zp z'28a z'28z 9'0t s Ip 9 9 9 (18/08) p'o (Qg)6l (rezoe'rsuos) (rszos)(.t") = r 6l tr1 otb P'ol/.P ( t 8 ) o e l:(rl)61 (o.s)os/ 3 (tun4aqrog) g lardsreg :S oilequl In den Fällen,in denensich die Austrittegleichmäßigüber die Geburtsjahrgänge verteilen oder auf den Geburtsjahrgang1930,der allein vollständigbeobachtet - Fälle I und 2 -, weichendie relativenSterbehäufigwerdenkann,konzentrieren keiten des Sterbeziffernverfahrens und der Verweildauermethode nur geringfügig voneinanderab. In den Fällen 3 liegendie Werte des Sterbeziffernverfahrens erheblichüber den Wertender Verweildauermethode, da die AbgängeA5g(81,31)vollständigerfaßt werden (vergleicheBeispiel 2c), und die Gesamtrisikozeitdadurch zu gering bewertetwird, während in den Fällen 4 die Werte des Sterbeziffernverfahrens erheblichniedrigerliegen,da die AbgängeA50(80,29) nicht im Nennervon ks erfaßtwerden,und dadurchdie Gesamtrisikozeit zu hochangesetzt wird. Wenn wir von der Voraussetzung ausgehen,daß die Werte der relativenSterbehäuhgkeitproportionalzu den Wertender Gesamtrisikozeit sind, dannzeigendie relativen Sterbewahrscheinlichkeiten der Verweildauermethode eine realistische Entwicklung. 1.4.2. Zusammenhdnge Allen Methoden gemeinsamist die Bestimmung der relativen Sterbehäufigkeit in der Form q*--t /l*. Gleich ist auch die Bestimmung der Anzahl der Toten t*. Der Unterschied zwischen den Methoden besteht also in der Berechnungder Anzahl der Lebenden /*, die während einer Beobachtungsperiodedem Todesfallrisiko ausgesetztsind. Einen exakten Wert erhalten wir nur bei geschlossenen Personengesamtheiten, und zwar mit der Geburtsjahr- der Sterbejahr- und der Verweildauermethode,die für geschlossenePersonengesamtheitenidentisch sind. Das Sterbeziffernverfahren ist nicht exakt, weil es die zugrunde liegende Lebendengesamtheit nur zu bestimmten Zeitpunkten bestimmt, und Wanderungen durch die Durchschnittsbildung nur näherungsweiseberücksichtigt werden. Theoretisch exakt ist die Verweildauermethode sowohl für geschlossene als auch für offene Personengesamtheiten, wenn wir die in 1.3.5definierte verallgemeinerterelative Sterbehäufigkeit verwenden. Als Spezialfall der Verweildauermethode erhalten wir durch eine spezielle Wahl der Gewichte (d : l) die Geburtsjahrmethode.Der Zusammenhang zwischen der Geburtsjahrmethode und dem Sterbeziffernverfahren wurde in 1.3.4 gezeigt. Schließlich läßt sich auch das Sterbeziffernverfahrenals Spezialfall der Verweildauermethodedarstellen: Wir nehmen an, daß sich die Verweilzeit der Personenin t* (b), die nicht ein ganzes Jahr unter Beobachtung stehen, gleichmäßig auf die Werte zwischen0 und I verteilt ist. /,.6 in Tabelle 2 ist deshalb nahezukonstant in d. Der Einfachheit halber soll d für d < I nur die n diskreten Werte (j - l/2)/n(l= j < n, n e N) annehmen.Für den Summenausdruckin der 40 lv 'uelryz qleqsep eraqcsrlsrlssr ueJ3]{lzL/ 0L6l r,unsrlrozstunlqreqoeg JeC'uesar^\eEsne uelrelqcrproqcsJr,le^teqJels eqoq nz ErlsuEuellLl6961 '[9] elyapueqollamoddrrCa{rels qcrpqoneEun IeJ€loqrolseure ellgq os qcrelSren usErlsugEuulurr uaEunl;r^\snv uäJqr ur eura wn 0L/6961 ?lletledduC Jep req gJrs sa gep 'lordsreg tunz ueur lEqqcr$lcnJäg 'uaEugqqeseuneJlrezsEunlqc€qoeg sap uurEag tuep pun ranupsEunl -qcrqoegrap eEuel rep uo^ qcn? slu sapuqseguetqqceqoeqsep uV rep uo^ Iqo^\oseserpg€p 'ue?rezuaq.ry7ualleutuesa8ueuuqcsllaseEsEunr -eqcrsJe^uo^ pun J3pu?'Iueulezure Jep uJelruv ueqcsrlsrlels uep uo^ erc '1sluarpnss8Erpugls ueJqefUapunqure ua1zlel uopur lre{qcrlqJets 'räqe rrin uessr^rueSunqcnuelun uäUqnJaEqcrnpuoqJs snv elp üep 'uäUoA\eqEr11-e.pz s1euaEun4ue^\gcs Jr^\ ueuuo{ reqeq Jn€ selueurJäd -xesll"JnzseuresrugaErgsp uelral8gngqeqrersue^r1€larerp uess€J1116 l!eISIJn€qeqralS ä r p J n s e s s n l J u r g e E r E u g q q e u n u e p o q l e 4S ' l Z 'äb: z +*r (q)1+(OY z 19;-1ai9;T:-illqtryr !db z -B+ (q)rt pun xe + te : "xr llu JrAruelluqJeuuup'uaurqeuue0: *V v *g 'r{'p 'uopräqJssnsJepart\ Erlrazrol pun ualaJlreq lleqlrueseEstunqcnsJelunJep uurtaqstunlqceqoog qc?u lsJa erp 'ueqosqe ueuosred uep uol JrAr uuelA ''l: f +(O + (ztr- l) E( L, U ?'^ (q) r')l: p l: u.u f + ( c)r ' ) : ( q )P ' tP3 r^V " u : (q)u/tz/t-t)\llnu I ;::_ '1\{ Jt/l\ uellBqJe P (0P')lP3+(q)t_"0 u (q) "t epoqlarurenBplla^lre^Jep Ieuroc 17 16 15 14 13 12 11 J M M J S N J M M J S N J M M J S N J M M J S N J M M J S N Abb.l0. Monatliche,aufeinJahrnormierteSterbeziffernl950-1964inProzent. eine Sterbetafelvon Daß man mit der Wahl des Beobachtungszeitraumes vornherein beeinflussen kann, zeigt auch die Darstellung der allgemeinen monatlichen Sterbeziffernfür die BundesrepublikDeutschlandIl]. Unter der monatlichen Sterbeziffer verstehen wir das Verhältnis aus der Anzahl Gestorbener eines Monats zur Anzahl Gestorbener des entsprechenden Jahres. Wir erkennenauf den Grafiken in Abbildung l0 neben dem Fehlen eines Trends die saisonalen Schwankungen und das mehrmalige Auftreten besonders hoher Februarspitzen. Allerdings wird deren Einfluß auf die Sterbewahrscheinlichkeit in den entsprechenden Jahren dadurch etwas gemildert, daß in den darauf folgenden Monaten in der Regel prozentual aufs Jahr bezogen weniger Sterbeftille auftreten als in den entsprechenden Monaten spitzenfreier Jahre, was auf eine Vorwegnahme von Sterbefällen hindeutet. Ferner läßt sich anhand dieser Darstellung erkennen, daß Sterbetafeln 196l und 196l/62 im Mittel niedrigere Sterbewahrscheinlichkeiten ergeben hätten als die Sterbetafel 1960/62. Die sterbewahrscheinlichkeiten einer Sterbetafel 1959/63 hätten sich wegen der niedrigen Sterbehäufigkeiten in 1959 und der höheren im Jahre 1963 von der Sterbetafel | 960/ 62 nicht wesentlichunterschieden. 42 et ' ueqclnlruqcsqcrnp räp tunropetfsrely'I I'qqv I 16l tunräIlo^äquqo/y\ o * 0 ü ( E 0 E 0 t 0 0 0r w 08 q)t qqtq!e^ rlclluqPn 'EuueE rqes rellv eqoq rnJ uessul{o{Isrrsrallv erp 'uaruqeulua 11 Eunppqqy JrA\ arl\ 'purs Euruallo^ag Jap EunraperpsrefJy elp qcrnp furpeg 'agorE eura slu lrazsEunlqcuqoag araEuul aura uaEunlusaqcsslleJnz ualeqoq uepueue^\Je nz Jep punrtgnu lläqlussetueuosJad eurepl aure UepJoJJe 'ueqcre,t\qe uelrelqcrJureqcsJqeA\agJelsuopueEerl apunrEnz qcrlqc?slel uep uo^ Jr{as nz lqcru arp 'ualpqJe nz ualralEgneqaqJols o^rleloJ tun 'uess€lue1{?^\ re{ runuJlrozsEunlqcuqoagJap qcrs pJrA\Jerrrur lrlcrN Neben kleinen Risikoklassenfür hohe Alter sind bei Venicherungsunternehmen geschäftsbedingtkleine Altenrisikoklassen für die Alter unter 20 Jahre zu verzeichnen. Relative Sterbehäufigkeiten für diese Altersbereiche, die in einem zu kurzen Beobachtungszeitraum ermittelt werden, werden starke Schwankungen aufweisen und können erheblich von der zugrunde liegenden Sterbewahrscheinlichkeitabweichen.Je nach Größe der zu untersuchendenGesamtheit ist deshalb auf eine ausreichend lange Beobachtungsdauer zu achten. Andererseits muß auch berücksichtigt werden, daß eine zu lange Beobachtungsdauereine aktuelle Anderung die nicht zuf?illig sind, nicht erkennbar der Sterbewahrscheinlichkeiten, werden läßt. Bei der Wahl des Beobachtungszeitraumes für die Bestimmung relativer Sterbehäufigkeitenist deshalb deren Verwendungszweck zu berücksichtigen.Folgende allgemeine Forderungen lassen sich aufstellen. r Die aus den relativen Sterbehäufrgkeiten zu bedes Beobachtungszeitraumes sollten einen repräsentativenDurchstimmendenSterbewahrscheinlichkeiten schnittergeben,der längereZeit gültig ist (t51,t6l). o Um auch für anzahlmäßigkleine Altersgruppenzuverlässige Ergebnisse zu ergroßgenuggewähltwerden. halten,muß der Beobachtungszeitraum r Der Beobachtungszeitraum darf nicht so groß gewähltwerden,daß Anderungen nicht mehrerkanntwerden. im Sterblichkeitsrisiko o In den Beobachtungszeitraum sollte eine ganzeZahl von Sterblichkeitswellen in die relainnerhalb Beobachtungszeitraumes, denen des das sind Zeiträume tiven Sterbehäuhgkeiten dieserZeiträumeerheblichüber den zugrundeliegenliegen(2.B. Gripdes Beobachtungszeitraumes den Sterbewahrscheinlichkeiten pewellen)- einbezogen werden,damit nicht Sterblichkeitsmaxima bzw.-minima einseitigdominieren. Welche der vier Forderungen erfüllt werden sollen, richtet sich nach den Anforderungen, die an die zu bestimmendenSterbehäufigkeitengestellt werden. Um eine allgemein gültige Sterbetafelaufzustellen,werden wir versuchen,eine Kompromiß zu finden, der allen vier Punkten gerechtwird. Wollen wir dagegenfeststellen,ob sich die aktuelle Sterbewahrscheinlichkeit gegenüber einer vorgegebenen Sterbewahrscheinlichkeit signifikant geändert hat, so werden wir die Punkte (3) und (4) besondersberücksichtigen müssen. 1 . 6 .P o l i c e n s t e r b l i c h k e i t- P e r s o n e n s t e r b l i c h k e i t Versicherungsbeständewerden in der Regel nicht personenmäßig, sondern policenmäßig verwaltet. Dies bedeutet im Falle des Todes einer versicherten Person, daß zwar nur eine Person die versicherte Personengen Policen auf das samtheit verläßt, aber aus dem Versicherungsbestand M 9t 'ueruÄ\sols8unlnepeqsrxsrd elp rllJ erp 'ueqaEJeepeqcs -relufl eletururtu rnu ([€] eqers) uepoqtähl repraq Sunrqn3qcrnq aure '(zl aqers) ueqcnrdsreprl6 nz Sunryrirrsuorl{elosrep l3r{ slresrerepuv Sun8qqcrslcnJegerp uqllJ os'ueruurouäEro^qcouuep SunsseyuoruuresnT srlclos eure pJri[ 'uessBJueurrrr€snz o{lslu ueurä nz lqcru qcrFrrBu qcrs uessel'uaprel\ uässolqcseEqe uequndlrez ueueperr{osJelnz erp 'uosJod raura uaEunrägcrsJe^ arq 'ueqetz nz uauosJed uol lra{qJrlurer,lJsJrled\ -eqJäls erp Jne Eun>lrrmsuorl{e1esJep assnplcqcn5 ueuel11 uellellruue Erggruuacrlodsne'uaqcnsräA pun uallol\ ueuwrlsaq lle{qcrpreqcsrqu^\ -eqJäls erp JnE uolDleles Jep ünuurg uep Jrd\ uue,r 'EunqcnsJelun$ro{ -qollqrals reurä req ueEtgeruuacrlod Jr^r uell€rlJo urolqoJd seJelre/hurg 'uuerl uepJe^r luqalaEqe uaga1tr-lerpun| -rgJ ueuoqeEe8ue uegeq€I uep ur slc uerar{gr{ urläq lsra eseqlodÄq -llnN aura ulaq 'g'z gup 'uy rap ur uerqeJJo^lsal 1sa1-lerpen|-lqf, uoueqerJr,lcsaq Z lallds; tul e1pJnB qcJnpJerqqcrs ueqeEre ueSunryrrrrsny ('uazlaua Eunpalralpruourg erp qJJnpEunpepeluossrodätp Eunzlas -sn€Jo JoJesunur JrA\uue^\ 'rrin uelpqte aEessnyaqcrelEolq) 'lEugqqp uosJed ord uecrlo4 Jap IqBzuV uor{crnlruqcsr{cJnp Jep uo^ c reqo^l '0 c rtrJ (*b) re1 (c + t) : (äb) UVrr uaEunzlossnuJo^ueluueueEueqo uep Jälun jb uol zuerJe1erp JnJ pun (tle4qctptaqcsrq€a -oqJalsueuosre6= *b 'lrä{qcrpreqcsrrl€^\eqralsuoorlod = }b) -bg : }bg :1pBjb uol gerrrsEunpu^\Jguep JnC 'llleue^uossrodusrosell-€JeqJels arp pun o"b res x1 sne uosJed Jauro lre{qJrlureqcsJr.{€lrleqJels är(I . '1u8ls -uo{ sorun€JlrazsEunqcnsrelunsep pueJqga pun luuelleq 'I llaqltues -aEuauosra4elp J$ res uecrlod qcuJ-u ""'-Z '-l uoir Eunpago1 arq . :sneuoEunzlossneJo uapueEloguep uo^ lqe8 IeoS 'l?leze? 'uouuo>1uJeJell ue8rggruueuosrad rap [l] paS uo^ lraqJv Jaura ur prrn Eunraqp5l alnE eure uelrelEgngqeqrels a^rlutal elleilruue Erggruuacrlod ueEunzlassnuro uelruturlsag Jalun JaqB geq 'ueqcetu lqoru Jrlr\ uouuo{ ualre>lEgneqegJelsJe^rlslal Jellellruua Erguuruauos.redpun -uacrlod Eueq -uäruru€mz uep Jeql! aEessnyaEqlpEuraueElp aurg 'ulellruue nz Ergeu -uecrlod uoltolEgneqeqJols alrlplal '11oluurssn€qcJnp se lsr 'uessqru uepJe^rl4reqJeeg trlrezqcralt uecrlod eJeJr{au Eunqq osle uosred uel -JeqcrsJe^Joura lle3sopol tul eC 'uaqoEqeuosJed ueuaqrolseEJep ueqe'I Kapitel2: Beurteilungderbeobachteten Daten von Birgit Oehlers-Vogel und Bernd Zschoyan Das Studium dieses zweiten Kapitels setzt beim Leser Grundkenntnisse der Statistik voraus. Dem Leser, dem die allgemeinen statistischen Begriffe wie Zufallsvariable, Wahrscheinlichkeit, Verteilungsfunktion usw. nicht bekannt sind, wird empfohlen, sich zunächst hiermit vertraut zu machen. Hierzu gibt es eine ganze Reihe von einführenden Lehrbüchern in die Statistik, von denen eine kleine Auswahl mit in das Literaturverzeichnisaufgenommenist (2.B. [3], [6] und [7]). Ziel dieses Kapitels ist es, Methoden bereitzustellen, mit denen die gemäß IGpitel I gewonnenen Daten beurteilt werden können. Zunächst werden in Abschnitt 2.I einige allgemeine Bemerkungenüber die Vorgehensweisebei den,,Beurteilungsverfahren",den sogenanntenTestverfahren, gemacht.Hieran schließt sich in 2.2 eine Darstellung verschiedegeeigneter Testverfahren an, eine ner für Sterblichkeitsuntersuchungen Bewertung der vorgestelltenTestverfahrenerfolgt in 2.3. Zum Abschluß dieses Kapitels wird in dem Abschnitt 2.4 die Anwendung der vorgestelltenVerfahrenbeschrieben. 2 . L G r u n d g e d a n k e nz u s t a t i s t i s c h e nT e s t s An einem einfachen Beispiel wollen wir erläutern, welche Lösungshilfen Testverfahren bieten: von 10000036jährigenerwartenwir aufgrundder Bei einer Personengesamtheit vor Erreichen dieserPersonen, bisherigenEntwicklung,daß die Wahrscheinlichkeit zugrundegelegten des 37. Lebensjahreszu sterben,unter der rechnungsinäßig Sterbewahrscheinlichkeit von Q36:0,00222liegt. Tatsächlichbeobachtenwir für 203 Tote, das entsprichteiner diese Gesamtheitinnerhalb diesesLebensjahres von ero:0,00203 (dieseDaten sind der Tabelle8 entnommen). Sterbehäufrgkeit Wir müssenuns nun die Fragestellen,ob die AbweichungzwischenQ36und q36 rein zuftillig oder durch die erwarteteniedrigereSterbewahrscheinlichkeit bedingt dann wahrist. Intuitiv erscheintuns eine niedrigere Sterbewahrscheinlichkeit scheinlich,wenn e36,,deutlichkleiner" als t[36ist. In unseremBeispielentsteht jedoch die Frage,ob die 203Totendeutlichwenigerals die erwarteten222Toten sind. Damit liegt das Problemin der Festlegungeiner Schranke,die den Begriff ,,deutlichkleiner"eindeutigbestimmt. Ein Testverfahren bietet nun die Möglichkeit, die Bestimmung der Schranke aus dem Bereich des freien Ermessensherauszunehmen.Durch die Vorgabe einer Irrtumswahrscheinlichkeit- sie begrenzt die Wahrscheinlichkeit dafür, daß irrtümlich keine niedrigere Sterbewahrscheinlichkeit festgestelltwird - ergibt sich die Größe der Schranke. 46 LN e0ü sn€ X uelq€u€^sileJnz rep uorllunJsEunlleuo^ orp lrutuels :lltu?p leln€l 'lEerl apunrEnzualqordl$J tuap arp ia8srC erq .}uuuue8esaqtod^q^rluuretlv tS pun esaqtodÄq;pN prl,r\ 'esaqlodÄ11 0S a8uer\i erq eure 1srtg[ pun 0g[ uaEuaupel e11un[srpremz rep EunEapez eulg ur g[ ue8unlroue^ uouoss€ya8nz 11apo11rur rep e8ua1n1 np Sunta1nutof 'Z'I' Z asaqrcd[q11n71 'ueuosJod ueSr:qef9gJop lre{qJrlqJels JOpgaarrs8unpeauguap qcrpreu 'Jeleru€Jud erp r{crs lqeuaq lardsreg uepueJ ueure Jne slleJueqe 8un11e1seEerg -q$ule rueJesunuI '^rsn ztreue1 arp 'gensEunuet\Jg Jap 'g'z art\ 'ueg -oJC oqJsrlsrJol{€JsqoEunpelrel eure JIIJ purs JeleueJeg 'ua8unpegen uauessulaSnzlläpon rur Jäp Jeloru?Jed essrmaE;ne ueEunylalsaEag qcrs uaqezaq IJO 'llos uoroqe8ueX uälqurr€^sll€Jnzräp uorplun;sEunlraua1 orp Jep lrutullseq 6[ ue8unpege uo^ essery eutä pJI^\ uIIIJelIoAylsI I runeruaqordqcqg rop runerplrg ueJäp 1ge.;eE;neX uelqurr€^sllqnz reure EunrarsrpaU sp (eqordqcps elp) lurraleursEunlqcuqoogopuel -lelsJe nz Jepo auepu€r{Jo sep prrA\ nzJerH lEalaElsag S ue8unyaue^ uauasseleEnzfiepo4 rur Jep aEuayq rap pun I seruneJueqordqcrlg sep ueqeEuy arp r{crnp (ü'f) ttapoltt saqcsrlsrlulsure prr^r uraruaElly 'uuu1 ueqreJr{cseqEungalsa8u:g apueEerpol ery IIepoW aqcsrlsrluls seqclo^\ 'uapram lEapaqn lsqc?unz gnru suerq€Jra^lsel saura Sunpue^\uv Jep reg ?un14cturua11apory' I' I'Z 'puls uelqc€eq nz uaEunqcnsJelunstrelqcrlgrels Iaq elp'ualräqJepuosog 9'l'Z ur Jrtr uelr{cuJleq ualelral\ saq 'uoEuuEaEuraalluqcs ueulezula elp Jn€ aEloguaqraareserp ur prl,r\ S'l'Z slq I'l'Zuogruqcsqv uapuaEloguäp uI 'assruqaErg rep uorlelardralul's1se1sep uäJqnJqcJnCI. lla{qcllulsqcsJq€^lqlaqJeqclsJop uo4aslsec . susJqBJro^lselsop lqsl[ . asaqtodÄqgnp rap Eunratplrrrod . 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Verteilungenmit einemParameterwert Häufig werden Hypothesen, die sich auf einen Parameter p einer Verteilung beziehen,in der Form H o :P : P"o l Fragestellung"oder ,' f ,,zweiseitige r r 1: p = F p s f P = p0| Fragestellung" ,,einseitige ' lo: H r: P < P o J angegeben.Ein Test ist eine Vorschrift, die aufgrund des Ergebnissesder Stichprobe die Entscheidung zugunsten lpe oder $1 trifft. Hierbei sind dann folgendeFälle möglich: l. ,,In Wahrheit" gilt $s: l.l. Lautet die Entscheidungebenfalls $s, so haben wir die richtige Entscheidung getroffen; 1.2. lautet die Entscheidung!p1, so haben wir eine Fehlentscheidung getroffen, diesesist der sogenannteFehler l. Art (die zugehörige Wahrscheinlichkeitwird mit a bezeichnet). 2. ,,In Wahrheit" gilt $1: 2.1. Lautet die Entscheidunglpo, so haben wir eine Fehlentscheidung getroffen, diesesist der sogenannteFehler 2. Art (die äugehörige Wahrscheinlichkeitwird mit,B bezeichnet); 2.2. lautet die Entscheidung ebenfalls $1 , so haben wir die richtige Entscheidunggetroffen. Die genanntenFälle sind in der Tabelle 6 noch einmal zusammengestellt: Tabelle6 Entscheidung zugunstender Nullhypothese Alternativhypothese richtig falsch(Fehler2. Art) talsch (Fehler l. Art) esgilt die Nullhypothese Alternativhypothese richtig 6n EunllolsuaqeE;ny rap uV 'l srelqed sap lre{qrrpreqcsrqe^\ ärp rr^\ g€p 'Iü rng Eunpreqcslugauro lalnepeq 'prrn uaqaEaEronlralqcrluräqJs -rqe^\sunurl alp B(I 'uaqaEeq uv'l JelqeC ueure reqe repo ueJJerl Eunpraqcslug aErlqcrr oura JapelUue rr^\ g€p 'r{'p 'uellos uapreqcsluo lü r$ lsqcrpgur sun Jr^r gep .uererugop os o6[ uessllru Jri11 :esaql -od,{qp51 rap tunraqnruJog erp rng uazuanbasuo) qcrs uaqaEra muJOlH 'uaqceu ua8es '3'r 'z rslqec u3p Jaqn 'p -snv aure{ rr^\ ueuuo{ uv lre{qsrlureqcsJqs^\ -srunuJl uauaqaEeErorr rap qcralEJepo Jeurapl1sr'lry'l relqaC ueure JnJ 'q'p ',,p nee^rN runz s1sel" 'B'r purs uaJqBJJaAlseJ ilemsEunueiruEJap 'uoqcsn?Uen ueseqlod,{gJepuällo1 erpJrA\uua^\ 'r uaueqoEaEro,r uroqcreltraguV 'Z regad rep qcnesuälro^\zpun (saqcraprsl sep pun ary?rqcs rop qcrnqcrsurq)Uuqcsronlselarp qcrsuepu?re^suelsre:rolrore^rz rr^\ uoqesJalordsreguosorp snv '(ualqceqoaqnz olol 602 suelsqcoqosoqlod -{qnqeurelly rep 1to4tr1111g slu) %t'81 nz fl ytg 'Z relqoC Ieq lre{qclpreqrsrr.lel6 räp rlrrs tqfre lqe,nuesaqtodfH reserprog 'o/og:n uo^ trä{qcrpreqrsrr{e,{\sunurl uaqcral8Jep reg ue 0$ osle JrÄluauqeu JIsd ruesarpur qcnv 'uepJo/nueruqeuue uolol 602 s1eraEruemreq pun uäJrearo^0S OOZqe genstunlqc?qoeg ureure reg rr^{ geP 'lelnäPoqsesero'602 nEo^rN-o/os rrropJn? o{u?rr{rs sl? rr^\ uslleqro uueq '{(e€b'u) A} = Iü pun {(Tb 'u) S} : o6[ ue1leEse 'q'p 'uosoqodÄg uapraq erp unu rr,$ ueqcsnugäA'076'91fgrleq oserp'ualqceqoeqnz elol g6I s1erqeru eseqlod{qirrleurällvroP 1ro1tq1(r9Ioq 'lrolqclFreqcsfl{?1v\ erp rrA\ uleürrureuv 'Z sJälqo{ sap Eununuqsag rn7 'oseqlodÄqpp rop ualsuntnzsunJr^\ uepräqcquo '1E-e.rleg uelol uo^ 'uopre^\uelqc?qoeq tg7 IqeZ olälqc?goeqqcrlqc?sl?lalp e61 älol 861 sl? rqolu lttclu o7o9 suelsqcoquo^ (UV 'l relr{ed) p lre{qrrluregrsrr.l?l[ räp lrtu esaqod{q1np rap 1e1En1119 uauegaEa8rol räq rr^\ gep lteseq äryerqcs aser(I 'uelqceqoäqelol 861 slBrqeru lqcu Jr^ruue^\ 'ue;re,n:oir{(rfb'u)g} : tdb rap uelsuntnz uuep 0ü rr^\ gsp 'unu lteseg uäJqsJJe^ eseqlodÄg,r,rluurel1v -lsel resun 'asaqtodÄq1pp sp (e€b'u)g snepueqol$q 0ü e8uahlerp tsrlcgunzl^r uelqrerleg tqalsaq000@l : u lrur (e!b'u) g pun (sb'u) g uatunpetra,rpnuourg ueprequep sne uoEunpegenueuesselaEnz rep 6[ atue141 eresung€p'säsärplelnäp -oq 'uogesu? sl? olqeus^sllsJnz epunrEnz apueEeyl ärp rr^\ eO llrege^pnuourq 'lsl uatelqcsqoeq reqlpJroureqcrelE 98100'0: egbuo^ lrarlEgngqagrals tery ZZZN'\ - e€buoir uettgeurstunuqcer rep qcrelErepe,rqualrolqcrlurer{csrqe^l -oqralsopuoEetlepunrtnzelp gep'uB Jrrt ueruqeureqleqlFgrlc"JurAreq 'Icnrnz sesorptunqcqneqcsrreJa^ JnZ lerdsregJesunJne Jepet,rrrrl\ uegrerEstl?qJe^qc?S 'ueqBqgnuula ueuarrp uauro{ uv'z rolqed uepJn€ Jr^\ gup 'Jaqe lalnepeq sesarq 'ueqcsn€Ue^qJeJurälqcru uaseqlod,(g rap uellou erp sueJqBJJaAlsaIseureEunpuamuy rep req ueuuo{ rr^\ 'q'p 'lsel ueneu ueure qcne aseqlodÄqnr1eura11yJep lre{ErlJRC Jep sn€ Jr^r ual -pqJe'1zlrseq ueuerlcsuetrAeJepueeseqlodÄq^rlsuellv arp ueuretua8ll€ url e61 'uouuo{ ueqeEJo^UV'l Jalqed uep Jr^r gep 'lelnepeq seserq 'uoq -eEra asaqlodt(qtFm rep lrelErlpg rsp punrEgnu qJrs arp 'ualgeqcsuaErg Jap Eun4nusnv alp qcJnp floJJe suaJqBJJa^NeIseuro tun11cr,n1ugatq entsprechend anpassenkönnen.Diesesist dann auch der Vorteil gegennachfreiem Ermessen, ti6er einer Entscheidung da eineAussageüber den Fehlerl. Art a möglichist. 2.1.3. WahldesTestverfahrens Formal gesehenist ein Test der NullhypotheseS0 gegendie Alternativhypothese$1 eine Abbildung ä des Stichprobenraumes in die Menge { 0 ,l } : J 5 . S - r { 0 ,l } . Hierbei bedeutetä(x): I die Ablehnungder Nullhypothesefür die Stichprobex e I, während für ä(x) : 0 die Nullhypothesenicht abgelehnt werdenkann. Diese Abbildung definiert uns im Stichprobenraum die beidenUrbilder: Is : {x e I lä (x) : 0} ,,Annahmebereich" und Bereich"bzw.,,Ablehnungsbereich"' I1 : {x e Ilä(x): l} ,,kritischer Häufig kanndie Testfunktionö in die folgendeForm gebrachtwerden: f>l T ("x ) { I c " . l<l Hierbei bedeutenx e I die beobachteteStichprobe,T die Prüfgrößeund cn eine von der vorgegebenenIrrtumswahrscheinlichkeitc abhängige Schranke. T (x) bezeichnenwir als Testwert und cn als Grenzwert. T(x) > cn entsprichtdann ö(x): l, d.h. Ablehnungder Nullhypothese und T(x) = caentsprichtö1x;:6. Testverfahrenfür dasTestproblemzur Verfügung,so Stehenverschiedene angewenentstehtdie Frage, welchesTestverfahrenzweckmäßigerweise det werden soll. Hierzu gibt es in der mathematischenStatistik einige Optimalitätskriterien,die die gebräuchlichenTestverfahrenhäufig erfüllen. EinigedieserKriterien wollenwir kurz anführen: o unverfälschterTest zum Niveau a: die Ablehnungswahrscheinlichkeit im Falle der Gültigkeitder Nullist am geringsten der Nullhypothese gleicha, hypotheseund höchstens o gleichmäßigbesterTestzum Niveau a: der Fehler2. Art B (zu vorgegebenemc) ist kleiner oder gleich dem Fehler 2. Art aller anderen zum Niveauq. Testverfahren o bester Test zum Niveau a ist ein für eine vorgegebeneMenge von gleichmäßigbesterTestzum Niveau c, Testverfahren . asymptotischbesterTest zum Niveau a: das Optimalitätskriteriumgilt erstbei unendlichemStichprobenumfang. strenggenommen 50 IS 'lsr sruqetJg aleue^lJe sBp Eunugalqv elp gBp 'uepro^t os reqep alllos UerFuuoJ lsqcrltou esaglod^qlFNele 'EuerEeqlru"p pun ueqoEe8ro^ prr^r UV .l ralqaC rep Jnuuusp'leEeJlsn?g euratun qJrFrpelqcopätqcrssellapusqräqr3rH '(uaErgeu -stunuqcarrap lqcrrdqua IeJ?täqJelS epueEarlapunrtnz geqcsurauetual -reqcrsJe rep arq :esaq1od,(q1pp) uapraqcslue uV .l relgaCuerauroll ueuraJnJ lqol\ sun Jr/I\ uepJad\.uauurlseq nz aEelpunrEstunuqcag qu '1sr uapraanlagomluuaqsSerg IeJ4eqJalSanaueure Erpua,nlouseqo .11os äry tuep q 'llu.{ tuap q 11{g^\et gorE reqla:Uo^ p prr^\ [?C ueserp uI 'ue{cepnzqelpJsopol rur uaEunlsrä-Iälp .uaqorelsn?lqcru o{rsrJ -lle3sepol s?p JU apalsEerlragorp Jäp lpu .uB lreäqcrprar{csJrlei[orp uV 'Z ralqeJ rap tq€ reqrerH',,alouqcaraEuro arp slu Jeqoqqcru lsr IaJBI -eqJels apuaEeq apun:Enz Jep arp,. asaqtod,(q lgeqcsuroruaEueuer{JrsJäA 'ue{Jepnzqu -llnN Jr^\ elp uolsel os flu;sepol urr uatunlsra.I erp .uaqc -r3Jsn€lle{qcrFreqcsJqB/y\ repuezuer8lrer{JeqJrsu? lnu o{rsrJIIBJsäpoJ s?p JU apa6EerlreguoleuqcareEulaelp uässnu pun mnueq eEegcs -nzqraqJäqcrg eleuqceraEure ouqo aura sguelsEunJaqcrsJa^ IeJBräqJalS -suaqe'IseureuoqulnlplsEurlrag rep req asre,rslaldsraq pJIl\ :lqeu r.lcrs qceu EunpraqcqugeqcsJEJ aura uezuenbasuo)eqcle,rn,qu uorrepfugq 'gnur ueprern elp qcopet gorE llqg^reE llo{qJrlureqcsJq€^\slreqreqols 'o/ol'o/os'q'ol01'0 p elÄ\ 'yo0lpm %oS puls JIJ ogei11 ar{rllqn luazorg 1.9 pun 0I uar{rsr^rz faq gy'I relqeJ rep.q.p.llqg^re81uö2or4 6.66slq 06 uo^ qcräJogruäp snu Egngq uepJel\ ualrelqJrlureqcsJrlu^\$raqJoqcrs 'prr^\ luuelre Erlqcuesaqlod{q1pNe8rllgE,,lleqrqel\ ul" e1poll"g Jell€ , - I suelsepurru ur üep (u€ lro{qctproqcsJr{e/nqreq -rer{crsarp tqtE rr{äruler11t1o.paErmuqalqyaErlqcrreure UrJqcsro^lseJ rap puruE;neäll?d Joll? r - suelsepuuuur gep .lqJru osle l8eseq,,1a1 I .! -qcrprärlJsrqu^\slraqreqcrs" req JJIJEog I slu ragorEB^Ualqcru asarp 'qcrltoru aseqlod,(q1pN rsp tunuqelqy uoEllqcu rap lsr ärepuoseqsur lle{qcrprer{Jsrrle1\erp roq!! etessny eure{ qcnu JeqBlsr llruuq .ualralqe etessny ouro{ ueJqelo^lseJ ruep snu Jr/r\uäuuo{ .lsr qJslEJ,,lleqJqul[ ur" ers Ho^tqo 'oseqlodÄq1pN elp :n; tunpreqcqull eura .q.p ,UV .Z J3lgeduap reqn '(g'qel f,r) luqoleEquqorlqcsleJ r qcrap repo räurepl lralqcrFreqJsrq€A\raurelrtu aseqlod,{q1pNelp prpr r n"o^rN runz tseJ ueurä reg :ueqaEeEron uV 'I JelqedJaplsl r - I lre{qcrpreqcsJr.l€^\qreq -JeqclsJap '^\zg , lralqcrpreqcsJr,le/tsungrlrap Eunzleslsägerp qcrn(I ,!ülqqulaq?stqo/t4s tQqraqJt s Dp uaznstsatr'r.I. z '(Etl'g'z) uesar^\re^ JnleJelrJ erp Jne ros uerJelrDlslarpurldg rueserp nz ueEunrqngsny äJelra^rpun uoqruga(I eqcsqspels-qcsnurueql"ru äJen?ueEeure Jnd 2.1.5. Durchfuhrung und Inlerpretation des Tests Nachdem nun alle Vorbereitungen abgeschlossensind (Modellbildung, Nullhypothese, Auswahl des Testverfahrens und Vorgabe der lrrtumswahrscheinlichkeit),kann bei Vorliegen der Stichprobe der Test durchgeführt werden. Dieses bedeutet, daß anhand der Stichprobe der Wert der Prüfgrößefestgestelltwird. Wichtig für die Aussagef?ihigkeitdes Tests ist, daß die Hypothese nicht aufgrund des Materials aufgestellt wird, das als Stichprobe für die Durchführung des Tests dient. Dieses könnte zur Folge haben' daß sich Zufallseinflüsse in der Hypothese niederschlagen.Damit wäre aber die Aussageftihigkeit des Tests sehr eingeschränkt. Die Durchführung des Tests muß also mit einer Stichprobe erfolgen, die unabhängig von dem Material gewonnen wurde, das in der ,,Vorbereitungsphase"verwendet wurde (vgl. hierzu 2.1.6). Aufgrund der bei der Durchführung ermittelten Prüfgröße sowie der von der Irrtumswahrscheinlichkeit c abhängigen Schranke cn gibt es nach 2.1.3nt ei mögliche Testergebnisse: die Testfunktion ö erhält den Wert 0 oder l. Im Falle ö(x): I wird die Nullhypotheseabgelehnt.Das bedeutet,daß diese Entscheidungmit einer Wahrscheinlichkeit von maximal a falsch ist. Je nach Wahl des verwendeten Testverfahrens und seiner Eigenschaften (2. B. unverfülscht oder gleichmäßig bester Test) hat die getroffene Entscheidung entsprechende zusätzliche Merkmale. Tests zum Niveau q sind Verfahren, die von der Voraussetzungausgehen,daß die Nullhypothese gilt. Eigenschaften der Alternativhypothese gehen in diese Tests nicht ein. Dieses hat zur Konsequenz, daß eine Entscheidung ,,Annahme der Hypothese" durch die Testtheorie nicht begründet werden kann. Eine Entschaidungfür die Nullhypothese besagtlediglich, daß die Stichprobe im Rahmen der zugelassenenFehlerwahrscheinlichkeitl. Art nicht im widerspruch zur Nullhypothese steht. wollen wir mit Hilfe des Tests die Gültigkeit einer Hypothese statistisch sichern, so müssen wir sie, wie schon früher erwähnt, als Alternative formulieren * )' 2.1.6. Besonderheitenbei Sterblichkeitsuntersuchungen Der allgemeine Grundsatz, den Test nicht mit dem Material durchzuführen, das für die Aufstellung der Hypothesengedient hat, stellt auf dem *) Es gibt auch Testverfahren, bei denen sowohl a wie auch B vorgegebenwerden. Dieie haben jedoch zur Konsequenz, daß der Stichprobenumfang als Zufallsvariable auftritt und damit nicht vorgegeben ist (Sequentialtests).Hierzu sei auf [3] und [8] verwiesen. beispielsweise 52 ts erp purs lfuuq 'uätunJeqJrsre^ uereq{uep qcsrloJoaql rellB aEuel^l räp sne aqordqcrls eule sF uesse.UnupuqseqsEunqcnsJelun uep ueuuo{ Jr^l 'q'p 'puelseg ueJug{uep uauta qul8rpey ueEunreqcrsJe1 uelqJnsJelun erp ueplq eEurg uela,trz Jäp reg 'uu€{ uepJe^\ lqJnsJelun qcne lreqlueseg JeJrIr ur arp 'lqerzeq ue8uuaqcrsJo^ uo^ eEua4 elrulrlrls3q zu€E ourä Jne qcrs ars ?p'lego^\lueeq uelu(I uelelqc"qoeq rap asÄpuy arp qrrnp qraJeq prt. a8erg elsJe arCI 'uue{ uepJä^\ ueqarJqcseq ,puelsaqs8unqc -nsJalun Jep ar^\ lsl ElesaEuaruruusnz qclluqg aluru{JerrrolrsrU uep -ueqcnsJelunnz reqau lqoru Jep qclnqcrsurq Jap .sepuulsäqsEun:aqcrsran saurapua&n leJslaqJels arp erlrt 'uarerssarelur rnJep sun Jrlr\ ueuuo{ ualepus tunz 'l€q ua8elaE epunrEnz saurnerlrezsEunlr{oeqoeguauaqeE -eSeEror qpqJäuur seura pu"lseg uautu4ßaq ueure uleJsleqrels är.lJle.r\ 'uagomlueeq eEerg arp rrlr\ ueuuol ueure runz :Jeqluäp elerz ßh\z ueqcrlluesa^\tur purs sg 'ueJJsqcsJe^lraqJuDl uoEunqcnsrelun reserp IerZ sep reqß sun Jrnr gep'turpue,trlou se lsr nzJarH .ueuuo{ uopJet\ uaEozaq -ura esra,nsEunlqJuJlegeqcsnsq?ls aserp ur uaEunqcnsrelun$re{rlJrlqJels erp et,rr 'aEu.rg erp trruep qJrs llle6 tl 'ueqetz nz lreqltuuseEpunrg rap usEruefalp Jne eqordqcrlg rsp uageqcsueErg uap uo^ gnlqcs uop ualrä{rlcrpreqJsJq?A\sunuJl rossrmat Euntpqurg relun .1ra>1qcl I3-o.Walp unu sun uaqeE uuqugro^ erlosrtsltels 'prl^t lelqcerleq (aqordqcrl5 eluuuu -aEos erp) uo Jarrl e8uotupal eure qcrlErpel uJopuos ,llaqlruesetpunrg alp lqcru gep 'nz?p uaJqllJ epunrD aueperqcsJe^'[os uäpre^t lqJnsrelun lgeqcsuaErgauagetaErorr aurä JnB arp 'snu lraqlruusoEpunJD Joura uo^ 'purs lllnJre 11eguepueEerlrol {llsllels Jep ur rm uaqeE qJrlzlgspunrC IIIr 'lsl uepJo^\ lle{crituue uerqsJJe^ ssp ueuap Jslun .ueurqeuuv olp qo 'uagnrdraqn JI,yr uessnru ueJr{uJJo^JoqJsrlsrlels Sunpuamuy Jep Jo^ 'purs uossolqcsetsnsqcsrllerd 1ra13q-u3aEessnvärp Jne essnuurA gup os '(uepuegal pun uelol uo^ uelquzuv :Eunqcnsralunslre{qcrlqJalg'Eerleqo{rsr1 lepueqals EunEng -JeA Jnz pun rafrlguaq :EunllalseEerg) qcrlperqJsJelunrqes qcop flogre sprrelel I sasarp Eunge^\snv arp räqe 'tuq gqLgeE EunllalsaEerg uep -ueEarl.torrJep nz rIJn? sep '1eua1ey41 aqless?plsol uap JnJ Js^\z Jr^\ uap -ua^uel unN 'lgpl uellalsrep leJeleqlals uatqpt arqef rasarp uurEag nz rep lnu qoou trruup qors pun 1uq gapugat lqrru Jnslqel\az wr. IaJeleqrols epuaEerl epunrEnz lguqcsuroue8uepegorsJe^Jep orp qcls gep .uelJals -gnuaseqlodÄqllnNelp 'lsre^UnepueJl ueluullseq uoure e.lqefq;eqcsag eJerqaru Jaqn,,o{rsrrlpJsepol sup JnJ uapels8erlrag uelauqca:a8ure uep nz elleJsapol rng ueEunlsra.I" sassrullgqJe1sep Eunllcrrrgug afp gep 'oqcesleJ 'lggl Jep snu Jr^\ ueuugl esre,rslardsrag ualrelJeq Eunllalsuaq -eEgny Jep snu leEaa rop ur qcrs erp '1age1aqre1g uauaqeEaEJo^Jäura llur qcralEran tuap JnB uesaqtod,(11äll€ qosrqurd uatersuq IpC ura$ry uI 'rep Eunluurqcsurg äuro{ uatunqcnsra}unqrelqcrlqJels uo^ lälqeD allgemeinen Voraussetzungenfür die Anwendbarkeit statistischer Verfahren gegeben.Als Ergebnis erhalten wir dann beispielsweise eine Sterbetafel, die nicht nur für die untersuchten Versicherungen,sondern auch für neu hinzukommende Versicherungen Gültigkeit besita und damit als Rechnungsgrundlage für versicherungsmathematischeBerechnungendienen kann. 2.2. Einige Testverfahren In diesem Abschnitt wollen wir einige Testverfahren, die für Sterblichkeitsuntersuchungen herangezogen werden können, vorstellen. Zunächst werden wir uns eingehender mit dem Zeichen-, dem Iterations- und dem X2-Test sowie seinen Modifikationen beschäftigen. Anschließend wollen wir noch kurz auf die Anwendbarkeit weiterer Testverfahren eingehen. Eine Bewertung dieser vorgestellten Testverfahren wird im Abschnitt 2.3 vorgenommen. 2.2.1. Der Zeichentest Der Zeichentestüberprüft zwei Meßreihen x : Xl , ..., xn und y : yr, ..., yn darauf, ob die zugehörigenstochastischenVariablen X : Xr , ..., \ und Y : Yr , . . . , Yn demselben Verteilungsgesetzunterliegen. Hierbei setzenwir voraus,daß die stochastischunabhängigenDifferenzenXi-Y1 (i:1,...,n) einem einheitlichen Verteilungsgesetz P genügen.Über diese Verteilung P werden Annahmen gemacht, die als Nullhypothese für den Zeichentest dienen. Häufi g verwandteNullhypothesensind: l) Es gibt gleich viele positive und negative Vorzeichen. Unter dieser Nullhypothese ist der Median der Verteilung P gleich Null, also ist P Element der Teilmenge der Menge der zugelassenenVerteilungen, die einen Median von Null haben. Dieser Zeichentest wird auch als Mediantest bezeichnet. In diesem Fall entspricht der Ablehnung der Nullhypothese die Aussage,daß die beiden Meßreihen unterschiedlich sind, da die gepaarten Beobachtungen nicht derselben Grundgesamtheit entstammenkönnen. 2) Es gibt mehr positive (negative) als negative (positive) Vorzeichen. Dieses ergibt für unser auf einen Altersbereich erweitertes Sterblichkeitsbeispiel (s.2.1) die Nullhypothese, daß die der untersuchten Personengesamtheit zugrunde liegenden Sterbewahrscheinlichkeiten tendenziell über (unter) den rechnungsmäßigen liegen. Hierfür betrachten wir die beobachteten Sterbehäufigkeiten als Meßreihe X und und die rechnungsmäßigenals Y. 54 s9 lsuos 0l n J, u:z 'J ru>z 'l=4.= 0 Pun r n J , l : (z)g JNJ II tz E 1-,uz: (,j):<. (;), snu lrrnurlsaq oc pun I uepJeÄ IeqJelH lsuos 0l ' {'c-,u'ncl3z rnJ Ll:(z)g {'c-,u'"''l +ol"ll fz .tRJI, :lseluerpantuop rn3 ( 1 :lEIoJ er,rn,uesaqlod,(g uauaqoEaEueatp JnJ uauoll{unJlsäI elp uelnul IeIrrJoC lEurpaq asaqtodÄq1pNrep etuquuuv äIp repo Eunuqalqy alp rRJ Eunpreqcqug etp EueEsny uessep 'uarqg.;nzqcrnp 'Dcrapo Dc: z 't{'P '['c - ,u "c] luaturredxeslleJnzule 1sI os ;l:z sllu^Jalul sep puel{ tuep JnE z uäqJIazJoAuairrlrsod Jap lquzuv atp 1Eatl o luauuouetuu oseqlod{q1lnNolp pJllh os '[b - ,u ''c] sllu^Jolul sep ueJauul tur ueqclezJo1 ualtltsod Jep IqBzuV arp lEetl o lluqaloSqeesaql -odÄqrrrleurellvJOpualsunEnzoseqrodÄq11nN elp pJI^\ os '[pc -,u "J] sll€^relul sap ql€rgegne uoqJrezJo1 ua.rrttsod rap III€zuV e1p Fatl o :lseluurpan rep astamslatds -req lEuseq oS 'uB sasstuqe8ralssl sep Eunplurrg elp r$ uaqatrol sep 't'['Z uI uap us r.lJrstuqal ruro3sEunllelsJe(IesäIe 'lI{JIe^\qu ue111a1satJo^ uo^ erp 'uuoC eule JIÄ uelq?^\ ueuoll{unJl$I Jep 3un11e1sreqelp Jßd lÄ +lx ' r l:l : , u fu l{<lx |-t | 3u : , :lsr IInN qctalEunzrcJe.UICuarap'aluudsEunlqceqoegJOp,u ItlBzuV erp Jr/n uauullseq urepJognv '(lselueqclezJo^ qJn? 'A\zq -uellslez errrcN Jep requp) z uaqclazJo1 ualrltsod erp ualq€z pun uefi?d uap sn? uezuereJJrq erp rr,r\ uepllq slsel sap Eunrqngqcrnq ueqJsll{?Jd rap tag bzw. für z]cd It ö(z):17 für z:cu t0 sonst Hierbeiwerden7 und cc bestimmtaus ,H.:ä(l'):,"'" und 0<y=l Für die o. a. Nullhypothesen handelt es sich um gleichmäßig beste, unverldlschte Tests zum Niveau r. Zu bemerken ist, daß diese sogenannte randomisierte Tests sind. Das bedeutet, daß im Fall ä(z) : 7 e (0, l) das Ergebnis des Tests ent aufgrund eines zusätzlichen Zufallsexperimentes,das der (1, y) - Binomialverteilung unterliegen soll, feststeht. Je nach Ausgang dieses Zufallsexperimenteskann die Hypothese abgelehnt werden oder nicht. y gibt hierbei die Ablehnungswahncheinlichkeit der Nullhypothesean. Die Bestimmungsformeln für y und cn sind wegen der Binomialkoeffizienten umständlich zu lösen. cn kann jedoch für ausgewählte n' und a Tafeln entnommenwerden (vgl. z.B. [2]). Stehenkeine geeignetenTafeln zur Verfügung, so können wir auf asymptotische Tests (Mc Nemar-Test ! 51)ausweichen: l') { 1 2z - n ' l ll für +>c, ö(z): { tfn' I o sonst 2') 2z-n' I rür lfn' :)C- ö(z): lo sonst bzw. 6(z): 2z-n' It rür-- rrl ' tn lo sonst Hierbei ist cn das a-Fraktil der (0, l)-Normalverteilung, d.h. der Wert, geradeden Wert a erreicht. für dendie Verteilungsfunktion 56 L' ' l =l =0 pun F z-,oz:(, _,,"),g;.(, :,")n snelruurlsoq,c punI uapremreqJarH lsuos 0l ' '"t\ = z JnJ ,l.l : (z)g {'c - I -,u { ' c - I - , u ' " ' ' l * D c ' o cf}z J n J I J :z lesqoa^\ueqcrez np H?zuVJopuo^ lral8rEuuqqyur uoll -IunJlsal erp unu : d pun I - ,u : u llru (d ,u) g lelnel lrruu(I lEguaE Z/l Sunpageapruourg -reura(selsa6uorleJelJ sap agorE;nJd olp) Iasqce^r -ueqf,rezrep lqezuv elp gep .qcrs lqrEta snBJarH.lsr qcrpraqcsJqe/n qcrelEuaqcrsz np uorleurquo) opaf qcne gep 1E1o.;tlal8rEugqquun ueplessEsnurol Jepsnv 'lst qcrprägcsJrle,n qcrelE,,-,, pufl ,,a., uaqcreT rep uolerunv s€p gup tEesaqlsatsuorleralluep r!!J asaqtodÄqlpNelc 'l ur lesqce^r .ueuorl?Joll -ueqcyaT(-ron)rep puzuy qcralE :ap esar(l uo^ lsr IrlBzuV ouotuurel surg tun erp sun luerp lselsuoll?Jolluep rng ago.-r8.;nr4 s1y ',u>!sat sll?J(t+rs+1 +ll pun'!r-l) l slluJ't-"-b*h'€ '{ls+l'"''r("''h-!}gf 'z J n J !:h '{l-,u'"''0} s!s pun '1 {l-I'"''g} :!: l f t u ( r s + q ' " ' ' 1 1" " " r - l l ) : ( r ) l :11y1rnJ lllusP llF IEIurog 'aEu-e1eEuoqeEnzsle 11yluoA äluarrrlg Jep IqEzuV erp pun uorleJäll sp rr^r uauqcrazeq(r)l 1lgqlua I pun lqe6eq ueqcrez raqcrelE.rapeqqceuaq 'l .. . . ,l : rRC sep Huzuv uolsutrxeruJap snu s€p uo^ 1edn11la1 I 1411es,u 131o.;ar,r atuarupal eure sun Jr^\ uäJerugopI uo^ 1adn1pa1ralp eEuayqrep mV .,,-,, pun '"' 'h) : ,,+" ueqlßZ uep sne (,ol I 1adn1-,uura lqolqua sA .uezueJaJJr(I ueueparqcsJo^IInN uo^ Jep ueqJrezJo1 erp ueJärlou pun oreedsSunl -qcuqoeg Jap uazueJaJJICelp rr^\ ueplrq qsal sep tunrqn3qcrnq alp rnC 'ueEnuaE zlaseEsEunpal 4 'l^ -JeA Iy : ueqJrlllequre ueura uezuaraJJrq uaErEueqquun I 'snEJoA .uaEar;ra1un qcsrl$qJols gep olp Japor^r uazles Jr^[ zlasaEsEunl -leila1 ueglestuepuelqcrJe^ ueqcsllsur{co1s uaEuoqaEnzerp qo JneJsp ueqraJgär^i rer z - lselusqJroz Jep er/h - lJn:draqn lselsuorleJall Jecl lsaßusltttrt,raQ'z'z'z Test,bei dem im Fall ö(z): y ein Auch dieserTestist ein randomisierter B (1, f) durchgeführt nach einer Binomialverteilung Zufallsexperiment wird, d.h. mit der Wahrscheinlichkeit 7 wird die Nullhypotheseabgelehnt. Des weiteren haben wir es auch in diesem Fall mit einem Testzu tun. gleichmäßigbestenunverfälschten 2.2.3.Die y2-Tests Iterationstest, Zeichen-und Testverfahren, Die beidenbishervorgestellten gehen aus von der Richtung der Abweichungzweier Meßreihen.Im folgendenwollenwir eineandereInformationzur Konstruktionvon Testverfahren heranziehen:die Größe der Abweichung.Testverfahren,die Als Literatur hierauf aufbauen, bezeichnenwir als Anpassungstests. in der auf die Arbeit von Ammeter[8] verwiesen, hierzusei insbesondere einige Testverfahrenzum Vergleich von Sterbehäufigkeitenvorgestellt werden. Als Nullhypotheseformulierenwir, daß die der Stichprobe (gegebendurch die unter einjährigemSterberisikostehendenLebenden Totentr , . .. , t) l, .. ., n und die beobachteten lt, ..., ln der Altersklassen Sterbetafel(gegezugrundeliegendeSterbetafelmit einervorgegebenen ben durch die einjährigenSterbewahrscheinlichkeiten Q1,..., Qn)übersoll dann vorliegen,wenn die Abweieinstimmt.,,Übereinstimmung" Sterbewahrscheinzu den vorgegebenen chungender Sterbehäufigkeiten Altersbereich. lichkeitengeringsindüberdengesamten 2.2.3.1. x2-Test Die x2-Prüfgrößeund ihre Verteilung ermitteln wir gemäß folgender die den Wert I wir die Zufallsvariable, Überlegung:Mit {r bezeichnen stirbt und sonstden annimmt,wenndie k-te Personder j-ten Altersklasse W e r t0 ( k : 1 , . . . ,/ ;u n d j: 1 , . . . ,n ) . nur zul?illig schwanken Unter der Nullhypothese ,,dieSterbehäufigkeiten Sterbetafel(Qr,..., Qn)" ist die Zufallsvariable\r um die vorgegebene B(1, qt). Die Anzahlder bebinomialverteiltmit dem Erwartungswert Q.1: obachtetenToten ! können wir dann als Realisationder B(L;, Q:) X, : L 4* auffassen. verteiltenZufallsvariablen k=l Da L1 gegenüber q; sehr groß ist, ist X; näherungsweise poissonverteilt mit dem Erwartungswertund der Varianz !'q1: P(L1'9i). Dieses ist gerade die Anzahl der unter der Nullhypothese erwarteten Toten e.;: 11Q;. Bilden wir nun die standardisierteAbweichung ti-€i soerhaltenwir eineZufallsvariable Xi:)-=, Vei ist : N (0, l). standardnormalverteilt X.i,dieasymptotisch 58 69 '([6]qcne's) uaqeEeEuu erq ZI elleq?I ur pursDcapemzuerguellellnuJeqcsqoldurÄsu ol ""'rl:ur'""r1)g ^,'lsuos :tV n r < 2^ X slluJ Il \r lsuos 0l _ ,u,... :,"r""'rl o".(t)!x sll'J ;l (llt : 5 ' " ' ' t l ) 9 ( t Dp u n( l ) :f1ogam uoqrynJlsäI arplelnsl rurod reurorueElpu1 'uouunseqqcsqoldru(se qcrlErpel qJIslg?l uegorE -JrudJosarpEunpaganarq 'ure sueqcrezJoserqrEunEqqcr$lcgJäg Jelun uoEunqcrearqvueuersrpJupu?ls orp lluup uagärg uago.rEgnr6 eserpuI g#[: ',,1sa1 rx tx -t resrltaspleq (lt I - r + ", T ? (ix+ltt)::il '" " ' (11) I ,,1se1räEr1rass1qcor.. ,(rx ?t) [r u u (r +-ulu ( . : äx (ll) fi +-u)u: ,,lsalraEqtosqulf'z(r/ ä, ? ,, r u (r) a :rol slsal-r/ sap agorEgLrrdJep uäuorl -€)tglpon opuaElog [6] relauury fggcs 'uauuelra nz uaEunqcra,nqy epueJnelJal Eunlqcrg Jeura Jnu ur qcsrlerualsÄsraqu ,aEuuaE qcne tun slsol-rX sep uorle{Urpohl'Z' e'Z'z 'uaperEslreqreJdu lrru Eunpegen-.X Jep lrDlurg-p s€p D- I :[.X1srraqraql 'lsuos o-"lx.+-zvo- rt 0I stt?Jr i ä' u : t"l'"" 11:5'"''rl)9 :lsel-z/ Jap lelnel ltturq 'uepurEslraqreJCu lrtu Ueue^-e.f osra,ns8unrsquulru?p lsr 'ä:,'agort3nr4 ":" 3: Y arq 2.2.4. Weitere Testverfohren Zur Prüfung, ob die einer Personengesamtheit zugrunde liegende Sterbetafel einer vorgegebenen entspricht, können wir auch die Tests heranziehen, die dem Vergleich von beliebigen Verteilungsfunktionendienen. Je nachdem. ob wir das Alter als Variable für die Sterbewahrscheinlichkeit stetig oder diskret betrachten, kommen hierfür verschiedene Testverfahren in Frage: o Mögliche Tests für die stetigen Modelle sind z.B. der KolmogorovSmirnov-Test (ein Anpassungstest),der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test (ein Rangtest) und der Wald-Wolfowitz-Test (ein lterationstest). Als Literatur hierzu sei beispielsweiseauf [3] und [6]verwiesen. e Die diskreten Modelle folgen im wesentlichendenselbenÜberlegungen wie die stetigenModelle. Wir müssenin diesem Fall lediglich als Stichprobenraum .I die positiven ganzen Zahlen wählen. Die in 2.2.1 bis 2.2.3 vorgestellten Testverfahren gehen alle von der diskreten Betrachtungsweise aus. Weiter fallen hierunter noch eine Reihe von Tests, wie z. B. die unter der Bezeichnung Rang- oder Anordnungstests zusammenlefaßten Testverfahren. Die Verfahren,die von der Hypotheseausgehen,daß der Stichprobeeine vorgegebene Verteilungsfunktion zugrunde liegt (2.B. die Anpassungstests), benötigen die Beobachtungsdaten jedoch in einer bestimmten Form: Sie sollen aufbereitet sein wie eine Verteilungsfunktion. Hierfür sind einige Umrechnungenerforderlich. Wir gehen davon aus, daß die beobachtetenDaten die Realisation einer Zufallsvariablen X mit einer Verteilungsfunktion F ist. F (x) interpretieren wir damit als die Wahrscheinlichkeit, bis zum Alter x zu sterben, F (y) - F (x) ist entsprechend die Wahrscheinlichkeit, im Intervall (x, yl zu sterben.Die Frage lautet nun, wie sieht die beobachteteVerteilungsfunktion F aus. Hierzu müssen wir die Stichprobe wie folgt umrechnen: Bezeichnenwir mit tl ,...,tn unsere beobachtetenToten, 11,...,1ndie beobachtetenLebendenund mit gl,...,an die beobachtetenSterbehäufigkeiten in den einzelnenAltersklassen,so defirnierenwir mit n It, /6: "--l=1- und Qo: o Lq'fI(l-qi) i: I i:0 den Umfang unsererStichprobe.Des weiteren erhaltenwir mit i- I t i : t 6q . ill (l - q) j=0 60 I9 , {l (x)zg - (x) rg l} xäur: q 'q'p 'Eunqcra/nqv oleutrxuur arpzg pun Ig ueuorllungsEunpepan re^\z ueqcsr/hz,,puslsqv.. sle Jr^\ uoJerurJeq 'lsuos 0) I+u=x.r!!J rl:(x)u o=f r:r/ { t + u > x = l / f { a r } x u r u : r r n J ( t b - t ) T TI b ? I ,-l- ;^, :FIoJ er/d c uorllun;sSunllalJe1 erp JrrnulellrruJenzJerH .uelqceJloquorllun;sEunpal -re^ uopuolsel nz Jep pun uegcsrJrdurerap uaqcsraz puelsqv uep Jr/\\ uepur !Eer1apuruEnzleJeloqJefsauaqa8aEroneura lreqlruusa8punrg ueEu -oqa8nzJap qo'JnsJep eqordqcq5 auro esreA\slerdsrsq rl,n uagnrdraqnog 'qsalsEunsseduvueJolrä1$uo^ uorl{nJlsuo) erp rq.r.;tnE qcrs lauEre ueleq uelelqceqosq uorr EunuqceJrun Jap ueJquJJs^ ouäqarJqcsaqueqo sec '0d + C : rg alrleurallv elp uaEa8 0C: C :oFI esaqlodÄgerp Jr^\ualselos GIeJeleqJelS uouaqaEaEron Jäurä uorqungsEunpelren alp 0C pun uorlqun;sEunlrege^ apueu l1u -pJonznz uepueEarl epunrEnz rep arp loJeleqrals C llru JrA\ uaur{rrezeg 'ue^(\ ueqlesuepelusruele -uaqordqc4g Jäp olara.Jr{esuelprlJe ,,la1EmeueEunüer\i"arp qcrnq .uaE -erlJelun4 Eunpegen uaqcrelEJep olle älp '!X uelgurJ€^slleJnzuo^ uorl -?srleo1 slu Jne Jr^\ uessuJ!x erq lqrqs sopuelsaqstuetsnysap parlEtgrrl ol-r sep uue^r'u€ 9l'"''l:l JIIJ uaqeE x elueuelaueqordqcrlgarq uepry7 uelleeJ ualrlrsod rep aEuary erp Jr^\ uolqe^\ urnerueqordqcrls slv neueEunJäqBppurs EunssayrlJnz ueJr.lBJJa^ eJesun 'uelqc€qoequ""'l:r uJällv uoir eElog eleqsrp eure rnJ rnu uelre{ 's) uapoqteprluapueqelsEunEn; -Egnuqeq-te1g erp rr^\ uouuo{ (t tetlds; -Je^ Jnz sun Jep punrEsny 'uess€JJneulaJelaqJels uaErlals ,,uelq?m.. rop uorl?srpaU sp eqordqcqs erp Jr^r gep 'sasarplelnepeq lle{qJrlqrels erp rnC 'lsr Eunpegen uaErlalsJeure lrtu ualqerJu^sll"Jnz :cu:.ouorlusrleeg olp aqordqclls elp gep 'snuron 1zles ueJqeJJe^lsel uo^ aqre1 aurE 'ueJqsJJa^lsal epuapuoanzre s€p JRJ eqordqcrlg sle rruBp ueuerp uelBCI uelelqcuqoeq ualauqcaraErun esrel\ äsarp Jn? erc 'lQpra ualreltgneqeqrals rep punrEgnu r{Jrs erp 'EunuproeqralsqvJep aJIIH fltu rellv ueulezureorp Jne 5 , . '. . 11uafol. uolälqc?qoeq Jep etutuns rap Eunpalgnv eure seserplelnepaq luresaEsul 'Jellv uaulazura orp JIIJ mpueqe.I pun uelol ueläuqceretun eJesun 0=! u ' " ' ' l : ! r n J ( t b- t ) I I . 9 : j 1 p u n I -! so erhalten wir im Fall des Vergleichs mit einer vorgegebenenSterbetafel den Kolmogorov-Test (häufig auch Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest genannt, [3] und [6]). Vergleichen wir dagegen zwei empirische Verteilungsfunktionen miteinander, so ergibt sich der Smirnov-Test ([3] und [6]). Die Verteilung D liegt für beide Testverfahren tabelliert vor (vgl. hierzu[6]). Andere Prüfgrößen und damit andere Testverfahren erhalten wir dann, wenn wir für den Vergleich zweier Verteilungsfunktionen andere charakterische Größen heranziehen. So können wir beispielsweiseaus einer vorgegebenen Sterbetafel die verschiedenen Momente ableiten und mit Hilfe der umgerechneten Stichprobe testen, ob diese auch für die untersuchte Personengesamtheitgelten. 2 . 3 .B e m e r k u n g e n z u d e n T e s t v e r f a h r e n Nach der Vorstellung einiger Testverfahrenin 2.2 nehmen wir in diesem Abschnitt eine Gegenüberstellung von Eigenschaften dieser Verfahren vor, die zugleich Hinweise geben, wann ein bestimmter Test zur Anwendung gelangenkann. Betrachten wir die vorgestellten Testverfahren, so können wir anhand ihrer Prüfgrößen zwei Klassen definieren: l. Testverfahren für die Regellosigkeit der Richtung der Abweichungen (zwischen Beobachtung und Erwartung), 2. Testverfahren für die Anpassung der Beobachtungen an die Erwartungen. Für diese beiden Klassen haben wir einige Testverfahren vorgestelh Den Zeichen- und den Iterationstest für die Regellosigkeit der Abweichungen sowie den X2-Testund die Modifikationen für die Anpassung. 2.3.1. Der Zeichentest Eine positive Eigenschaft des Zeichentests ist die einfache Handhabung: die Ermittlung der Prüfgröße (Anzahl der positiven Vorzeichen und Anzahl der von Null verschiedenenAbweichungen) erfolgt ohne umfangreiche Berechnungen.Für die Schranke cn stehen uns zum Teil Tafeln zur Verfügung. Erscheint eine Bestimmung über die angegebenenFormeln nicht sinnvoll, so kann auf den asymptotischen Test ausgewichenwerden. In diesem Fall ist die Ermittlung von cn über die gut tabellierte Standardnormalverteilung leicht möglich. Als weitere positive Eigenschaft bemerken wir, daß geprüft wird, ob sich die Abweichungen in 62 E9 IIed uep rnJ Eunlrepa^-zxelp uuBI qcnv .tun8ggrel :nz apurEslraqre:g eueparqJsJä^ JnJ uleJBJ ueqals ,c arluerqcg älp JnC .selseluaqcrez sep ery sle lsr Jagerzrldruolqcrnnep ers uua/h qcnu .uepro,nllollrruJe r{ceJure^pelar uuel egg,r8gRrd elq .uelräUnaqnz irrlrsod Eunqeqpueg arp qcne lsr urqJelra1yuäpJe^tluuu{Je lgrru Nol-z.f ruol .Erlresura puaEar,rraqnJeq? Jeq EunlqcrA JaJrlruo .purs puelnapeqlqcru req ag.o.JgJoJqruo^ J€trz erp 'uaEunqcramqvüBp .lelnepeqsoserq.uapJe/h geTrpunbuotrmqcre,trqyelp Bp .ueqeEureeg-o.rEgLrrg elp ul lqcru ueE -unqcre^rqvrep uetunlqcru elp gep .uall€glseglgeqcsuaErg enqeteu qe Jr^\ uouuo)t(tunsseduygne Sungnr4)tgeqcsuatrguslrlrsod JeserpueqoN 'gepro;eE euam,sEunue,r\Jg elp u? ega/nsEunlqJeqoeg rap Eunsseduy elnE lsqcrpotu eurä osl? pJr^rsg 'uepJa^\go:E nz lqcru ueEunqJre^tqv erp uue^r 'uauuo.{uresuälau€d\JeJep uorl€srlsedeure uu8p Jnu ualBq uolslqJeqooqelp gep 'punrtrapron urr Eunllalsronarp lr{ols1sa1-r/ urag ra1-rXnq 'g'g'7 lselsuorleretlureq ilpl .uaquq1.tqgeEu"lselueqcraz Jn€ slluJueqe uroq uoqosJr^rarp 'geqcsua8rge^rlut3uere .lselueqcezuJepraqnuete8 Eunrassoqraleurs lru?p lsr soserq 'uagorgureetloguaqreaJeJqr lnu qJnBruapuos'lquzuyJäJqrlrtu Jnu lqcru uatunqcre,nqyrap uotunlqcrX alp lseJ ruasarpul gup lsag tr,r uallelsl3eqcsuaErg arrlrsod eJelre^rsJV 'ulaurogsEunur -urlseg '^rzq uleJBI eruqqcralErerr ragn f1o3ra Dc eluerqcg rap tunl -Iluug pun erp r{ceJurä lsr uouorlerällJap lq"zuv rap tunruruqsagare 'qceutrEngEurreE rnu lsetueqJrezuep tunquqpuuHrop ut lqels ueEunqc -le,$qv rep lraltrsolleEea rap EunJnrdJnz lselsuorlsJsllelllelsaEroltaq $aßuertottu taQ 'z't'z g uaErgnurerr lEa,neqEunuprouagor Jeureur Jnu qors uegJrazJo1ua^UrsodJap lq?zuv orp uuäA\luqolqu lqJru Jeq€ luresaEsurlsal rap 'uouuo{ ures uoEungemrgueSrroqetnz erp Jn? ueEozaqassrutrargeuallas JB^\z FlszJqel^lJep ur uatunlqce -qoeg uoulezure erp gep 'la1napaqsesarq.prnr flrqclslc$Jeq lqcru uaE -unqcreÄqvrep ago.rg elp g?p '1segrr,r uollels alquEous1y UeqcsuoErg 'qcr3J3g ueqcs -lllDl url alrlrsod Epgulg uuup 'anrleteu Erzgung lqclu ,,uaEungcre^\qv srutra:g sup asr3^rslerdsraq lsqc-u.unz" ferl oS 'uepJotr luuelJe ltlcru uaEunqclamqveqcsqeuols{sueuuo>1lgergura egg.rEgg4erp ur uaqJ -räzro1uerrlsod rop eEloguaqläU elp lr{cru pun arp qcrprpal eq lguzuv :uaqcurrr Eunlue.rqcsurg ouroqcopafrm uessnur JnJJerH'uapugeqsrullgqJe1uauaEomatsn? tueureur uaEunlqcrguepreq nicht tabellierter Freiheitsgrademit Hilfe benachbarterWerte ausreichendgenauapproximiertwerden(vgl.hierzu[6]). 2.3.4. Die x1-,x?- und xf,-Tests Entsprechenddem X2-Testmessendie modifizierten X2-TestsQfi, xl und yfr; aie Anpassung der beobachteten Daten an die erwarteten. Im Gegensatzzu dem /-Test fließen die Richtungen der Abweichungen in die Prüfgröße dadurch ein, daß vor der Quadrierung erst die Teilsummen der standardisierten Abweichunsen ermittelt werden. Damit sind die modifizierten X2-Testseine Syntü'eseaus den Prüfungen auf die Anpassung und die Regellosigkeitder Vorzeichen.Aufgrund der Teilsummenbildung erkennt der Xl-Test vorwiegend ein systematisches Verhalten der Vorzeichenim niedrigen untersuchtenAltersbereich,während der Xl-Test dieses im höheren untersuchtenAltersbereich erkennt. Mit dem Xfr-Test werden dann die positiven Eigenschaftendieser beiden Tests zusammengeführt. Insgesamt verbinden die modifizierten X2-Testsdie positiven Eigenschaften ,,Anpassung" vom ;2-Test und "Richtung der Abweichungen" vom Iterationstest.Allerdings müssen wir in diesem Fall das positive Merkmal ,,Richtung der Abweichungen" einschränken,da nur eine sehr geringe Anzahl von Iterationen erkannt wird. Da vor der Durchführung des Tests im allgemeinennicht bekannt ist, in welchem Altersbereich systematischeAbweichungen auftreten, empfiehlt es sich, in diesem Fall den ;f-Test anzuwenden.Allgemein können wir jedoch zu der Handhabung sagen,daß diese Testsrecht kompliziert sind. Zum einen ist die Prüfgröße komplizierter zu berechnen als die 1f-Prifgröße, und zum anderen gibt es für die Verteilungsfunktionen nur wenige berechnete Werte, da die Ermittlung der Schranke cn aufwendig ist (vgl. [e]). 2.3.5. Zusammenfassung In den obigen Ausführungen haben wir drei Kriterien zum Vergleich der Testverfahren herangezogen: l. Erkennenvon systematischen Abweichungenbezogenauf die Richtung, 2. Erkennenvon systematischen Abweichungenbezogenauf die Größe und 3. Handhabung. Die Ergebnisse dieses Vergleichs sind in der Tabelle 7 noch einmal zusammengefaßt. 64 99 , (^b ,^l) .... ((xb(xl) : ( [ Ä ' x ]z:) !"l: ' O ualrerlEgnuqeqrels Jep pun eqräruelol rep eqeEuy erp qcrnp (7 .(1.^l),....(r/.rt) :aqräruepueqe-Irep pun -uälol rap aqztuy arp qcrnq ( 1 :uaqeEueuauv euaperqcsJe^ rerpJne llruep Jrt\ ueuuo{ aqordqcrlg aug'(9' I'Z'p,r) ue tgaqtruesaEueprcqaT uäräpuasseJrun raura n1r"'' x7 a{reJUapuaqe-I al61 .[,(.x] az re11ysep IeI sle uusp Jr^\ uaqes u?NeJ saura qler{Jeuuruepueqa-I 4lJ (t'l'1E,r) saurnerlrazsEunlqcegoeg Jep IqBzuV arp 21lrru pun ueueqrolseg Jop IqBzuV alp rr^t ueuqcräzeq 'l t1yr1:sepuoElog [Ä'x] saqcreJeqsrellvseure eqo.rdqcrlgräp relun ueEunqc -nsJelunslra{qrlJqJels 1nu tuuquaurrrresnz rur JrAr ueqälsJe^ uroure8lly 'luu€{eq res läJelaqret5 epuaEarlopunrEnz aqordqcrlg Jep ery :ueJJeqcsnz EunzlassnsJo1opueJJoJlnzuulqcru srxuJd Jep ur eura 'Erpuenlou se 'ueqcrnnapJe^nz ueueqcsua8rg lsr nzJorH ueueqerJqJseq erp 'sellruqcsqv säsery IarZ ssp se lsr sneurq JeqlrJ?C .uaqreJqJseq uäJqeJJs^lsel uo111e1sa8rolrep Eunpue,nuv Jep req esre^\sueqoEron erp uaqordqcrl5 raueqeEaErol puuquu JrAr uello,u llJurlosqv uasarp uI u o J r , l e J J e ^ l s e lr e p E u n p u a m u y . 7 . 7 'leJslaqräls euaqcrpaEsneeEuoqo8nzerp Jne Enzaqul leJeleqrelsuelelqceqoeqraure uelssl runz lre{JBqpue^luv eJgr JnB ueJqsJJa^lsel uo^ eqreu eure lrsqJv Jeserp ur lqcrelErarr Jalauruv 'ueserltJe^ [g] lnu qcou ras puegorFlcsqv Fqgcr$lcnraqlqrru prr^\ lgnrdet prul r.lcBJure ^q?lar luuBIJe 0slaihllel PJI^r lSnrdot prm petzrldurol tseJ_?/ pun-ix'-lx lsel-zX tunssuduy tunqeqpuull lseluaqJrez luuDFeesra^\lrälpJr^\ frlqcrslc4.raq lqcru pJI^\ qceJuroJqes lselsuorlsJelI luueryePJr^r fqqctsrlcg.rraq lrlcJu Prl^l qcPJur0 u0qcrezJo Jäp uallsqJe^ soqcsqeurels,(s uotunqcra,nqyroptunlqcra uerqsJre^ unuelrJ){ ueJq?Jrallsel uelepuol\Jel Jap qcraJErol : t efieqel und der Sterbehäufirgkeiten: 3) durchdie Angabeder Lebendenreihe ( / * , 9 r ) , . . . , ( / yQ, y ) ' 2.4.1. Testgegendie zugrunde liegendeSterbetafel Die im folgenden als Beispiel gewählte Stichprobe ist in der Tabelle 8 angegeben. Sie bezieht sich auf den Altersbereich von 20 bis 69 Jahren und ist in allen Altern konstant mit 100000 Lebenden besetzt. Die Toten in den einzelnen Altern sind mit Hilfe eines Zufallsprozesses nach der ,,Allgemeinen Deutschen Sterbetafel 1960/62 Männer" (kurz ADSI 60/62M, [5]) ermittelt, d.h. in den einzelnen Altern sind die Toten Tabelle8: Die alsBeispielgewählteStichprobe Alter Tote Lebende Sterbl. Alter Tote Lebende Sterbl. t%1 t%1 20 2l 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3l 32 JJ 34 35 36 5t 38 39 4A 4l 42 43 M 201 200 208 185 r58 t57 177 t62 162 t67 133 l9l 165 193 203 213 203 237 240 270 278 328 320 362 423 100000 100000 r00000 100000 100000 100000 t00000 100000 100000 100000 1000m 100000 100000 100000 100000 r000m 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 2,07 2,00 2,08 l,85 1,58 t,57 1,77 r,62 t,62 1,67 lJ3 l,9l 1,65 1,93 2,03 2,r3 2,03 2,37 2,40 2,70 2,78 3,28 3,20 3,62 4.23 45 46 47 48 49 50 5l 52 53 54 55 56 )t 58 59 60 6l 62 63 64 65 66 67 68 69 45 486 56 627 62t 750 805 956 1021 I 143 1313 1,t68 1640 1745 2034 2t59 2416 2674 2925 3176 344t 3@4 3945 4299 4727 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 100000 t00000 100000 100000 100000 100000 100000 4,45 4.86 5,66 6,27 6,2r 7.50 8,05 9,s6 10,21 I 1.43 13,13 14.68 16.40 17,45 20,34 21,59 24,t6 26.74 29,25 31,76 34Ar 36,4 39,45 4.99 47.27 L9 Jep uo^ IeJeI oueqetetJo^erp uu?I IJBIser^\ 'lsr lqcnegnu reqJarqerp 'oEergarq lqcudslueuapuaterlopunrEnz Jepersgep 'ptvn ueruuoueEue rep uo^ 'prur lEalo8ro,rEungg4 rnz laJqeqJelseureuräpuos1sr luuu{eq lqcru loJelaqralgepuaEarlepuruEnzerp uourätuaElpurr gep 'Jeq€p esarq'UarEea: Eunrapuera^qralqJrlqJels eureJnuueJ uqp EunllalsaEurg -qBJJeAlseI ure ,,lleuqcs"er/tr'uessqeqlllurp sun JrA\uällo1l\selsqceuslv ua8untapupstlnllplntaßuor ua&untlttnsny'Z'r'e 'uellerlra1alqcsunnaEs?p lrruupue8rez uerq€Jre^lselellv'qcrpreqcsn{?Ä lr{car asaqlodÄq1p51 rap 1re1Eqp19 's) erp lureqJsralruesa8sul'(91e11aqe1 uäp räq sp essruqaSrg usel-r,x qselsuoqeJoll ualapuu eurel qcrs ueqeEraslsäI uaserprag 111e1saErep sep pun -uagorezsap tunpua,nuv e1plsr qrrlgarlr{osI I alleq?I rep uI 'uapro^\ erp n€o^rN-%06 tuep luqeleEqu lqcruasaqtodÄqllnN 'uuBI slsel uasarpreq qcnv Jnü lsqlestsr uaqasranz ZI e11equlm€ or^\ 'slse1-r.Xueueugrporu elp rllJ uaEunuqceragarp lEraz 0l alleqeJ erCI 'uv'l rälqed 'I %t I3qe'9Lpunuv rolqod%sleq s'/g :u3ilBc uaserpur ualnel eUe^\zueJgerq 'UqU seqcreJeqoruquuuv sep Eunr 'l -agorEran Jeure nz sJelqeC sapEunrauralryeeureup 'sruqe8ralsal UV ueqlasuepnz SgnelsEuu/nz Jr^ruetutuo{ uqrelqcrplaqJsJrlu^rqraqJer{ors uorapu?uap leg tralErlpg rap lalqcrpQ,I4[olp qcrlErpalurapuosJpB qcrlgcgslelqcne asaqlodÄqltnN elp SBp'tqcru qcopeftarnapeqsg 'uers -rpuErsn"e^rN-%06rrrepJnB esaqlodÄq1p51 rap tunuqelqv eure{ lsoJ -rX np gep lelnepaqssq '(Zl a[aquJ 's) Z'89uo^ ualt\zuarguaSrssepz ueEro7o61 Jepreq tuäpJelunqcrllnapreEos9'19 lre{qorlureqcsrqu^rsunUJl seue,rUsel-z,X sep qcrlgär1,lJsure aqo:d tpu fetl ue^usel raq 111a1saEr"p -qcrls äräsun4g lsal-rl unz uaEunuqJeräg erp purs 6 älleq?I rep uI 'ueuurEaq uorlulard:alursruqeErg uatuoqaEnzJeplruusslsel rep EunrqngqcJneJop unu Jr^\ uäuuol tEarpolr $leJeq eqordqcrlg llru olp B(I 'ueterleq%06'^rzq o/og6'o/o66 IIos lre{qcrprer{csrqe/hslreqreqcrs pun %g'%l tpu rrn ueqaEUV'l ralqeCueq'uep alp'q'p'ro,r o7og1 -roqrsratun ua111e1se3rep hIZg/091SCVolp qcrnpräp uoir lEurpaqslp3nz rnu qcrs ualelEgngqeqJalselp g?p 'rrtr uererugapesaqlodÄqllnN sN :ueJnulqcJnp Jnu llsC ruäserpur JrAlueuuol uäJqqJa^lsel lyepue,neEqu 'l'Z ul alq 'uapua^\us uol EunpuaauvJap req ueJnls ua111a1saErup aqordqcrlgelp JnB(ueuorlelglpol4läuraspun 1sa1-r/er^\os'lselsuorluJaU pun -uaqJIaZ)uerqugrarrlsaluelllalsatwt 7'7 ul alp unu uallod\ 1116 'lruurrlsäq vl,z9/09 IS61Vqceu srätlv uepuaqcardguasep lrä{qcrppr{csJqe^reqralg:d pun reurepueqcerdslua 000001: u lrtu (d'u)g lqszslluJnzuelpauo^prurourq ADSt 60/62M Tabelle9: Anwendungdesx2-Tests. Nullhypothese: Alter (t) 20 2l 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3l 5Z 33 34 35 36 3'l 38 39 40 4l 42 43 44 45 46 47 48 49 50 5l 52 53 54 55 56 57 58 59 60 68 Beob. (2) Erw. (3) 207 200 208 r85 t58 157 177 162 r62 167 133 l9l 165 193 203 213 203 237 240 270 278 328 320 362 423 445 486 566 627 621 750 805 956 1021 I r43 l3l3 1468 1640 t745 2034 2159 185 190 187 lq0 172 169 166 t66 t66 168 170 r74 180 188 198 2W 222 238 256 275 295 316 340 368 402 443 490 542 600 665 739 825 924 I 035 I 159 t297 r449 l6l6 1798 r994 2204 (2) - (3) (a)x (a) (5) + (3) (4) (5) (6) 22 l0 2l 5 -14 -t2 ll -4 -4 - l 484 100 441 25 196 l4 l2l l6 l6 I 1369 289 225 25 25 l6 361 I 256 25 289 t4 400 36 441 4 l6 576 729 1936 121 400 1024 t96 256 256 361 576 2809 1600 2025 2,62 0,53 2,36 0,14 l,l4 0,85 0,73 0,r0 0,10 0,01 8,05 1,66 |,25 - 3l l7 - 15 5 5 4 -19 - l -t6 -5 -17 t2 -20 -6 2l 2 -4 24 27 -44 lt -20 32 -t4 -16 l6 l9 24 -53 40 -45 0,r3 0,r3 0,08 1,63 0,00 1,00 0,09 0,98 0,M l,t8 0,10 I,10 0,01 0,03 r,06 l,2r 2,91 0,16 0,48 l,lI 0,19 0,22 0,20 0,25 0,36 l,56 0,80 0,92 69 s9'zz 00'02 s6'91 80'tl 7,1'€Z t8'zr lz'tt 0z'2, t€'9t 99'09 EZ'6e 99'tS EI'89 zr'29 LZ'üt 65'rt z0'gl (s) 8Z'0 95'0 zz'0 |L'n- LV'tcl't - 9Z'96t'Lgz'g88'rst'9 z9'900't - z9'?, l8'9 - zz'9 9L'€L\'t 89't - st'0 I0'0 90'0 8t'0 t8's 98'L 0L'6 I I.9 'I.OI ,0'8r to'sI 6r's (D zn'g0s'9zr'L- O) ts'0- gL'O Lt'\ I I'0 9C'0l,8'0 zn',zn'z 6t'Z 08'z Il'g 97'7, gl'e qz't 88't W'7 z9'l (s) 0ue^\ e^qrpPv olerpenI 'sslqceu 'ssryl'I 'sslgceu 's$lul'I 'I^l 8Z't8Z'0 9€'0 9g'0 tt'l 6Z'l n8'z- 80'0I€.0_ I€.09S'0 z6'0L0'tLt'0 ts'l tr'0 z9'l (r) zzz 602 861 88r 08r tLl 0Lr 891 991 99t 991 691 zLl 081 t8l 06r s8r (s) 'A\JA (s)/+ ((e)r(z)) t07, ilz E0(, €6I 99r 16I €€t L9t z9r z9t LLI Lgt 89t 98t 802 002 L$z (d 'qoeg aloJ 9t, 9g tt, €€ Zt I€ 0€ 6Z 87, 17, 97, 9Z nz €Z 27, t7 0z (r) rallv 'qse1-r/ 'po4 rep Sunpuo,nuy:01elloqul Z9l09ISOV :aseq1odfq1p51 :ueA\{erpBnö-rrlJ z9'w tz.E 691 tzl 90'0 90'0 fil 0z'0 9r'0 9€'l en'l z0'0 90'0 196 9€61 9LVg 6789 w I I.O (r)' (r) (e)+ (s) (s) o) 1067, t997, LZVZ 8I €I It - wtt zl 969n tttt 6t0t LI LT, EETI, tLtL8 I€ w- (r) (€) 'A\JA (s)- (z) LZLT 66Zn 9r6€ w9t twE 9LIE 9762 nLgZ 9ItZ 69 89 L9 99 99 v9 t9 z9 I9 (r) lz) 'goe8 JOUV eloJ. (tun4aqrog) 6 ellegBl Tabellel0 (Fortsetzung) Alter Tote (l) 37 38 39 N 4t 42 43 44 45 46 47 48 49 50 5r s2 53 54 55 56 57 58 s9 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 Beob. Erw. (2) (3) 237 240 270 278 328 320 362 423 445 486 566 627 621 750 805 956 t02r ll43 l3l3 1468 1640 t74s 2034 2159 2416 2674 2925 3r't6 34r'.1 3644 3945 4299 4727 238 256 275 295 316 3,10 368 402 443 490 542 600 665 739 825 924 r035 I 159 1297 1449 t6l6 r 798 1994 22M 2427 2661 2907 3164 3433 3 7l 7 40t9 4343 4r96 ((2)J3D + y(3) AdditiveWerte (4) Linkss. Rechtss. Linkss. Rechtss. (5) (6) (7) (8) - - 0,59 1,59 1,90 2,89 - 3,47 3,41 2,41 2,tl - 3,29 3,61 2,56 2,47 2,65 1,62 0,51 2,22 t,8l 2,51 t,6 1,89 2,36 1,92 1,42 0,82 2,07 I,r8 2,r4 2,36 2,rt 1,77 1,56 r,42 2,62 3,79 4,46 4,00 - 1,79 0,7r 0,40 l,M 1,54 t,36 2,39 3,49 1,78 2,19 1,49 2,54 2,rr t,64 2,09 2,58 3,18 1,93 2,83 1,87 t,64 1,90 2,23 2,44 2,58 1,38 0,22 0.45 0,06 1,00 0,30 0,99 0,68 - 1,08 - 0,3r r,05 0,10 - 0,18 1,03 I ,t 0 - l,7l 0,,10 - 0,70 r,05 - 0,44 - 0,47 0,4 0,50 0,60 - 1,25 0,90 - 0,96 - 0,22 0,25 0,33 0,2r 0,r4 - 1,20 - l,t1 - 0,67 0,45 - 2,21 - r,r2 Quadrate 0,35 2,54 3,59 8,32 4,88 10,86 13,01 6,55 6,08 7,00 2,6t 0,26 4,92 3,29 6,30 2,13 3,58 5,58 3,68 2,02 0,68 4,30 1,38 4,56 5,56 4,44 3,14 2,43 2,02 6,87 14,35 19,85 16,02 t2,07 [,62 5,80 4,4 1,25 3,21 0,50 0,16 2,08 2,36 I,84 5,70 12,18 3,18 4,79 2,23 6,48 4,45 2,69 4,34 6,67 l0,rl 3,73 7,99 3,49 2,70 3,60 4,97 5,97 6,66 I,91 0,05 0,20 Summe: 271,33 748,95 Mod. Chi-Quadrat-Werte: Beids. Linkss. Rechtss. 0,21 70 0,59 IL 07, 6I 8I 8I 8I LI LI 9I I ! -l- l T st + + zl zl l ,l €I II OI OI 6 6 8 + 0't €s- tz 6l 9l 9ttt- ,661 86tI 9t9l 6Wl 167.1 6 5 II s€01 6tL 999 009 w- nz6 sz8 zt. ozII LZ vz vz zn9 06t EW 89€ 0t€ 9I€ 0zel + cü, r7, i 9- Ll- 9t- L 5 - L L L 9 9 9 I n I _ + + l T t € t 7 I I 0 0 0 0 (s) + f + T + ueqJrezJo^ s6z sLz 992 gEZ 602 86r 88r 081 vLr 0Ll 891 9tLI LE_ I - LLL 6t- n s s nn- II cltl- s ta OI LL (r) G) (r) uorlBJau 991 99r 99r 691 7,Ll 08r t8r 061 s8 r (e) 'h\Ja tEOz 9tLl 0wl 89tr €t€l T'I I IZOI 996 s08 0sr tc9 LZ9 99S 98t sw €zn zgt $zE 6S 8S LS 99 ss ns g9 zs IS 0s 6n 8t LT w sv w EN zv w 6E 8€ LE 9t LEC E0(. 0n 8Zt 8L(, 0Lz tnz t,rz t0e €61 991 I6I €€l L9l z9l z9l LLI L9l 85I s8r 802 002 L\z (z) 'qo08 (e)- (z) s€ nt. F9 zt. I€ 0€ 67, 8Z LC 9Z sz vz E7 za tz 0z (r) rellv 'v{ z9/ 09 lscv :esaqlodÄqllnN 'salselsuoqeJeU seppun -uogclezsaptunpua,nuv : I I ollegel TabelleI I (Fortseüung) Alter (l) 60 6l 62 63 64 65 66 67 68 69 Beob. (2) Erw. (3) 2t59 2416 2674 2925 3t76 3441 3644 3945 4299 4727 2204 2427 2661 2%7 3164 3433 37r7 ,1019 4343 4696 (2)- (3) Vorzeichen (4) Iteration (4) (s) (6) -45 - ll l3 t8 t2 8 -73 -74 f + T T -u 3l + 2l 2l 22 22 22 22 23 23 23 24 Zeichen- Iterations-Test Testwerte: 25 (50) 24(49) ,,wahren" abweichen,ohne daß ein TestverfahrenAblehnung signalisiert. Ein Testverfahren ist als um so besser anzusehen,je geringer diese Abweichung sein darf. Um diese Fragen beantworten zu können, stellen wir Nullhypothesen für unsere Stichprobe auf, die von der als ,,wahr" anzusehendenADSI 60/62M abweicht. Anhand der Testergebnissefür die einzelnen Testverfahren wollen wir sehen, wie schnell ein Test auf Modifikationen der Sterbetafelreagiert. In den Tabellen l3 bis l8 sind die Testergebnisse für einige Modifikationen dargestellt.Die Modifikationen sind wie folgt zu deuten: Die nach der ADSt 60/62M zu erwartenden Toten in den einzelnen Altern werden wie beschrieben modifiziert und auf einen ganzzahligen Wert kaufmännisch gerundet. Beispielsweise bedeutet die Modifikation ,,x 0,98", daß die nach'ADSI 60/62M erwartetenToten um 2o/oreduziert werden und dann auf eine ganzzahlige Zahl von Toten zu verändern sind. Die sich so ergebende Totenreihe ergibt die bei der Nullhypothese erwarteten Toten. Aus der Tabelle 13 ersehen wir, daß der X2-Test eine Reihe von Modifikationen der erwarteten Toten zuläßt, bevor die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Beispielsweiseist eine Verminderung der ,,wah72 tL uleu el uleu ur0u sf €f Bf ef olol et Bf ulau uteu Bf Ef sf Bf o/os 3f ef uleu 3[ ?f 3f et Bf t8't SL'L t0't z9'z zL'st 98'st L6'6 60'€l 86'0x z0't x 66'0x I O . IX 0z0z+ 0l0t+ o/o0l uv'l relqäclagSunuqelqv ue/r\lsäI uoq?Iurpow 'slsaJ-zz'poulueärlressryllsepEunpua,ruy :il etpg€I ulau uleu uI0u urou BT sf uleu urou o/ol ureu ?f ulau uleu 3f et ureu ureu %s uleu 3[ ureu uleu BI ef uleu uleu g'gs r'89 z'w 0'0s g'66 €.'L6 86'0x z0't x 66'0x I O . IX 0l+ t'19 0e0z+ 0t- v't9 o/o0l uv'l relqeJregEunuqelqv ue^usel uorlqglpol^l 'qseJ-zl sap Sunpue^\uv :fl ollegel {rs'rI} r} {ee'r {se'€r } r} {se'e o/il1 YoS olol 6t'a 6E'Z 6t'z z'89 {gt'zt} {ge'gt} 96'(, I €.€ I€'€ s'19 6S'9 69'S z'91 s8't uv'l relqecreque^\zuerc Gil VZ (OS)SZ 0t'0 6s'0 te'o z9'lt 'lsuorleretl 'lueqcrez 2x ix Lx z)( ue^useJ lsaJ 'I^I Z9/ 09 tSqV :aseqtod{qllnN 'ega^rzuärgpun -lsel tep tunllelsagnuateg :ZI älleq"J mod.;2-Tests. Tabellel5: Anwendungdesrechtsseitigen Modifikation +10 -10 +20 -20 x l,0l x 0,99 x 1,02 x 0,98 Ablehnungbei FehlerL Art Testwert 8,93 2,66 26,81 r6,19 7,42 l,85 22,08 11,39 l0% 5o/o lo/o Ja ja ja ja ja nein ja ja Ja nein ja ja ja nein ja ja Ja nein ja ja ja nein ja ja Tabelle 16. Anwendung des beidseitigen mod. X2-Tests. Modifikation +10 -10 +20 -20 + l,0l x 0,99 x 1,02 x 0,98 Ablehnungbei FehlerL Art Testwert I l,0l 6,32 36,34 30,96 5,02 1,45 14,92 8 , 1I l0o/o 5o/o 1o/o Ja ja ja ja ja nein ja ja Ja ja ja ja ja nein ja ja ja ja ja ja ja nein ja ja Tabelle l7: Anwendung des Zeichentests. Modifikation +10 -10 +20 -20 x l,0l x 0,99 x 1,02 x 0.98 Ablehnungbei Fehlerl. Art Testwerte Pos. Vorz. Max. l0o/o 5o/o lo/o l8 32 9 4l l9 29 t3 35 49 50 50 48 50 50 48 49 nein nein ja ja nein nein nein nein neln nein ja ja nein nein nein nein netn nein ja ja nein nein nein nein SL olnlosqe aluelsuo{ uapJä^\ uatetep 'lqcru qcraraqsJellv uoluesoE uep reqn tunrepuu.re^ elenluozo.rd etrguruqcrelE erp ueuue{Je ueJqBJJo^lsoI epreg 'lsel-r)( np s1e ,,reruestue1" qcou ueuorlalrJrpol4l ueuaqeEeE -ro^ erp gnu ueretEear lsälsuorleJäUJäp r{cnp ar^\ -ueqcrez Jep lqoir\os 'aEr1rass1ur1 Jep sp ueJ -etEeeruaEunrapuggra4lcrlqJälsJnB ,,Jelleuqcs"uell?C uesorpur lsal-r/ aUazgrporu e8qresqqcar rep gntu JeqBC 'Js{Jels Jellv uareqoq rap aga16-/ ery qcrs rrJepu?.Je^ JerH 'lsr trgeruqcralEJellv elp teqn uaqasa8 ^rlelar arp 'Euruapuuslre{qJrlqrelsJeura req qcrs sa lluqJo^ gqaleEurn 'lg1tu ueEunqJreaqv erp 1se1-r/ ueueuurpotu uaErlrasslurlrrraposlu puaqeEsneu.rellV ueEuparuuep uol rep'sne lsel tuep ur {J?ls sJepuoseq qcne EunrepugJäA erp qcrs l{Jrir\ raqeq 'retlv ueqoq rap erp sF ueJ -Jorläq tunrapugslrolltllqrels rep uo^ rery€ls ra11y uaEuperu rep ege^11 -/ alp purs uollud ueserp uI 'uepJe^\ UepueJo^ q3rlperr{JsJolunuJollv ueulazureuep ur (uaSunqcre,rqvegarsrpJ?puu1s) oge16-.Xerp gup 'Jeqep 'aErlresslqcorrep slu reqcrlpugdurä uqnJ seser(I lsel aErlresslurl rep uetEeor'1E1o.;raoqoH Jelnlosqe raqcralE ur uälrelqorluraqcsJqul\eqJels rop Eunrepup.re1eurä uouop ur 'uallgg uap q 'qcrllnep ;qes gsal-r/ ueUetzurpotu uaErlrasslurl sep pun uaEqresslqcsJsep peqcsJelun Jep qcrs lEraz ualardsragueserpuV 'uepJa^\luqale8qe lqcp uelre{qcrpreqcs -rrlu^\eqretsrep %l un Eun:epunure^ erp qcrlErpoluuerl lra{qrrpreqrs '(91 srq '1tn) -rrle^\stunurl reEro7o61 tsel-./ rep slg Ieg 4 ualleq€I elp Eunuqalqy eure Jelleuqcslar^ Jqasuelra{qcrpreqcsJqs^\aqJals Jap uauorl -?{lJlporu uaueqaEoEue uep req uarersrleutrsslsel-r/ uegarzgrpotu er(I 'ueuuo{ ueuqelqe roq lle{qJrlureqcsrqu^\sunprl raEro7o61 lsqlaseseqlodÄq -1nN älp Jr^\ g?p ouqo 'qcrltoru o/ozuo^ uelrelqcrpreqJsJr{B^\aqJals ,,ueJ ulau uleu ulau uleu et uleu uleu ureu tol %0r YoS ureu ureu uleu ureu e[ uleu u!eu ureu uIeu ureu uläu ureu ef uleu uleu uleu 8t LN 6n 6V LN 6n 6n 8t 'xet\l uV't re1läJteqEunuqalqy zz st 9Z tz 0l tl 9Z 7Z 86'0x z0'l x 66'0x I O ' IX 0z0z+ 0l0l+ lesqcaA|zro^ 3uä^rlsel uorlelrJrpon 'slselsuorl?reU septunpua,nuy :8I älläqeJ Anderungen z.T. erkannt. Hierbei lehnt der Zeichentestschnellerab als der lterationstest.Die Ursache liegt darin, daß die Anzahl der Abweichungen mit positiven Vorzeichensich monoton mit der Größe der konstantenabsolutenAnderung vergrößertbzw. verkleinert. Dagegenkönnen wir diesesnicht für die Anzahl der Vorzeichenwechsel behaupten,da beispielsweisedurch die Verringerungder lteration der Länge 3 ,,+++" um ein positives Element zur Folge ,,*-*" insgesamtdrei Iterationen der Länge I entstehen. 76 LL '{y a x7-b}: I :| 1utrrrJIA\ ueuqclezoq 'b rep aEueyrl alq 'X tlilaraqsraUv hp 'u 'l ux - l+ux lsl [u + 0x'0x] IprrraluusleruBJedsBC + 0x: ux lsl uuEC[ : :u€ I puulsqv tuep lrtu luelsrprnbepun Sqgezzue?sle x ege^\relerueJed erp Jrlr ueuqeu uräpreünv 'ueSuuqqe x relly tuo^ qcrlErpelerp'uolralEgn€qeqJols Jr^\ uelqruJleq Sunqcegureran ta7 '*b ualre>lEr;nuqeqJals ue^rleleJ erp qcrlugu 'lrururlsoq ueuo^11uo^ IqBzuV olorlsrp aure uel€Cl uelolqceqoeq uop sne Jr^\ ueqeq 1 1a1dq>1u1 Sunq4al&snynp ptz sDe 'I' I'€ E u n q c r a l E s n Vr n z s a q c r l z l e s p u n J D ' l ' t 'ueJquJJe^sqorepsny raqcsrlÄpuu telowz8un11e1s -rsq euro Eunqcrafsny ueqcsrlÄpuerap drzuu4 r,uepuäqeu lüeJurn t'€ 'senluqcsqv säp gnlqrs uap läpllq uauolDlunc reselp elleq lllurlssqv ra(I -eI ourg'ueuoq{unJsqcral8snyeqcsruer{cauJnJ uapoqlousuolUnJlsuo) aEruroomos SunqcrelEsnyueqJsru?qceurap dzuu6 sep Jrlr\ uälqcuJlaq 'suaJqe3:alsqctalEsnyseule ne(Unv uep uelnglJa pun Z't llpqcsqv tul uuBC 'EunqcralEsnyJap uapoqlal I uepoqleru esorprr^\ ueJarsrJel{eJeqc ueuoperqcsre^erp pun guEeg uep lsqceunz Jr/r\ruelnelJe I'€ llluqcsqv uI 'asre^rurHaqcsrllerd Jn€ ile^fi Jqetu rnJep uaEal pun uerr,ls]a^ rap Eunllalsru(I eqosll?uel{letu egcrlrr{nJsneauraJnE uelqcrzJa^Jr^[ 'purs leuEraeE€tueql JesunJnJ erp llugrqcsaq ueEruafarpJn€ sun ueqeq rri11 lgatseEgneuerquJre^sqJtalSsny uo^ Iquzler1 aure epJn^\ lraquaEueEran Jap q lErlgueq 'Jle aluouoJlsv '{lsÄqd 'g'z er,ttr ueqcrereg ueqrrlueqcsuessr^unleuuelerl ur uuoC uarepu€ repo ueuro Jap ur uepJal\ arg 'uaEunqcnsJalunqre{qcJlqJels gne s8e,rseure{ qors llu-€.rqcsaq ueJtleJre^sqcralEsny rap tunpue,truy erc 'uepJo/t\ lle{Jr^uue uaqrsJeua^\ uon Eunqcrapsny atp JnJ IIaIz -ads lsr (ssnug qcuu EunqcralEsnerelqag) elerpun| uelsureplJep uerqeJ -Je^ qcrlErpel'ueJqeJJa^suo1te1odre1u1 Jepo -suollelurxo:ddy eueug sep -rpou uerqBJrorrsqcrelEsny uelsretuelp purs ql€qsec'uauralqordsuotlulod -Jelq pun -suorlerrrrxoJddylyur lre{qorluqv agorE leq uaqlaJauä^Auo^ SunqcrelEmy Jap {rlur.uelqoJd elq 'ro^ euei11 Jalelqcuqoäq ueqla1 uo^ EunqcralEsny rnz ueJquJJa euaparqcsJe^Jr^r uellels 1a1tde; tuäsalp uI sueJr{egJaqlußc-zul3H uo^ :€ leildql uarrl8Jre^sqclolEsnY Die beobachteten Werte q, weisen einen im allgemeinen sprunghaften Verlauf auf. Die Ursachen dafür können zum einen darin liegen, daß bei allen durch Beobachtung ermittelten Daten (im statistischen Sinne) zuftillige Schwankungen auftreten, zum anderen, daß das Beobachtungsmaterial unvollständig oder sogar fehlerhaft ist. Ein derartiger Verlauf der q* ist jedoch in vielen Fällen nicht praxisgerecht. Gründe dafür sind - neben den obengenannten Ursachen - unter anderem der Wunsch nach einem gleichmäßigen Verlauf der versicherungstechnischen Grundgrößen, die aus den q, bzw. t, und /* bestimmt werden, oder nach einer formelmäßigen Darstellung,die für die weitere Verwendung der Werte nützlich sein kann. Deshalb ändern wir die beobachteten Werte q, mit Hilfe mathematischer Verfahren so ab, daß sie unseren Anforderungen genügen. Diesen Vorgang nennen wir Ausgleichung, die Verfahren Ausgleichsverfahrenund die abgeändertenWerte ausgeglicheneSterbewahrscheinlichkeiten.Wir bezeichnen sie mit qi. Jede Ausgleichungberuht deshalb auf einer Annahme über den tatsächlichen Verlauf der Sterbewahrscheinlichkeiten. Diese Annahme hängt allein von den Vorstellungendes Einzelnen ab, ist also rein subjektiv. Deshalb gibt es auch keine objektiv beste und einzig richtige, sondern höchstenseine in dem vorgegebenenRahmen besteAusgleichung. Beispiel: Die in Tabelle19 und Abbildung 12 dargestellten Wertesind eineStichprobe,die mit Hilfe eines Zufallsgeneratorsaus der SterbetafelADSI 60/62M gezogen wurde. Anhand dieser Werte werden die Ausgleichsverfahren diesesKapitels erläutert. I I t t I I t a I i I I I I I I Tabellel9: Stichprobeausder ADSt 60/62M. q*' 105 x Qr' 105 5 6 7 8 9 85 7l 66 69 85 ll0 t0 il t2 t3 l4 39 38 40 47 69 l5 l6 t7 t8 l9 20 2l 22 23 24 x 78 lm r60 170 t52 178 163 r72 154 9,' 105 25 26 27 28 29 170 t52 153 157 186 30 3l 32 33 165 166 182 205 6L 'ueqeEursJeqgu lqJru xäld -uo{ueruerll uoserp Jn? uepJa^l JIII 'qcIIEou ueJepu€ ualslal'u uep Iaq pun lelreqrse3ure slraleg uerqsJre^ uelel^ Iag lsl tunlqcl^\eD a8lusJep eura 'olllos uepJe^\ uqlueEuls aue^\ uälalqcEqoag Jep tunlqJl^\eD 'Iwl äure EunqcrolEsnv eule rU gep 'uasetmaEutqJnerep prl,t [tt] UdeZ ul 'nawoludst14apsny ru pun uoglunlst1clalSsny qcne C ueuueu rIlA 'N 3 r ("'(l ::t '((x'Ö)re'x'Ö)g:)b 'q'p 'ulas E€uuqqe 'puts uauullsaq nz eUel\ ralelqceqooq aElog epef pun uerqeJrarrsqctepsny eler{uo{ sepat :gg elp "te Jeleru?J€d Jellru"{äqun n"zuv Jeule pun x Jellv tuep "b ueue1\ uelelqcuqoeq uop uo^ uuell UlJqcsJorrs8unpltqqy asat6 'uallo^r ueuqcläzeq lappqeEqe )b aua1\ uauaqcrl8aEsnselp JnB C l1u :m arp'lgrrqcsronsEunppqqyeula qJJnp uepJea'b arp'uaEes qJn? ueuuoä rr71\ 'leuqcrazeq xb äue1\ ueletqoeqoeq rap Eunrepugqv rnz uerq€JJe^ eqJsrlBtueqlelu sp ueJqBJrerrsqctaltsnyJI^r ueqBq illuqcsqv ueEuoir tu1 uapoqpwstl4alSsny'7' J'g 'ue1ta18gngg otelqcuqoog - 'ZI 'qqy ueJqefqJ€rw & 9 1 0 1 9 o x X 8 g Aus der Menge aller möglichen Ausgleichsverfahren wollen wir zwei Methoden, die mechanischeund die analytischeAusgleichung,näher betrachten.Die Zuordnung zu den beiden Methoden ist nicht immer eindeutig. MechanischeAusgleic hung F ist einelineareFunktionder Form qi: +s L ä k9 x + k ,r , s e N k--r und die a1 sind unabhängig von x und q*. Dies bedeutet, daß einige benachbarte beobachtete Werte den auszugleichendenWert beeinfl ussen. Deshalb können wir mit diesen Verfahren nicht alle vorgegebenenbeobachteten Werte ausgleichen, r Werte am Anfang und s Werte am Ende der Wertereihe bleiben unausgeglichen.Diese Werte nennen wir Randwerte. Die ldee, die hinter diesen Ausgleichsverfahren steht, ist folgende: Die Zufallsschwankungen und Fehler werden auf mehrere Werte verteilt. Dadurch verringern sie sich im allgemeinen,da sie nicht alle die gleiche Richtung haben. Die mechanischeAusgleichunghat daher eine glättende Wirkung. Beispiel: Wir wendendie Ausgleichsfunktion +2 qi: 1 (Wittstein) L iq^*r J x=-2 auf die beobachteten Werte aus Tabelle 19 an und erhalten die in Tabelle 20 dargestelltenausgeglichenenSterbewahrscheinlichkeiten(siehe auch Abbildung I 3). Tabelle 20: Beispiel für ein mechanischesAusgleichsverfahren (Wittstein). Q " ' 1 0 5q i . l 0 5 5 6 7 8 9 l0 ll t2 l3 t4 80 85 1l 6 6 & )t )) 40 39 38 40 47 69 48 43 41 47 53 62 q , . 1 0 5q i . 1 0 5 q"' 105qi. 105 l5 l6 l7 t8 l9 20 2l 22 23 24 69 85 lr0 160 170 152 178 163 t72 154 76 99 I19 135 154 r65 t67 t64 r67 t62 25 26 27 28 29 30 3l 32 33 170 t52 153 r57 186 165 r66 182 20s 160 157 l& 163 165 171 l8l I8 'lslnBl ((ö'x)re'x)c:)b xbpun x uon Eun11a1s.leq aurauraElp g€p elp os'uras SrEugqqe ueuuo{)tBJsletueJed el('rs pun x uI uo1p1tlnC eJeeulllqclueuralsr C SunqeralSsnyaqtn rQouy 'aue1t\ uatelqceqosq rep lquzuv erp sle lsr reurepl uaureue8llurul olp 'aUe1$,reueqcrlSsEsns lqezuv eleJlsrpeureJr^\uelleqJeSunqcralEsny ueqcsru€r.lJeru reuresruqeErgsJy 'Jequue{Ja rqarulqcruUo lsr {e rep Sunururlsag rnz zlesuv oqcrlEunrdsrn re(1 'ls releru?JedJep agorC pun IqBzuVrep ur Jnu qcrs uapreqcsJelun ueJqsJralsqcralEsny ueqcsrueqJeuuoulezure erq 'uepue^rue äqreJepel11 oEuleuuruduraetrqerleqapaf.;nu]rs uouuo{ Jr71I'lseJuuup ueEarlpun luurlseq puure uon{unC apaf rn; uapJä^\ JelerrruJed er(I'uouoqryngsqcrelEsny ueqJsruuqcouuoueperqcsJe^ orp ueqeEraru raleuered elp JU uapoqlorusEunuutlsag ueuäperqcsJe^ orq 'lsruorurturle qcrlzueElgcru erqsf 0t slq 0Z qcräroqsrellvrul Jnelre elSuqEun.rds JepIqoÄqo'EunqcralEsny Jopgngurg uapuagelE uäp qcrnnepueqes1116 % 'ulelsll/t\ -- --'ueyelEgn?Holälqceqoäg -'€I'qqv uerqBful rew & 9 t 0 t 9 o x X I g Dies bedeutet,daß wir die Parametera1 frir jeden Altersbereichund jede Wertereihe neu bestimmen müssen. Die Ausgleichsfunktion geben wir explizit vor, z. B. eine Exponentialfunktion der Form exp {a2x2 + a1x + ao}. Dadurch postulierenwir ein ,,Sterbegesetz",von dem wir annehmen,daß widergibt. es den Verlauf der tatsächlichenSterbewahrscheinlichkeiten Die Parameterak bestimmen wir mit Hilfe zusätzlicherForderungen,die wir an die AusgleichsfunktionF stellen. Beispiel: Wir benutzendas Verfahrender kleinstenQuadrate(näheressieheAbschnitt3.3) derWerteausderTabelle19. zur Ausgleichung nehmenwir ein Polynom4. Grades: Als Ausgleichsfunktion qi : F (x,ar(x,Q)): atx4* a3x3* a2x2*al x * as. Forderunglautet: Unserezusätzliche Die Summe der Quadrateder Abweichungenzwischenden beobachtetenund Wertensoll minimal sein,d.h. ausgeglichenen 33 33 L t q l - q " ) 2 : I ( a a x a + a 3 x 3 * a 2 x 2 +xa+1 a o - q " ) 2 : M i n i m u m . x=5 x=5 Durch Differentiation nach den ak erhalten wir ein in den a1 lineares, inhomogenes Gleichungssystem.Die Lösung ergibt folgende Werte: ä a : 5 , 1 6 6 'l 0 - 8 a": - 4.262' 10-6 a": 1 . 2 1 4 'l 0 - 4 a,:-1.315'10-3 ui: s,oss. to-r. berechnenwir aus dem Polynom4. Gradesdie in Mit diesenParameterwerten (siehe auch Sterbewahrscheinlichkeiten Tabelle2l dargestelltenausgeglichenen Abbildungl4). Der sprunghafteVerlauf der beobachtetenWerte ist völlig beseitigt. Die verschiedenenForderungen an die AusgleichsfunktionF charakterisieren die einzelnen analytischen Ausgleichsverfahren und oftmals auch die Bestimmungsmethodenfür die Parameter a1. Diese Forderungen nennen wir auch Ausgleichsbedingungen.Da die Ausgleichsfunktionen häufig analytischeFunktionen sind, liefert die analytischeAusgleichung auch noch Interpolation und Extrapolation der Werte über den Altersbereich X hinaus. Die meisten Ausgleichsverfahrensind schon recht alt. Die ersten Hypothesen über den Sterblichkeitsverlauf- und damit die erstenAusgleichsverfahren - wurden bereits im 18. Jahrhundert (1724 de Moivre) aufgestellt. Bis Ende des 19. Jahrhunderts war die vorherrschendeMeinung, daß die Erscheinungdes Absterbensin eine analytischeFormel (Sterbe82 €8 'äl?rpBnÖ ----'uolro{8un?H elelqc?goegualsuropl Jop uärqqro^ u€JqBfullaw ( E * 0 E 9 t 0 r 'tI 'qqv 9 o x x 8 t wz s0u g8r ELI L9l t9l wl z8l 991 L9l 991 E9l 6Sr z9l LL 8Z LZ 9Z t9r z9l 6e 98r ZE I€ 0€ s9r LSI s9r 991 L9I 0Ll n7, t7, n9l zLl E9l 8tl z9l €tl ztl 6tl s0l I6 sz s O l. ) b s o l . x b 9L 7,9 09 0t tg 27, rc 0z 0tl 091 OII s8 69 6I 8I LI 9l SI 69 Ln 0t 8€ 6€ LS LI, 0t zt 6n ZL 90t s o l. : b s o l. r b 99 IL 98 nl EI (,1 II OI 6 8 L 9 s o l. ) b 5 0 1. ' b '(elerpun| ualsurepl rep uarqelen) uerqe3:o,rsqcroltsny seqcsry(pue ure.4g lerdsreg : I Z elleqsJ gesetz), die Ausdruck eines Naturgesetzes ist, gefaßt werden kann. In diese Zeit liillt die Entwicklung der meisten analytischen Ausgleichsverfahren. Ende des 19. Jahrhundertsschwand der Glaube daran angesichts der andauerndenstarken Schwankungenin der Sterblichkeit.Der Ausbau der Theorie der mechanischenAusgleichsverfahrenwurde deshalbvorangetrieben. Er fand l9ll in der Arbeit von Groß [28] einen gewissen Abschluß. In der heutigenZeit wird sowohl die Methode der analytischen als auch der mechanischenAusgleichung angewendet,wobei die Ausgleichsfunktionenlediglich als Ausdrücke angesehenwerden,deren Werte gut, der anderenweniger gut anpassen. sich der einen Beobachtungsreihe wird häufig auch die grafische Ausgleichung als In der Literatur Ausgleichsmethodebezeichnet.Zt ihr gehört die Ausgleichungmit Hilfe von Kurvenlineal und Millimeterpapier. Dabei tragen wir die beobachteten Werte qx unter Wahl eines Maßstabes auf. Sodann zeichnen wir gefühlsmäßig eine Kurve derart, daß die q* gleichmäßig um den gezeichnetenKurvenzug liegen. Die ausgeglichenenWerte qi können wir dem Maßstab entsprechendgenauablesen. Beispiel: für das in Tabelle19 angeAbbildung l5 zeigt zwei grafischeAusgleichungen gebene Beispiel. An dem Beispielsehenwir, daß bei einer grafischenAusgleichungdem persönlichen Empfindenein großerSpielraumgewährtwird. Die gralischeAusgleichung Altern und Extrapolationüber kann zur Interpolationzwischenden ganzzahligen den AltersbereichX hinausdienen.Auf dieseGruppevon Ausgleichungsverfahren werdenwir im folgendennicht nähereingehen. 3.1.3. Aulbau der Ausgleichsverfahren Die Vorgehensweisebei der Ausgleichung nennen wir Ausgleichsverfahren und stellensie in fünf Schrittendar: l: Festlegungder Teilfolge {q*} der beobachtetenWerte, die ausgeglichen werden sollen. Zu Beginn der Ausgleichung müssen wir entscheiden,ob wir die gesamte Wertereihe oder nur einen Teil der beobachtetenWerte ausgleichen wollen. Folgende Gründe können für die Ausgleichungeiner Teilfolge sprechen: o Einige beobachteteWerte können, da sie auf unzureichendemAusgangsmaterialberuhen, nicht zur Ausgleichung herangezogenwerden, (dies sind oft beobachtete Werte in sehr niedrigen und sehr hohen Altern). o Die beobachtetenWerte aus einem Teilaltersbereichgenügen bereits unserenAnforderungen. Wir brauchen sie deshalb nicht mehr auszugleichen. 84 I i s8 -eB erlcllzlgsnzpurs uapoqleustunuurlsag rep eE€lpunrc erc 'lseJ uoqlunJsgrrelEsnvelar{uo{ arp lEal r€ rep epoqleusSunuurlseg3rc r€ JaleurgJgd tep Eunururlseg : E 't 'Z't uegruqcsqvuepur rr,nueqoEEunpreqcslug lelldu) pun't'€ eserprn3 uatuntaruy'uaErlqcrslcgJäq nz uauon{unJsr,lcrapsny uouap 'uellelsegai6 ueuäqc -erqcsJe^ Jap purs ueueqcsuaErg qcrlzlgsnz erp -rqEaEsnu erp uB Jr^\ elp 'ueEunrapro.;uv uep uo^ pun qB uegel11uel -elrlo€qoequep uo^ fueq Eunpraqcslugesarq 'uello/duazlnueqEunqc -rapsny aqcsrfluue Jepo äqcsrueqcätu eura .rr^\ qo .uapleqcslua1116 opor{lausqcrapsny rep lqei6 'g 1a1rde;ur rrlr\ulep -uuqogaElo;pe1rap EunEaltseC alp rng uo.;pqs8unpraqoslug erelra/r\ pun asÄpuy eserql 'lsr llo^uurs alre^[ uelelqJeqoeqrap as,{puy eure sellrrqcssäserpEunrql.rgqcrnq elp JRJgep 'rrm ueqessnBJarH 'u3llo^r uazlnuoq uoJr{qJe^sqcrapsny aueperqcsJe^ JrA\üup 'qcrlparqcs:elun os uaqc -raJeglreluäuaparqcsJa^ ur lsl euel(\ ualslqJuqoeqJepJnBIJa^JOCI. 3erE .... :lgJH r 0 e )DgH auaqcrltatsne oueqcrpatsne 3erE ----'ue1re1tgnu11 eletqceqoog uerqBru!.|gUV 9 z 0 E 9 1 0 r 9 o x X 8 t dingungen,die das Ausgleichsverfahrencharakterisieren.Daraus können wir häufig Eigenschaftenableiten, die uns die Wahl des Ausgleichsverfahrenserleichtern. Hierfür verweisen wir auf 3.2, 3.3 und Kapitel4. 4: Bestimmungder ausgeglichenenWerte Nachdem wir die Parametera1 bestimmt haben, können wir die qi aus qi : F (Q, x, ar (Q, x)) berechnen. 5: Beurteilungder ausgeglichenenWerte Im letzten Schritt untersuchen wir, ob die ausgeglichenenWerte unseren Anforderungen genügen. Die dafür benötigten Hilfsmittel Gütekriterien und Zielfunktion - stellen wir ausführlich in Ifupitel4 vor. In den folgenden Abschnitten dieses Kapitels befassen wir uns im wesentlichenmit Schritt 3. Wir erläutern verschiedeneZusatzbedingungen und legendaraus resultierendeEigenschaftendar. 3 . 2 .M e c h a n i s c h e A u s g l e i c h u n g Die mechanischen Ausgleichsfunktionen sind recht einfach zu handhaben. Da für jede Funktion die Parameternur einmal ermittelt werden müssen, ist ihre Bestimmungsmethode nur insofern wichtig, als wir aus ihr Eigenschaftender Verfahren ableiten können. 3.2.1. Allgemeine Form der mechanischenAusgleichung Definition: Eine Ausgleichsfunktion qi: F (Q, x, ar (x, Q)) heißt mechanisch,wenn folgendesgilt: (a) F hängt nicht explizit von x ab (b) a1 e R. sind unabhängig von x und Q (c) F ist linear in q, und a1 (d) F Iäßt sich in der Form schreiben: +s qi: t ä k ' g x + k ,r + s < n k=_r (e) I k:- r 86 ar: t. t8 'eqund .... 'elrynd6 ulnrgqrs---- 'uerleltun?HeletqcBqoeg gl recuäds Lre.rqeru!Jew E 9t 0t o x X 8 g '(u-tb + u+xbgalnepag u+'b) lllotsoElup tunpltqgy 91 är^rosZZolloq"I ur pun läpue^\etue(61e11eqe1)lerdsregresunJnB rI^\ uog?tl (r+'b€-c+xb9-s+xbSt+'b € + e+'b IZ + z+'b 9t + I +*b19+'b tl) 07t :p I racuadguo^ leuuog oDpnd-Slorppun ( t + ' b - . + r b Z + l + x b 8 +r V 6 .' 1L : p I urlugrlcsuo^ Iourrod-elrynd-6elo ry1ds1ag .qu {u tap agQrC rep pun HBzuv rep uo^ qJrllueseA\ reqsp Fugrl ueJqrJJe^sqJrol8snv ueqcsrusr{JeruJap Eun{Jr^[ arCI 'alqcr^\aC Jep ellog erp raqep uelards tu relaurered arq 'uuu{ uepJalrrueqasetuc Eunppquarllaurn elelqJr^\oE sp tunqcralEsnv aqcsruerlJaruerp gep 'Jo^JärllqäE uorlruUaq Jäselpsnv 8B o . A - x a d () a -x 6 oo\ 99 r | | | r | | €n-.\o$cr|r|h\o\o t OölmF-\O rhhn€ t t l n\Oölh \o\o@c) F * _ N h\OroOO\ ölNölöl0l O-C.,to o66o rrO\O\n t-O\-6h hO6\O..1 \Of-\O\O\O 6-OnC..l rO\-r+\O O\6O\hh \O\O\O\O\O 6r)ooo c.t60c!s r|F-\Ot-n n\Ot-€O\ ö.t.i O a.l c.l c{ ör 8 ä o . A . x a d O - x a d \g€-\OF- c) S c.l J () o ot) o o 8 A o . Q - x a 6 t € g O : X a d | | | | | | , c.lo\o t t s \ o oOoO-OO\ . . h l l l l * . . l o t h h o o c.t;t N = o?i 6 A .o.2 G O t-O 88 n-\Ot--O oor\Oh* O\oOOFO\ ..tmsf,<,\O h\or€o\ c)-ö.to$ 68 0=^ l$ ru ap"rC rrro^ ^x ^C f : (x)a urouÄ1og ureuaEa8luurJ€Aur ersuue^r'urap€JCän quxa 1p; l-=l X3x allerU (x)f:(l+x)lre 3 s+ lpt uue,r'(x)guotllung erpuatat lueueirur(c) ( r , . . .. l : { e1p rng) 'lp8 't-e : re pun lsl leJluäz els uue^\ 'qcsuleruuÄs(q) s : r 1ll3uuem'prluez (e) l--l :ro lülaq l+xbl€ $ uoqlunJsqJralEsny eqtsrueqceu eura :uorlruge(I pun uortrugeq' fZ'Z' t uel3uqcsuaErg 'ueEunqcraplur8alul JnJuapoqleusEunsol nz urq srq uleluJoJ -suorlelodralq uaqcuJurauo^ lqcral sg 'ItnJnz ueJr{uJJa^JeqcsIleIuaIIlBIrI uegrert :lu erp rn; uapoqletusEunuullsag aICI un-r11edg selreJq ura JnB uapoqlausuoulrutsuox'z'z'€ 'ro^ llrur{csqv uepueElo.; Iuap ur Jr/$ uallels 'le arp rg3 uapoqläusuoll{nJlsuo) oErurg 'usssBluäl -re1qere elp 4J ueEunqcralEsEunururrlseg qors ueuep mu Jne ueEun8 -ulpeg Jr/r\ uellals uauoqlunJsqcralEsny rauaEra uoq{nJlsuo) Jep Ieg . 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JolatueJ€deIC Jnu 'ueuug{ uapJaA\ lepuemetueoE1ogle1uap -uaqcralEnzmerap EunEelNedJep uon E€ueqq?un uäuolllund eselp ü"p 'sne 'aE1og olp rnz eUe11[ uaueqctlEoEsnu l€q saIC Jn? lLlJIu seqJIäJäq -sJellv gcrs uäqtslueqceu Iag erp uäuolllunysqctelEsnv sop IqBi[ UJra 'ueqaEuroreleds Jr^r uopJe^\ uelqoJd sesarpJnV 'uepreÄ ueqctlSaEsnulqJlu ege^\pu€U elp gep 'uuep lEarl tunqcralEsny ueqoslueqcolu rep llolqceN UIA 'lqeIzllo^qceuqcoueste^\ -lrel erq€f 0Z req1 qcrereqsrelryurr Jn€lre^ uelgeqtunrdsuop lauuo{-eüun4-6 erp puerqe^\ 'qcrpnop tqcor äue1\ uär{or erp le1g;t loturog-oqund-Sl or(I Satz: EineAusgleichsfunktion +r qi: är Qx+k ) k=-s ist invariantgegenein Polynom g P(x): ) b"x" v=0 vom Grade m > I genau dann, wenn für die ak gilt: +r k " u * : g f ü r a l l ev : 1 , . . . , m I k=-s (sieheauch Altenburger [9]). Aus diesem Satz und den Definitionen können wir einige Folgerungen ableiten: (l) Ist eine Ausgleichsfunktion exakt vom Grade m, so ist sie invariant gegenalle Polynome vom Grade m. (2) Für eine symmetrischeAusgleichsfunktion vereinfacht sich die Bedingung aus dem obigen Satzzu ' I k2"a*:6 k:l lml füralle " = l; I LL J (3) Ist eine symmetrische Ausgleichsfunktion exakt vom Grade 2 m, so ist sie auch exaktvom Grade 2m * l. (4) Jede symmetrische Ausgleichsfunktion ist exakt mindestens vom Gradel. Die Exaktheit ist eine Eigenschaft, die die mechanischenAusgleichsfunktionen charakterisiert. Mit dem Satz bzw. der Folgerung (2) verfügen wir über eine rechnerisch einfache Methode zur Feststellung des Exaktheitsgrades. Einige Autoren haben Untersuchungen über die Invarianz gegenüberanderen Funktionen z. B. dem Gompertz-Makeham-Sterbegesetz durchgeführt (s. [30], [40D. 3.2.2.2. Konstruktionen mit Hilfe von Interpolationsformeln Diese Methode zur Bestimmungder ai wurde bereits im 19. Jahrhundert entwickelt und häufig angewendet.Sie besteht im Grunde aus 2 Schritten: l. Die beobachteteWertereiheQ : {q,/x e X} wird in w Klassen ( Q r o * * ( u - t ) ) , . .(.Q , * o * * 1 " - l ) + w - l ) v, : 90 1 ," ' ' l n +I I |. * I t6 'ueqsqElnueq uorlelodroluJ erprnJ sop?rc 'l ulou{lod ure rr^r ep 'uorDlnrlsuo)raP sns tlarrP qcnDqcrslqltre särq '0*7:t"rl ? .rrgg.ra rpr-19 lypseuuep'y eqcsulaurur,{s äIp lsl sBo Iuo^ uexe lqcru lsr ers 'uosreFrcuo^ Iauuod-eDFmd-6 . ( r r 1 6* e + x b + z + r b + r + * b + ' n € t s )* : ) t Z JIt\ UeUeqle (r-'bt + r+xb) f: tJ (z-'b€ + r+xbz)+: e:) ( r - ' b Z + z + x b€ )l : z J (r-'b + l+rb,)l: lJ rb: oC ltW ' €J zC t3..51f : )b ( t f , + + * arosui'l sneDIrrlcS'Z tur uuepqcrsueqetre)b eualü ueuoqcgltetsn? .(t .....t : r r$J) agerlodrelurt pun (0: r rOJ)uoleutEtroueuläqcIIIrIgu'uBesseg ropafut ge6-'b 'x ua8lpe,rafuap egoT11-r3 JUIUe1puaqeEos uI znelryäl?ulpJoo) sep rr,n ue8al (s-r+xb r + ' + ' b ( r - s ) )i : ' f , nz'3 qcrslqr8raueEunqcralguetrqo uäprequepsnv . 6 s - r + x: b, J + ( S- . r ) , q: ( g- ; a x ) d t...'.0:r pun r+16:13+Jiq:(r+x)d ''J eueqqcsuaq z l{cJnp ryrr ue3e1sesetq :1FEuuuq 'ass?[x reurepueErra1re7y1 '1 + r'q : (r + x)d sapeJg urou,(1o4ula Ies uoq{unJsuorlelodrelul eresun .t t- t s 1 . . .t :.l . . '(l-^9+oxb) '(Z-^S+oxb) ll+u1 . 6( e - ^ 9 + o x b ) (t-^s+oxb) r (s-^9+oxb) :lpoleE3ne uessegg ut prrn I :1a1ds1ag ')b rep lsl Uem auaqcrlEeEsne 'Z '1ep1tqa3 ue^\lellll I Jep pJIÄ uassulx ^\ ell€ roqg ue^\lauqll JeseIC 'gerlodrolur *b ege16 uapuaroqaEesssryJep nz lqcru elp uep -Ja^\ lrru€Cl fale3 uolDpnJsuollelodrelul eule pJI^\ uossury ueulezule 'lllele8Jne uap ur auei11 raueqqt€ueq II{€zuV alauElea8 aula qcJnq Je nach Art der Interpolationsfunktion und nach Anzahl der Klassen erhalten wir die verschiedenen mechanischen Ausgleichsfunktionen' In der überwiegenden Zahl werden bei den Konstruktionen Polynome benutzt, so daß wir den Exaktheitsgrad direkt erkennen können. Mit dieser Konstruktionsmethode können auch nichtzentrale und asymmetrischeAusgleichsfunktionenerstelltwerden. 3.2.2.3.Das Whittaker-Henderson-Verfahren Die Idee dieser Konstruktionsmethodebesteht darin, die Bestimmungsgleichungen für die ak aus einer Optimierungsaufgabe herzuleiten. Das Verfahren von Whittaker-Henderson (siehe [24], [26]) basiert auf der Minimierung eines Maßes für die Anpassungder ausgeglichenenan die beobachtetenWerte und eines Maßes für die Glätte der ausgeglichenen - als Werte. Whittaker wählt - bei einer vorgegebenenWertereihe Q Anpassungsmaß I (qi"*r- Q*o+r)2 k=0 und als Glättemaß n-s I (/'qi"*r)2,seN k=0 mit s /^\ /'9io*r : L t- t)" (;) 9io+r+" (s-teDifferenzvonqio..1) als und formuliertdie Optimierungsaufgabe I k=0 + c' t **(qi"**- 9*o+r)2 k=0 (/'qio*r)2: Min. n Die w1 sind zusätzlichepositive Gewichte mit ) wr: l, und g ist eine k:0 positiveKonstante,die esunsgestattet,die Glätte vorzugeben. im Als LösungdiesesProblemserhaltenwir keine Ausgleichsfunktion bisherigenSinne,sonderneineMatrix, derenk-te Zeile einemechanische für q,oa1darstellt,(k : 0, ..., n). Ausgleichsfunktion Mit Hilfe dieser Matrix werden alle beobachtetenWerte, also auch die Die Matrix ist jedoch von der Anzahl der ausRandwerte,ausgeglichen. (: Werte n + l) abhängig. zugleichenden Um die Lösung möglichstkurz und einfach darzustellen,benutzenwir die Matrizenschreibweise: derw1, W seidie (n + l) x (n + l) Diagonalmatrix I seidie (n + l) x (n + l) Einheitsmatrix, 92 E6 'tllolsotrep 8I tunplrqqv pun tZ alleqBl ur säpeBu?TeJp0S: 3 lsr sruge8rasBO'(ärqef 0€ slq 0Z) 0t : u Jne ser{cräreqsrellv rU lerdsräguä8rqo{ur rr^\ rueEul.ue^u uo^ lrelE6ugqqv elp lnJ lordsregslv '€'0: 3 r!!J qcrllnep sl€ e^rn) ere11e13 oure rr^\ uell?qre 69 : Ergg 1llolse8rup418unpyggy erÄ\os arq €Zalleqel ur pursessruqe8rg '6E : qcrelSre1 : pun t g'0 runz E leururorol{eJ -ellglc sp ueFI?^\rrl[ 'xulel^[ 6zx 6z zureJ pun xulsl^l 6zx gz eulo lsr uueo ) '82:u pun osl? 66lellegeJsne ogäld uetelqreqoeq erp ueres{(gg."..9):x7xb} :ö (l 0 0 :) I€ fI 0 0 I- E t- I ruroCarpl"q ) 'q'p 'g : s '8un1qcr^\oC eqcrlzlesnz ourol osle6I: /\Ares :1a1ds1ag 'llJels -aErep -uosrepueH-re)plllq1\ sop snurqlrroSly .req q suerr.{€Jre lsr t'Z't 'roir perEslraql{BxA uep rrin ueqeE s llI^I ''b uep uo^ lqoru Jeqe '(eueA\ uelalqceqooq rep Euntgrr^\eC oqrrlztusnz) {^A pun (o11e1gauaq -eEeErol)E'(ega6 uepuaqcralEnzsnu rap gezuy) I + u '(uezuoreJJrqJep Eunupr6) s uo^ qu 1EugqCI 'uepre^\ uaEozotuuraq Sunqcreltsny rnz xb ouol(\ ualelqcBqoeq ellu '€ 'r uausp req pun purs I - s spuJD r,uo^ l)pxe suelsapuru orp 'ueuorl{ungsqcrapsny uel?Jluäzlqcru I + u sne lqelseq 41,r-$r) a + l0: (I xulslrlsqrlapsny (t + u; x (l + u) euetlBqreos ärC 'ötrr-(x1)3+^):,ö^ IIIö qler{seq t$gep nrlrsod pun rgpEurs-tr{rlulsr ) r) E + ^A xlJlul4trär(I 'öm:,ö()r)t+m) :lll3,ö 1113 uue^\ 'prrm 'l?toza?pJI,t\ luurrurtuuu€p {cnJpsnv Jesärpgep [92] ellr^aJg reg 'utht:,ö)r(,öX)E + (ö -,ö)nr(ö _,ö) :ueqrarr{Js uuog repuaElo.; ur uelqordsEunrarurruq4l s€p Jr^\ ueuuo{ uaEunuqcrezag uosorpIU I '(ueqcrazronuepueJaruJallu s EunuprgJapueluerzrJJoo{lerrrrou lrru -rg:) uazuaraJJr(I uet-srep xrrl€I^l (t +u;x(1 +s-u) arp ras ;1 .euel[ '^rzquelalqJ?qoeq + u Jäp uaJol{e^ erp ueras uauaqcrpaEsne I ,}'} Tabelle23: Beispielfür Ausgleichungen mit demWhittaker-Henderson-Verfahren. e * ' 1 0 5q i ' 1 0 5 c :0,3 n:28 qi. los 9*' 105 B: 50 n:28 8:0'3 g: Jg n : 28 n:28 8: 50 n: l0 5 6 7 8 9 85 7l 66 57 40 84 74 64 54 44 89 73 60 49 42 20 2l 22 23 24 r52 178 163 172 154 167 t69 168 166 163 l6l t67 r69 169 166 t63 t64 t64 164 r62 l0 il l2 t4 39 38 40 47 69 38 37 4t 50 61 38 39 43 52 65 25 26 27 28 29 170 152 153 157 186 160 155 156 163 t7l 163 l6l 160 160 163 l6l l6l l6l 163 t67 l5 t6 t7 l8 l9 69 85 ll0 160 170 7l 89 ll8 149 r64 8l 99 lt8 136 l5l 30 3l 165 r66 t82 205 170 170 l8l 168 176 186 199 171 r3 33 20s Zur Wahl von g bei einer vorgegebenenWertereihe Q können wir nur Werte, die wenig sagen.Einfluß haben der Umfang der auszugleichenden Ordnung der vorgegebenen Differenzen und der Verlauf der auszugleichenden Werte. Unter Verwendung der vorgegebenen Gütekriterien können wir folgende grobe Richtlizrez aufstellen: l.Je besserdie Glätte im Sinne des minimierten Glättemaßessein soll, um so größer ist g anzusetzen. 2. Je besserdie Glätte der beobachtetenWerte bereits ist, um so kleiner kann g gewählt werden,um die gewünschteGlätte zu erhalten. 3. Je höher die Ordnung der Differenzen (: s) vorgegebenwird, um so größer muß g gewählt werden. 4. Je größer die Anzahl der auszugleichendenWerte gewählt wird, um so größer muß g sein. 5. Die Anpassungin Abhängigkeit von der Glätte hat einen hyperbelartigen Verlauf. 94 96 '(Og-OZqctaraqsrollY)g1 : u ----'uolro48gnpg atalqreqoeg . . . . ' ( € € - 9 q c r e r o q s r o l l8Z:u v) ue.rqBfulJaIV E 9 t 0 t 9 9 t 0 e % o x X 8 g '0S: 3 . . . . 'E'0: E - - - - 'uolleltgneH ätelqcsqoeguejqel u Jow & 9 1 0 r % 'lI 'qqv 9 o x x d o 3.2.2.4.Ausblick auf weitere Verfahren Neben dem oben beschriebenenVerfahren von Whittaker-Henderson gibt es weitere Verfahren, bei denen die Konstruktion der ak mit Hilfe von Optimierungsaufgabenerfolgt: o Optimierung nach Altenburger und Schiaparelli +r +r q'-: t Ausgleichsfunktion af Aersymmetrischen Minimiere ! srQx+r k=-r k--r unter der Nebenbedingung, daß die Ausgleichsfunktion exakt vom Grade m ist, d. h. +r L ai: uin' mit k=-r g . , l : o f ü r i : 1 , . . .m, * ) - . n ' u *i * o f ü r i > m (siehe[9]). Für m : I erhalten wir als Lösung das arithmetische Mittel von 2 r * I rohen Werten als Ausgleichsfunktion. Aufdie Bedeutungvon +T Lui k:-r werden wir in Abschnitt 3.2.4noch näher eingehen. Eine Verallgemeinerung finden wir bei Borgan [21]. Er minimiert die Funktion /? "\-t R ? :l " l \zl *t L (z'ui'. k=-r Für z : 0 ist dies die Optimierung nach Altenburger o Optimierung nach Jecklin-Strickler Dieses Verfahren basiert auf der Minimierung der Standardabweichungen unter der Nebenbedingung der Invarianz gegen stetige Funktionen (nicht nur Polynomen) ([30]). Konstruktionsmethodenvon de Forest: Die Idee von de Forest war, eine Identität von Linearkombinationen endlicher Differenzen /' als Linearkombination von beobachtetenWerten darzustellen,deren Gewichte in arithmetischer Progressionbis zum mittleren Term ansteigen(s. [37]). Der Exaktheitsgradläßt sich direkt aus der Konstruktion ablesen. 96 L6 'öC:,| oge6 ueuaqcrlEaEsnu (l + u) erpeuqcareg:SllrJrIcs 'A\ r-()1)E+^\):a xuluusqcrelEsny (1 + u) x (l + u) erpeppg :t llrn{cs 'ro^ < E geue11e19 uraäqäC :t llrrqcs 0 '1zleSeö purseuä^(\I +l-s-u uälzlelerp pun s"".0 0 rurueper^r /r\ : r rßJ | ^ I ,(t -): 51 ueluezgJeoäleltuoulg uepuoJelluallu erp purs euei11I + s uetsqceuerp 'p1ese3g qcralEega11 (l + s - u ""'l :r) ayeTuat-rJepuI I - r uelsraerpuepJe^\ :f1oger,nuezuereJJrq uot-srep ) xrrlery (t + u; x (1 a s - u) älp epllq pun ro^ uezrrereJJrq rsp s Eunupro elp eqaD :Zlllntcs ''l^\ etqcp\oC rep l11xrrlerrrluuoterq(t + u) x (1 a u) arp äplrq pun aUaA[ueletqc€qooq elp rU ,lm elqcvneg älqgA\ :l llrrqcs ' 5 n ' 0 x ' { [ u + o x ' o x: ] x l ' b ]: Ö u : :xbage16 + u ueresuoqe8eg I :suarqqra -uosrapueH-Je{?luq/$, sapsnurqluoEly :uBJerqsnruqluoEJy uaprur ueqe8 'lsr rBqllelsJBpqJsrr"lläq4 süp €c lqcru ueJqeJJe^-uosJepusH-re{slllqa \J' r-=I rEn;aEnzurq)u ( uo^ Uäl.1ueppun p"raqrrqlln*g,iJp rr^\ ueq€qlaruroCrep e8ugl rop pun (pr luueloq sun erslamos) apoql -ewsuorl{rulsuo) Jap "tu u.rolorueredsqcraltsnv ueq'lllalsaEuauruus -nz ueuorl{ungsqcrel8sny eqcsrrlauruÄsa8ruraJrÄ ueq€r{tZ elleqel uI uauogtlunlstl a a1Ssnynq csruDq cau ailaqoJ' €'Z'€ 'uepJe^\ llapuBqeq 'g'z orp ,uaElog.re ueuolt{unJsqcralE [fg] poS pun [02] :aErag loq -snv al?rluäztqcruqcrnp qcnu uuu{ eue^\puu1 rap Eunqcrapsny arq 'ueqcralSnzsnu aqrorsEunlqc€qoäg reurä oue^rpuugerp 1ge1qcr1to61 a1p ([fZ] '[93]) alynarD uo^ uerquJ -JeAs?p qcns louJJoJäuosJepusH-Je{31lnll[uo^ uäJqsJre^I.uapuaqaN 'gntu ,xuleursqcrelEsny uopre^\ uoq{unJsr{crelEsny apaf rng erp lruullseq eurelluqJeJg 'eue^\puegerpJnu uoq{unJsqcralEsny reserpEunrollä^ug eure ro llellrure suou{1o4 uapuaqatraqcrs sap uallelsllnN rep aJIIH ueqcsrueqceuuauaqaEaEro^ Jeure UW'ltuturlseq uortrynJsqcrelSsny (t'Z'g's) EunqcrelgerlJsrtsueDl€Jeqc erp prr^\a[r^eJCuo^ uerrle;ra1rrrl ail!^arg uot uatqottarl Ausgleichsfunktionen. mechanische Tabelle24: Symmetrische Konstruktionsmethode Autor Länge I "? 5 Interpolation,linear Wittstein Altenburger Minimalformelfür 5 r:2.m:3 5 de Forest Minimum& für z: 4 5 de Forest Aus/aqr: 6 Altenburger Minimalformelfür r:3, m: 3 de Forest Identitätvon endlichen 7 Differenzen de Forest Identitätvon endlichen 7 Differenzen 9 Finlaison Interpolation,linear Schaertlin Interpolation,quadratisch 9 unbekannt 9 Higham de Forest/ Identitätendl.Differenzen 9 Higham unbekannt l l Ansell Altenburger Minimalformelfür ll r:5,m:3 Woolhouse Interpolation,quadratischl5 unbekannt 15 Spencer 15 Interpolation,kubisch King unbekannt 17 Higham 19 Interpolation,kubisch Karup unbekannt 2l Spencer Altenburger Minimalformelfür 2l r-10.m=3 unbekannt 2 l Andrews unbekannt 23 Vaughan unbekannt 23 Vaughan unbekannt 23 Hardy unbekannt 27 Kenchington 2-maligeInterPolation King Sprague King 98 kubisch unbekannt 2-malige Interpolation, kubisch 0,2 Exakt a1für k: vom + l Grade 0 +3 +2 +4 l 12 -3 56 - 14 4 - l 0,4857 3 0,4993 3 3 0,5 t7 lll 4 0,3333 3 7 6 3 -2 0,3383 3 13 13 8 -5 3 I 3 3 18 5 9 60 ll 4 8 73 4 -3 3 2 1 2 0 - l -13 36 -l 0,2667 3 0,1264 I l0 13 7 12 4 9 0,y92 0,136 0,3004 0,275 0,2075 3 0,1793 3 0,1926 3 0,2339 3 0,1703 3 0,t629 3 0,1432 3 8 9 8 2 5 2 7 4 6 27 27 2 5 2 125 ll4 57 60 | 6 -2 3 4 6 9 4 4 2 1 7 4 6 2 27 -l 4 1 8 1 87 53 37 33 4 9 7 3 1 3 -l 0 3 2l 18 852 950 278 149 7 1 3 747 551 180 ll5 7 6 3 0 0,1076 3 0,t374 3 0,1285 3 0 , 1 1 6 63 0,lll 3 0,1026 3 987 972 927 1688 1579 1325 365 A3 44 r82 t79 170 5 5 6 4 5 4 r ' . 4 29 29 0 , 1 7 5 13 0,1722 5 3655 2870 2085 1300 515 625 584 454 274 109 33 0,1478 3 l4lls 13160105507050 3655 66 sztSL/l g?tt/l 9299r/l 8 i l 9 7 , 9 Z z t 9 1 988/| s9/l I - 6 g €- z 9 - tLz- zt9 - 096- 9l0r - Its - 0z0r 8 , sl 9- ürvt/l 0882/r 08mt/t LLl6/l 0 5 97,6tt7,- 9t- wtL09- sor - 09rSZ67,8€- II9ZZn- S | S9Z- 19- 0 gtz - 017, €l b 6Z 8t 27. 9 7,1 68 t9- oil-s€t- tzt- t9zz ttg - 8z(,- Lz z9z Lw 7,t9 09t,/l 929/l 9Zr/r gTt/r $zt/l s?,t/l 6Zn/l r- gz- 99I- 96ZI t- t,- 78Zt 9- z- 9L/l 0E/l 9 0 U I _ s- 0 9tI osz/l 17,/r sz/l zt/l 9V/l tz/l 0t/l s6l/l 9€./| 9/l ie7/t: (,:-:3 u e i r e ^ r ) r o l f9l + t+ st+ il+ -1e;stunr -onruoN flT zl+ lt+ 0tT 6+ g+ L+ 9T 9+ 3.2.4. D ie I nvqriante einer mechanischen Ausgleichsfunktion In den vorherigen Abschnitten haben wir festgestellt,daß mechanische Ausgleichsfunktionen gegenPolynome bestimmten Grades invariant sind. Im folgenden werden wir sehen, daß jede mechanischeAusgleichsfunktion eine wohldefinierte Funktionenscharinvariant läßt. Diese Invariante stellt die Verbindung zur analytischenAusgleichungher G. t28l). Wir sehen von uns unbekannten ..wahren" Werten aus und fassendie beobächteienWerte q* als eine Stichprobe der wahren Werte auf. Diese wahren Werte mögen einer uns ebenfalls unbekannten Funktion f(x) gehorchen. Von einer Ausgleichung erwarten wir nun, daß die ausgeglichenen Werte qi ,,näher" an den wahren Werten f (x) liegen als die beobachtetenWerte q". Setzenwir q,: f(x) * E*, wobei die E* die zul?illigenFehler sind, so gilt +s qi: +s +s äk9x+k: I t k:-r k=-r uuf(x + k) + | a1E,*y. k:-r formulierenwir folgendermaßen: UnsereForderungan die Ausgleichung +s (a) ) (Invarianz) a1f(x+k):f(x) k:-r ( b )t l /+s \2 L u *E -**l.IE i x \k:-r I (A n p a ssu ng) ^ x€txo+r,....xs*n-sj. Die Bedingung (a) bedeutet, daß das Ausgleichsverfahrendie Funktion f(x) invariant lassenmuß und (b), daß die Summe der Fehlerquadrate der ausgeglichenenWerte kleiner als die der beobachtetenWerte sein soll. Altenburger [9] gibt eine für (b) hinreichendeBedingungan: +s I u?.t. k:-r Die ausgeglichenenWerte kommen der Funktion f (x) um so näher, je kleiner +s I, U? k=-r ist, ohne daß f (x) konkret bestimmt werden muß. Dies ist der Anknüpfungspunkt an die analytische Ausgleichung. Dort wird durch Vorgabe 100 I0l . s + r ?s'+ r C I ... x z(I IC : (x)J + . . . + Z + Wz + w e * u x t + u O + + + nz (x); qcrsUetznpeJuu€C '1s 8unqcre1gueqcsrlsrJalluJuqc Jep lezrni11eqceg-(14 u) eure I : f uuarrr '1pg rep uuep neuaE Jaqe lsr sare 'ueJerznpeJru aperg ruor ruouÄ1odure JnB uälu€rJs^ul rep lreJ ura qcrs ünru 'lsr ru epBJC ruol auouÄ1o4 uaEe8 lu"rJ€^ur osle '1uq u per8 -slraqDlexg ueltuturlsaq uoura uorl{ungsqcray8sny eqcsruuqceru apef uq 'lozJnl11ty '!f x r{Jn?ly ueqeupurs os'1azrn11aqceg-zly ls1 1_rx""'\y zx {96l ssorg pun [SZ] puoJIeD Jns Jr^\ uesro^rre^egeg uaEuqn alp JRC 'ure räq?u lezrnl11eqcuJrqou ropo eqcqure | : ry ellgC elp JnB rnu reqe uepueElo3urr uaqaEJrl11'uequq plasaEsneroir,ualqez elleal sle 'le arp rrm €p 3ns xaldruol gerEnfuoqasra^rreedrnu 17erp uelaJl IIed uaxaldruol ru1 'lezrn^A eqcqrqäru repo aqc€Jura U y' If Iezrn^[ eqceJJqetuJepo egceJura l[ 3 I + lf IezrnlÄ eqc?Jrqeluräpo oqc€Jure I : If :ellgd 9 uepreqcsJelun JrlA 'uälqc"Jteq !y u1ezrn16uaqcrlEour erp zJn{ JrAr uessnru elläls Jeserp uV 'EunqcrapuezuoreJJrq rap Eunsol s1u 'Etqaryaq 3 IJ 's+4/s+i3 "' + + tryzJ + lf tC : (x).1 U J?qcsuauoll elp puls - I u n d e l p J I t \ u e l l u q J eo s ' u 1 a a n 1 1e s a t p ' s + J ' " ' ' l : ! ' t V '0 : " t*,q l*tq ( t - r q ) + 1 _ r yI - r Q + " ' + y l q + 0 q + * + r + r f r f r * . I :telnslaser6l'(SZl'9 lrrlrrrlseq Eunqclolg uaqcsrlsrJeDleJ€qcJop ulezJnl11 uep sne prvrr EunqcralSuaz -ueraJJrerasorp Eunso'I olq '(x)J ul I + s + J epBJC ruo^ uoluozuJeo) uäluulsuo{ lttu EunqcralEuazuerag3rqeJeeurl euaEouroq aura lsr särCI 0=u '0:(r-u+x)Juq -,q)+(r-u+x)J.q 3 + ( x ) :( t 3 s+t l-J JIlr\ uolleqJä os "-uq qJBu {e Jeleru?Jed erp pun J + { : u rlceu { xapulsuonetutuns uop Jrhr ueJärruJoJsueJlpun Eunqcralg Jap elras elqcal arp gne (x)g rur ua8uug r-=I '(rt+").lte 3:(x).I 'uellnJJe(e) ue8un8urpaqzu?rre^ulerp alp'(x)J ueuorl{unC orp osp ueqcnsJI/yl,'(x)J reqcsueuorllung epue8erl uäqcsrueqteu Jeuräolp unu uouurlseq JII\ epunrEnzuorläunJsqorelEsny 'laerlJo^ leJ{uol uJoletu€red uelseJ lnu EunqcrelEsny Jep qcuu uorDlunJ erp ü€p os 'uoiluqcseq 3e16 apqalaSurn rap 'z1aseEoqro15 ruep '(x); uorl{unC Jeuro Ausgleichsfunktion Dies ist die Invarianteder mechanischen +s I u *q **. . k=-r Die Invariante ist also bis auf die beliebig anzusetzendenKonstanten D; eindeutig bestimmt. Jede mechanischeAusgleichsfunktion besitzt wegen +s I ar:t k--r wegen eineNullstelle,tr: l, jede symmetrische mindestens +t L ku*:g k:-r sogar mindestens zwei. Bei symmetrischen Ausgleichsfunktionen tritt eine weitere Besonderheitaul Ist,! Nullstelle, so ist auch l/,ti Nullstelle. In diesem Fall treten die Nullstellen,l'i= | stetspaarweiseauf' Eine mechanischeAusgleichsfunktionläßt also eine Funktionenscharder oben angegeb€nenForm invariant. Beschreiten wir den umgekehrten Weg, so ergibt sich, daß wir die Ausgleichsparametera1 einer mechanischenAusgleichsfunktionaus ihrer Invarianten bestimmen können. Zu jeder Invarianten gibt es genau eine charakteristischeGleichung. Aus ihr erhalten wir eine Schar von Ausgleichsfunktionender Form -l -l s s t tt \ \ qi:+lln- I q- I u*lq"+ I a r q * * rkI+= - ra * 9 , I*.i f A\\ k-:r / i=t r:r A ist einebeliebigereelleZahl. Zu jeder Invarianten und jedem Zahlenpaar(r, s) existiert also eine In dieser Klassegibt es Klassevon mechanischenAusgleichsfunktionen. für die I genaueineAusgleichsfunktion, af minimalwird. k:-r Diese können wir durch Differentiation nach A bestimmen. Zwei zut gleichen Klasse gehörende Ausgleichsfunktionen lassen sich leicht daran erkennen,daß sich die Ausgleichsparametera1 für k * 0 nur durch einen Proportionalitätsfaktor unterscheiden,z.B. haben die beiden folgenden AusgleichsfunktionendieselbeInvariante f(x) : 6o * C1x * C2x2* C3x3: qi:;; qi: lo2 I J) I lo (17q* + l2 q,tr - 3 q*tz) (Altenburger) (4 q* + 4 9*tr - 9*tz) (deForest). e0l 'ueq8qlrue u req leEueuua 4 (Ez'z't.'s) uerqele^-uosJäpuäH-ro{?ltrr.I^,\ qräJeqse Jr/r\art\ 'uellosuapJe/huorurldo 3rp <snsuäuelrqelß9 JRJ uegerNuo^ Uo ueqeEuaEunEurpeqsqcralEsny arq 'lseJuaJquJJarrsqcralE -sny eqcsry(pw s€p fal uetunEurpaqsqcraltsnvrep Eunllalsgnyerq '{e JepEunuurlsag o 're elp rggueEunqcralEsEunururrlseg JapEungrapello 'uorUsnJsr.lcrapsnyrep SunSallsago ueEunEurpeqsqcralEsny rep Eunllalsgnyo :eiluqssllaluapuaElo; alp uT(€'l'€ 's) ru rap Eunututlsagalp JI^\uafiepaz pun falaElsaguaEunEutpaqsqctal8sny qpqseq'uersueDluJuqc afqguoq qcrlzlEsnzqJJnp uepJea uaJqBJJaA arCI 'uezlnueg uaJqele^sqcrapsny '?'r uäuuo{rrrn 'uarqu.;ral uaqcsrlÄpuu rueureur azlasoEeqralg aErqarlaq -sqcropsnyaulezuressp lqJru uersueDluruqczlasaEaqralssesärq'ueqaE -nzJol 4esataqralg 'tos sep 'uo4{unC eura eqreJaualt epuär{JrelEnzsne apaf rn; 'uetun,nzetql€qsepJr^r purstunqcroltsny uaqcsqÄpueJep reg 'ueEugqqe pun x uo^ uouuo{'lu releuurudsqcralEsny alq (c) ö 're ueppun x ur uorDlundatrlals'atrganllaereute1srg (q) 'qe I uonlprldxa rqcrufueq g (e) :11tE sapuaElog r " " ' l : { ' ( ( Ö ' x ) ' t e ' x ' öC): ) b uoll -:pngsqcraltsnvelp JRJuue^r'qcsqÄpuelgleq ueJq€Jrerrsqctaltsny utg :uorlrurJo(I .tapw.tof autawaSpy'J'g'g EuntlnalSsnyuaqcs1 t,{1ouo 'purstrpuo,nlousueJq€JJärrsqcrelEsny sap srupu?lsJe1 sep JnJarssle 'urä lrenosurrrn uaqaEuapoqlahlesarpJnV 'ueururlseq lu 'uapoqlalAlaqcsrleueqleu nz releurerudsqcraltsnv erp tun e3rpuamgneuatrlguaq uerr{eJJe^sqcraltsny uaqcsqÄ1euzue}sräu ar(l E u n q c r e l E s n ye q c s r l Ä l r u V ' t ' e ErlnapurepertslraqllexA pun leuuod lEelaElsag rap aEugl ;ne Enzaqul - oe:eleuurudsqcralEsnyuareqlqu^\ro{ uep Jne erp Jäquplsr eluuuu^ul ärp qcJnq srq - uorDlungsqcrolEsny äqcsruuqJeru '€ Joll?c uap tun JnuqJrs 't - uaqleJuelquz uopleqatq uepreqcsJelun I -'l'V'l - pun Z -'Zl'Zl Mit dem Sterbegesetz legen wir die Ausgleichsfunktion F fest. Damit unterstellen wir, daß der Verlauf der tatsächlich zugrunde liegenden Sterbewahrscheinlichkeiten dieser Funktion F gehorcht. Die Wahl von F hängt u. a. von dem Verlauf der beobachteten Werte q, ab. Daher müssen die beobachteten Werte vor der Ausgleichung analysiert werden. Die Herleitung der Bestimmungsgleichungensowie die Bestimmung der ap erfordern i. a. Verfahren aus der Analysis, der Variationsrechnung und der numerischen Mathematik. Wo solche Verfahren von uns verwendet werden, geben wir Literaturhinweise auf die ausführlichenDarstellungen dieser Verfahren. Wir stellen zunächst einige Sterbegesetzevor, betrachten dann mehrere Ausgleichsbedingungenund leiten die Bestimmungsgleichungender a1 für zwei Ausgleichsverfahrenher. 3.3.2. Sterbegesetze Der analytischen Ausgleichung liegt die Annahme zugrunde, daß die tatsächlichen Sterbewahrscheinlichkeiten Werte einer analytischen Funktion F sind. In der Literatur wird oft vorausgesetzt,daß nicht die Sterbewahrscheinlichkeitenq' sondernandere Größen, wie z. B. die Anzahl der p*, die Sterbeintensitäten Lebenden /*, die Erlebenswahrscheinlichkeiten p* (s. 122), [45]) oder deren Logarithmen durch eine entsprechende Funktion beschriebenwerden können. Häufig erleichtern diese abgeleiteten Größen die praktische Anwendung. Bei den in der Literatur vorgefundenen Sterbegesetzenhandelt es sich meistens um Exponentialfunktionen. Viele von ihnen haben heute keine praktische Bedeutung mehr und sind nur noch von historischemInteresse. Bereits im 18. Jahrhundert wurden Versucheunternommen, den Verlauf des Absterbens in Abhängigkeit vom Alter in Form einer reellwertigen Funktion darzustellen. Dies geschah allerdings aus rein praktischen Gründen, z. B. als Hilfsmittel zur Berechnungdes Rentenbarwertes. Zwei dieserFunktionen seienhier als Beispielangegeben: d e M o i v r e ( 1 7 2 4 ) :l ' ( x ) : / " \ /(0) ll - * | \ öo/ /qr-t\2 , x * \ - anA(etrrt- ez'+r). (1765):/'1x;: 10000 Lambert t{al \ v o l Im 19. Jahrhundert setzte sich angesichtsder Fülle der in dieser Zeit gefundenen mathematisch formulierbaren Naturgesetze die Auffassung durch, daß die Bevölkerungssterblichkeitebenfalls einem in mathematischer Form faßbaren Gesetz gehorcht. Mit entscheidenddafür war wohl 104 s0t 'X3x e l l e J n Jx b : 1 r s ' x ; t ueEunturpoqsqcrepsny uaqcuJure arp lsqJ€unzualqo€rleqJrl[ 'eue^Auelelqcuqoeqrep Euntrlqcr$lcnJegJelun uorppnJsqcrelEsny erp u€ uatunreprog pursuatunEurpeqsqcrapmvolq g'g'g ua&un7ulpaqsq4apsny' t | tt l=rl II I nn -} | {,_r" 3 I dxa dxe: c pun t-,rx {? | Tl dxa:J :plnuequeuorllunJsgcralEsny sp uauon{unJprluauodxguo^ ueruJodre^rzqcrlqJesldnuqueEunuqcarag reqJrltruaqequellgd ueqclosq 'uäpJe^r ueJesun uägcreJeqJral ElesaEuro rep raq qcopafueuuo{ gy uaErqoJap uauorllung uon EunqcralEsny 'sazlasaEaq.relS uollesJo^run uoJüq -JerlnuuoJrlcsllulueqlstusauräuo{u?pec ulep uo^ Jeqsp qJrs äluueJl uery 'lEugqq€ureler[BJudueluuerläqlqcru ruE IreI tunz 'uoyornrqss '02 uapueuurEeq uo^ ery gup'uuureluuerlJä u1 lrelqorlqJels uapunqJqef '(gglaqars)purs oV "' + IV + qr' 0 : u.r + ztzy +J (x) lq reqom Eunqcralgrep ulezrn^\arp lr arppun x ur sruouÄ1o4 t:! ' ( x )t q , , , ä + x g + Y: (x),1u1 3 ^ u :uessEnzueuuresnz Jaurenz uleuJoc Jeserp ueureueöllB uelsreu egp 1anbrnf sa EuulaE€63I '([St] '[79]) uauuels lraz reserp sn? uo^up lqvzleh aure g€p os 'uazlosaEogJäls uol Eunqcr,nlug rap uB Je{rl?uoql€I I aler^ uälälreqJesuepunqJr{sf'02 sep uu6eg tunz srg ' c u 1E u ;: q p u n s u l - : B lnu p3,s.I:$),t qcrnpqcrslqrEre uorlerEaluy lJQf?:x/ zlBsrrvluep snv :zlesaEaqrelg-ru€qa{€I egel l-zgadurogsup'laurrogaqJels -rarrra(9991)ureqeleq uo^ pun o111a1saEgnu (VZg)'4radrroD uo^ arp Da die Anzahl der beobachteten Werte i. a. wesentlich größer als die Anzahl der zu bestimmenden Parameter a1 ist, bilden unsere Bestimmungsgleichungen ein überbestimmtes, nichtlineares Gleichungssystem. Derartige Glefuhungssysteme sind fast immer unlösbar, da sie nicht widerspiuchsfrei sind. Außerdem ist die angegebene Ausgleichsbedingung nicht ausreichend, da wir die beobachteten Werte nicht interpolieien,- sondern ausgleichen wollen. Deshalb werden bei Verfahren, die durch die obige Ausgleichsbedingungcharakterisiert werden, die beobachtetenWerte in k Gruppen zusammengefaßt. Beim Verfahren von King-Hardy werden die beobachteten Werte in k Gruppen multiplikativ zusammengefaßt. Dies führt dann zu den modifizierten Ausgleichsbedingungen m-l m-l lI r(*o+(v- l)m+i,ak):II i=0 i=0 9 x o + ( v - r ) nf ü + ri v : 1 , . . . , r . Die Ausgleichsbedingungensind in diesem Falle bereits Bestimmungsgleichungenfür die Ausgleichsparametera1. Eine weitere einfache Ausgleichsbedingung charakterisiert das Verfahren der Ordinatenmomente: xo+n Xo+n t/-) x u F ( x , a 1 ) : ) x " q * f ü r v : 0 , . . . , r - 1 . x= xo F DieseForderungbesagt,daß die ordinatenmomentedesSterbegesetzes sollen(s.[35]'[39]). Werteq, übereinstimmen mit denender empirischen bereitsdie Auch bei diesemVerfahrensind die Ausgleichsbedingungen a1 . für die Bestimmungsgleichungen bestehtausoptimalitätsforEin andererTyp von Ausgleichsbedingungen derungen. Das Verfohrender kleinstenQuadrate[35] verlangt,daß die gewichtete minimalwird: Summeder Fehlerquadrate x o +n _4" t(^, a1)(F (x, ar) q*)2: Minimum ' in x und a1. HierbeiseienF und g 2-malstetigdifferenzierbar können wir aus dieser Extrema Mit Hilfe der Eigenschaftenrelativer der a5 ableiten. Bestimmung zur Gleichungen Ausgleichsbedingung ist i. a. nicht linear und daher häufig nur mit DieJesGleichungssystem Methodenlösbar. numerischen Die Gewichtefunktiong erschwertdie Bestimmungder a1. Deshalb werden häufig Gewichtebenutzt,die von den a1 unabhängigsind. Wir 106 '(9gl raxug) ralqeC uogorE eurel qcys ueqatre oue^\ uelelqceqoeqolp qctnP ueuäqc '^ro -rltetsne rep Bunzlosrgerp qcrnq 'uegreq ,,| sa gn.u qrrpuätrg(* ? 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Dann besagt die Ausgleichsbedingung,daß eine Funktion F gesucht wird, deren Glätte bei einer vorgegebenenAnpassung A minimal sein soll. 3.3.4. Bestimmung der Ausgleichsparameter und die Bestimmungder a1 Die Herleitung der Bestimmungsgleichungen gehören zu den aufwendigen Teilen eines analytischen Ausgleichsverfahrens. Wir erläutern die Vorgehensweise am Beispiel des Verfahrens der kleinstenQuadrate und des Verfahrensder Spline-Funktionen. 3.3.4.1.Das Verfahren der kleinstenQuadrate Beim dem Verfahren der kleinsten Quadrate lautet die Ausgleichsbedingung xo+ n *I" t (*, ap)(F (x, ar) q,)2 : Min., wobei g zweimal stetig differenzierbar in x und a1 ist (vgl. auch 3.3.3). Die AusgleichsfunktionF (x, a1) wird als zweimal stetig differenzierbar in x und a1 vorausgesetzt. Aus der notwendigen Bedingung, daß im Falle eines Extremwertesdie ersteAbleitung verschwindet,erhaltenwir damit A xo+n ;u d j I g ( x , a k ) ( F ( x , a r ) - q * ) 2 : f0ü r j : 1 , . ' . , r . x:xe Diese r Gleichungen heißen auch Normalgleichungen. Die Lösungsmethoden des Normalgleichungssystemshängen von der Form der AusgleichsfunktionF und der Gewichte g ab, genauer gesagt von der Art der funktionalen Abhängigkeit der a1 in diesen Funktionen. Wir unterscheiden drei Arten der Abhängigkeit unter der Voraussetzung, daß die Gewichtefunktion g unabhängig von den ap ist: l. Die AusgleichsfunktionF ist linear in den as. Dann reduziert sich das das mit einfachen Gleichungssystemauf ein linearesGleichungssystem, Methoden,z. B. dem GaußschenAlgorithmus, gelöstwerden kann. 2.Die Ausgleichungsfunktion F ist zwar nichtlinear in den a1, kann jedoch in eine Funktion F' überführt werden, die linear in den a1 ist. Wenn die neue Ausgleichsfunktion die Form F': ln (l + F) hat, 108 60I 'o1ro1r6-xb xdu1 rep el1e1sue orp uä4nueq pun (€C - I)ul '/rrzg (zg - t)ut Jn? rr^\ uererl[JoJsuerltg pun zg ' 6 - 0 t . 9 ( . 6 8 n ' a: e e r - 0 1' l l 8 ? 8 ' l - : t e e-01'88ltl't :vE s - 0 t . 6 2 8 i 9 '-t: e e v - } t . t 9 L t 6 ' z- : z e te E-01'9116€'Z : ueEunsg'I uep lttu uelsÄss8unqcrelC seJeourl ure lg rgg uaqeEre ueEunqcrepleuroN el61 'l : (re 'x) 3 lttu luslsuo{ resuoq{unJelr{crÄ\eCerq . (4aseEaqra15-rrreqoIEIAI (t-'") 99?' re - [ : ()b'x) €c : )b -zgodruog lre4araueqqy i"rurilqi{r) (11egpugqqy ar?aull Jne uorlsuuoJsuerD { , -r" ,r" t' ?} ;l dxo - 1 : (re 'x) zg : }b t:{ (t1e:1t€ueqqyarueurl) r_rx tre s : ( I e ' x ) ' C : ) b t- 9 :ueuorlrynJsqcre uepuaElog e1puelge^rrr^\ Jtsny ry1ds1ag 'snu ueuorqunJsqcrälEsnvueueperqJsJa^roJp llur 6l ellequl snu aqordqtns erp ntr ueqcralt lardsroguapueElogruep uJ 'uetu -rurlsoq ualralqcrprar{csJr{B^\aqrols ueuaqcrlSe8sne erp Jrit\ ueuep )b 're rB epe^rsEunJer{gN JI^\ uellurlJe egelyL ueneuäE Jep ellelsuv lltu 'llo{craluo eluJpunö uolsurel{ Jep ueJr{uJJeAwp JnJ lezads apJnfi\ sA 'lsl ueJrleJJe^uoluärp€J9 rrrep pun -uop\eN rrrep sn€ Eunqcsr6l äure s€p '([7E]) lprenbruyq uor uerqqro^ s?p er^\os '([gE] uarqeg -Ja^ueluärpeJgssp Jepo -uol^\aN wp 'B'z 'EunllelsueqeE;nyrap fry aserp JnJ uarqe;ralstunJaquN eleuEreäEaErure sA 'ueJqBJJe^sEunJ lqrE -ärlgN stuetsÄssEunqcraplururoNsep Eunso.I rnz rrlr\ uoErlgueq 1pg uesarp uI 'uepJälr\uersrJeeurlgy ueErqoJäp ueuorleruJoJsuurlgcrnp lqcp qonu uuu:qlpun ru uap ur J?aurllqcrulsr d uorl{unJsqcralEsnyarq'g 'lll113Jä'e 'r Eunzlassn?Jo^eserp (6E raty) qcreJaqsJellv = ueJelun uep JnJ 'g'z lsl uelre{qJrluraqcsJqet\oqJelgrep Eunuproueg 'llsJ 'l '(%t -org rep uep leg Jne Eunrqng4cna orp lsr sele lerurxuru 'lsl Fgrraq Eunqcra,trqyelp) C + ! (d + I) ul tltE uu€p ,_01 = d pun Für ln(l - F2) ergebendie Normalgleichungen ebenfallsein linearesGleichungssystemmit den Läsungen ar:-2,39158'10-3 '10-4 42: 2,91267 at: 1 , 6 6 0 3' 1 0 - 5 ar=-4,15832'10-6 a . s = 1 , 8 5 1 8' 1 0 - 7 as: - 2,49365'l0-e. Wir sehen,daß diesear-Wertemit denender Ausgleichsfunktion F1 bis auf das Vorzeichennahezuübereinstimmen. Für F3 erhaltenwir ein nichtlinearesGleichungssystem, das wir mit Hilfe des Näherungsverfahrens von Marquardtlösen.Für die a1erhaltenwir ar : 1,015,16 au-1,16601'10-2 ar: 1,00348. Für Näherungsverfahren benötigenwir Startwerte.Diesesollten,um die Konvergenzsicherzustellen und die Anzahlder Iterationsschritte möglichstklein zu halten, bereitsrecht gute Näherungensein.Das Verfahrenvon Marquardtz.B. benötigte in diesemBeispielbei den Startwerten ai :0,5, aL:0,9 und ai: l,l etwa 1500 Iterationsschritte, um die obigenWertezu erhalten. z.B. King-Hardy, Es empfiehltsich daher,mit Hilfe andererAusgleichsverfahren, Werte für die a1 zu berechnen,die dann als Startwertefür ein derartigesNäherungsverfahrenbenutzt werdenkönnen.Mit den für F1, F2 und F3 ermittelten ausParameternak erhaltenwir die in Tabelle25 und Abbildung 19 dargestellten geglichenen Werteqi. Werte überhauptnicht Die Funktion F3 paßt sich dem Verlauf der beobachteten Sterbegesetz eine an. Der Grund liegt darin, daß das Gompertz-Makehamsche strengmonotoneFunktion für a3ungleich0 und I und damit nicht in der Lageist, Werte q^ in dem vorgegebenen Altenbereichnachden Verlauf der beobachteten zuvollziehen.Die Wahl der Ausgleichsfunktionwird also wesentlichdurch den Wertebestimmt. Verlaufder beobachteten Die FunktionF1 @zw.F) paßt sich dem grundsätdichenVerlaufder beobachteten Werterechtgut an. Im folgenden Beispiel machen wir die Abhängigkeit des Verfahrens der kleinstenQuadrate von der Größe und Lage des Altenbereichesdeutlich. Beispiel: wählenwir Als Ausgleichsfunktion ql: F(x, ar) = I - .-o ll0 {- .* {ä "-*-'ll III toz zrz 7,L lJ zg tg €9r tsr g8I 991 89I LSI 091 Wl 691 ZLr tLl ELI otl t9l tgl L6l l6t 981 6Lt tLt Lgt I9t 9SI ost WI 8€t zgl gat €8r 991 85I L9l 091 t9r 691 zLl ,LI tLl 0tl s0z z8l 991 s9r 98r LSI fsl c9r 0tl tsl zLl €91 8Ll 7,Sl €t ZE IT 0g 67, 87 LZ 9Z sz tz tz zz ta 0z SII 66 ?8 60I tot 86 Etl t(,t srI z6 L8 18 9L OL 6zl 0L LS LN 0't LT w 6 e 6S e5 81 z, €g sol 'xb 9' 99 7,1 E6 ?d 091 OII 58 69 69 LT 0t 86 6g 6Zt SII 66 t8 0L LS Lt 0t Lt otl trt 99 IL 58 95 7L €6 w Ls 6 st t lg 6t 8l LI 9I SI tl €I 7l ll OI 6 8 L 9 ! s o l' ' b rllJsOl')b rllJsOt')b 'al€rpenÖuelsurePl rePueJqsJre^uaplllu uatunqcleltsnvJ$ eleldsleg :sz ellag?I m .€J .... .zd pun lJ ----'uerrel6ung.Hetelqcegoeg uerqErul reuv & 9 1 0 1 % 9 o x x 8 t I F in die Form In (ln (l - F)) und gleichendie Werte Wir transformieren t ln ln ' aus. l-q' Dann bilden die Bestimmungsgleichungen für die a1 ein lineares Gleichungssystem. F bestimmen wir nun für den gesamten Altersbereich und die beiden Teilaltersbereiche 5 bis 15 Jahre (Ausgleichsfunktion Fu) und 20 bis 30 Jahre (Ausgleichsfunktion Fe). Die Parameter ak ergebendann folgende Werte: ä1 Z2 A3 n4 A5 46 - 2,83757 - 1,2435r 9,72594.l0-2 - 2 , 1 0 r 6 7l 0. - 3 - 2,32002.rc-s 8 , 9 r 5 9 81. 0 - i Fo Fs 5,24336 - 7,67849 r,88373 - 2,25552.l0-l 1 , 2 8 6 8. rr0 - 2 - 2,78367. l0-4 537,39r - 119,898 r0,4391 - 4,48976.l0-l 9,54497. 10-3 - 8,02932' l0-5 Die ausgeglichenenWerte qi stellen wir in Tabelle 26 und Abbildung 20 dar. Tabelle 26: Beispiele für die Abhängigkeit des Verfahrens der kleinsten Quadrate von der Größe und Lage des Altersbereiches. q " . 1 0 5 d ' l o 5f ü r x x qx' 105 q i ' 1 0 5f ü r Fs Fo 5 6 8 9 l0 lt t2 l3 l4 t5 l6 17 t8 l9 tt2 ö) 7l 66 )l 40 39 38 40 47 69 69 85 ll0 r60 t70 t0l 69 53 45 42 4l 43 48 54 63 75 89 104 l2l 138 84 73 64 54 44 38 36 q 50 66 v 20 2l 22 )7 24 25 26 27 28 29 30 3l 33 152 178 163 172 154 170 152 153 157 186 165 t66 r82 205 154 t67 r76 l8l l8l 178 r7l 164 157 153 153 l6l l8l 223 155 168 173 170 162 155 153 157 166 174 168 €II ' z ( ' b( r e ' x ) g )( r e ' x ) E v.\ u+ox uol 8unle1qv elro^tzerp sualsepururranueEpgueqrnJJarH'lsl lllRJJa rlcrlqcgslet eUeA\ e$rp rnJ EunEurpeqsqcralEsnyelp qo 'ua;nrdraqn Jr/rl uessnur ralaureredsqcralEsny rep Eunruurrlsag arp ue gnlqosuv tul 'qe aue1\ uelelq*qoeq rep ueuepuo^ uauäqrrlEaEsne rap ('c1e aqundapual6 'ege,ruerlxg) eqrlsrrellereqJ erp 'B'r ueqJre^\ Jeryets os urn '1sr operEslraqroJg Jep [ry7 eW regorE ef 'u€ uegälA uelalqcpqoaq uep uouaqcrlEaEsne erp qJrs uessedJqeu olsep 'lsl F{eZ arqr reEurraE e1 '(relaurerudsqclalEsny Jep Ir{ezuv qcrlEnzqe epel11 uel -elqceqoaqrap gezuy) epurEslraqrarC rep IqBZ erp ler{ EunqcralEsnyarp 'ruapu€Je^ relerueredsqcralEsny erp uuu{ ueuelil Jne gnuurg sllsJueqg uelalqcuqoeq re^\z Jepo ure uol uessulEall rapo ua311guysep qreJag 'qe *b aga11 uätälqceqoaq rap aggJD rep pun IqBzuV Jep uo^ qcrlluesa^\ osle ueEuuq )b eua6 ueueqcrlEatsnuerp lruep pun re raleurered arq '02'qqv 0J -.-'nJ ....'C ----'ue1te18gneH äletqteqoäg ueiqBru!reuv x 0 E 9 t 0 t 9 , ! o x x I g 3.3.4.2.Das Verfahren der Splinefunktionennach Reinsch Definition: G e g e b e ns e i e i n I n t e r v a Jl : [ * 0 ,& + n ] c R . X : { x 0 ,x 0 + 1 , . . . , x 0 + n } ist eine äquidistante Unterteilung von J. Die Stützstellen xi, xn + l, ..., xo+ n nennenwir Knoten. Unter einer zu X gehörendenSplinefunktion vom Grqde rn, Sf (x), verstehenwir eine reelle Funktion Sf:J-R., m>0, mit den Eigenschaften (a) SR(x) ist (m - l)-mal stetig differenzierbarauf J. (b) S*(x)istfürx e [x0* i,q* i + l], i:0,...,tr- l, ein Polynom höchstensvom Grade m. Wir benutzen im folgenden kubische Splinefunktionen Si (x). Sie sind stückweise aus n kubischen Polynomen so zusammengesetzt,daß Sf (x) selbst und ihre ersten beiden Ableitungen an den Knoten keine Sprungstellen besitzen.Betrachten wir nun die Ausgleichsbedingung: xo+n / d2 \2 { l;- F (x, a1)l dx : Minimum I ; \ox' unterder Bedingung i , a r )- q , " * i = $ /F(xo+ \t o '1 \ Bi l-" mit 91und A e lR+festvorgegeben. Durch Einführung einer SchlupfvariablenS und des Lagrange-Multiplium: katorstr formenwir dieseAusgleichsbedingung Minimiere *oln/ d2 \2 .1 / F(*o - + i, a1) - ' - ^' * o *\2' l+ s 2 - e . ( 3 . 1 ) f l + - F (' x , ^'l a 1 )ol* + , , . ' ) . l I ;6 \ 8i i" \dx' die wir mit Hilfe der Euler-LagranDies ist eine Variationsaufgabe, lösenkönnen. geschenDifferentialgleichungen der Form Die Lösungist einekubischeSplinefunktion F ( x ) : a i l p i ( x - ( x o + i ) ) + r i ( x - ( x o + i ) ) 2 +4 ( x " - ( x o +i ) ) 3 i : 0 , . . . , o - I u n dx s * i < x < x o +i + l . wir auf Stoer[38]. Zur genauenHerleitungverweisen Parameter ai,Pi, yi und ä1der Splinefunktion sind also die Zu bestimmen ,1.Um die s und der Lagrange-Multiplikator sowie die Schlupfvariable l14 EII " " ' z ' r ' o : r' 'f=r l--I!. , 1 ( 1 ] . -?\!: r + r y urY- Cz)c epua8loJuolpqJa pun ueJqeJJe^uoü\eNs€p uezlnuaq UrJr{osJo^suo4ero11 Jri[ 'uesol nz esrelrs8unJaqeuJnu 'B 'r lsr z,F : Q) D tunqcrelEsEunru -tuqsag ärCI 'JelerrreJ€dJap Eununurlseg Jnz Jrlr\ uerutuo{ salsqo€u stv 'uep€Jac Jeuronz uorl .lJerrururu -4ungau11dg erp r.{Jrs uelmpal V = ,(O),C II€C rul -uatrzure z/ty : e) D Eunqcralg Jep lazJnl[ uelrlrsod Jep uo^ BunEu:iieqsqcrap 'Sunzlessneron .0 : (f) -mV a1p prltr rep rolun !s1 V< Cä;i z(0)D üBp lrtu uoq{unC epuelleJ uolouoru pun äxo^uo{ oure 0=f JU lsl (y)D '(td'IgZl eqars'rollairualpdg reErqoryaq uo e,r,r(e re):: lle ll tsr raqep) : llrr,u,-(wr + uzcru)dall: :(r)c zzrv ' '0: s 'l -u'"''0: '({ - I*'/) I i: ? 'rÄ r d , - ( l t tI + u z c r u ) y : , ( I -u'"''0 : I'? - t , -l ( l n- t + \ p ) : t d 'rlurc ! I- ^ : " :uelrolJer{ uaEunqcraltsEunururqsag apuaElog uaEunuqcrezag ueErqo uap lrtu Jr^\ ueuuo{ uetunqcralEl€rlueJe:Urcl-otuurEel-ro1ng uap snv -Y1) tsuosg: t1 isuos g: .tl1ll tt. ,!11{l:Elnuoa,rp 'o:t(ttr): pun z - - llt 'l : rl+!J: ll-11 11111 u'" d '(xu1eu;uuoEulplJJ ätruUaprrlrsod) t t * 1 * - I+llru 'f ttur t-u""'t=t't(ttru) : : hl ttru f : '(xuluruleuoEerq) (uE'"'' l3'oB)Eurp: q 'g: ul: ol . ( u + o r b . . . . . o x b )_ { ( ( t _ u g ( . . . , k ) g: '(t-ul " "'tL\: /. , ( t - " d , . . ., 0 d ) : d ((up....,h): n :uaEunuqcrazag apuezJn{qeapueElog Jr^r ueFlgÄ'uellelsnzJepruJod JaqceJure ur ueEunqcral8sEunruurrlsag Wegen der Konvexität von G(,1) können wir mit tr:O als Startwert beginnen. Für die praktische Berechnungerweist es sich als zweckmäßig, die Funktion G())z zu vereinfachen. Da die Matrix Rr D2 R + ,,'M für tr > 0 positiv definit ist, gibt es eine eindeutige Zerlegung dieser Matrix in eine obere und eine untere Dreiecksmatrix(Cholesky-Zerlegung,[38]): Rr D2 R + ,,,M : Lr L,L ist eine obere Dreiecksmatrix. Mit Hilfe dieser Cholesky-Zerlegung können wir den Algorithmus zur Bestimmung von ,i wie folgt darstellen: Algorithmus: (l) Startwertz.B. 7r: g. (2) Bestimmungder Cholesky-Zerlegung L T L : R T D 2 R+ , , i M . (3) Bestimmungvon u: : L-l (Lr)- I Rr Yr und v::DRu. (4a) Ist vr v > A, so setzenwir f : : u M u r u n dv v ; : 1 L r ) - r M u . (4b) Ist vr v < A, so brechen wir ab und bestimmen a, p,7 und ä aus den mit A : )'i. Bestimmungsgleichungen (5) Dann setzenwir vr v - (A ur u;l/2 Ai+t: Ai ,1,wTw-f Wie gehennach (2) und setzen 7i: Ai+r. Sind die Koeffizientenüi, ßi, liund ä;, i - 0,..., o- I und cn der Splinefunktion bestimmt, so erhaltenwir die ausgeglichenenWerte qi wie folgt: Q | o +: id i f ü r i : 0 , ' . . , 0 - l , : ün-r* fr-r I /n-t * ön-t. Qio+n Bevor wir uns einigen Beispielenzuwenden,betrachtenwir die Gewichte g; und den vorzugebendenAnpassungswertA' Die Werte 91 sind Gewichte, die'durch die angenommenestatistische verteilung der Todesftille in den folgenden Beispielen festgelegtwerden können. Wir haben für die Berechnungendie Poissonverteilungunterstellt und damit I ^ \t/2 s , : | l * o * iI \ /*o+i / als Gewichtung erhalten.(Weitere Gewichte siehe[33],[34].) l16 Ltl 'lllelsotrep pun oZ:V ' sn? V IZ SunpIqqv pun rzelleqel ul puls assruqeEJgolo'ot:V rnJ ueuä^\ uäuopergcsro^räirz uIII 6l elläqBJ sn? agordqcrls oJesunueqcrelErrl\ 1a!ds!ag 'usuBqcs -uo8rg JesorpeEruroJr^\ uetraz uelerdsraguepuegerlqcsqeuepreq uäp uI JnBIro^ uäärile -laqradÄq ueura o99lg rep uo^ ur Eunssuduy eKI (t) l?q rlalEfuuqqy 'ua11os uraslged -eEue a1ra16uelalqc?qooq orp ue uauaqcrlEetsneerp rassaq a['ua8 -oll pqalaErun roq€u tun pun os uepJe/t\ lpte^\aE V 0 laq Unru .(0) C uE V gntu reqeu olsep'uallos uresälrol[ ueueqcrlEaEsne erp ra1e1Ea1 (7) ' r ( o ) c = v = o( t ) :uallelsJn?uarurltqcrU aqorE apuaEloJJeq€ uauugl rrlA 'ueqJeur nz V uo^ Iq€lA Jnz ueqeEuy esze:d lralqcryEo-w ouräI Jr/r\ uaqes qpqsec '!E älqcl^\eo rap pun l+.xb euelv\ ueletqceqooq rep Jn€lrä^ pun egoJC qcou uoturuo{ nzurH 'egorEgngurg eErzuraerp lgcru JeqB 'luturlseg ellplC elaturxeru erp rap 'oslu 'r(g) uo^11ruop lsl els 9 uol ägg.JDarpJns gnuulg snsqcrnp lBq auea uetelqc€qoeqJap lq?zuv elc L8'98(, 9Z'ZtZ s€'szz s0'06r 6L'Zt (,8'L w'0t E6'e € 6L'Zn z(o)c et-s s t- 9 II II II II 9 t- 9 6Z 9Z t7. 9I II tueSurn 0€-9 9Z-S 0z-9 0g-02 9Z-91 0z-01 qf,rereq$ellv :1afis1ag '61 ellsq"I snB *b ueuel6 ualelqoeqoequap uo^ ualrai6 uap ue rmr uaErezsorq 'qe 1sq1as qorlluaseA\Jqesqcnr uJapuos'eqrarapall rep Euegrun ruap uon Jnu lgcru (O)C 'augtC arp lsr resseqolsep ttarl ,(O)C taq V Jaqeu o[ fueq 1sq1as 'tsr uäplu^r nz 'lolnepeq salq ,(0) D pun 0 ueqcsl^\zV uo^ uel\ Jop gep 'ures 1au€lua uep€JeD Jeure nz uorl4un;ourlds eqcsrqn{ orp lsuos ep z(O)C uam räp sp raulspl gntu V uemsEunsseduyepueqeEnzJo^JäC g p X x o Alterin Jahren Abb.21.lsslsshlete Häufigkeiten,---- SplinefunktionA:20, "" SplinefunktionA:40. Tabelle27: mit Splinefunktionen. Beispielfür Ausgleichungen 9*. 105 qi't05ftir A:20 5 6 7 8 9 l0 ll t2 l3 14 l5 l6 t7 l8 l9 ll8 85 71 66 57 4 0 39 38 40 47 69 69 85 I l0 160 170 Q". 105 A:40 83 72 62 52 4 / . 40 39 42 50 62 74 66 58 5r 4 6 43 43 47 55 65 20 2t 22 23 24 25 26 77 95 114 t32 r47 78 92 r07 r22 134 30 3t 32 33 )1 28 29 r52 r78 163 172 r54 t70 r52 r53 r57 186 165 166 r82 20s q l . 1 0 5f ü r A:20 A:40 158 164 r66 r66 165 163 l6l l6l t63 r66 r45 153 158 t62 164 r65 166 t68 r69 r72 171 177 184 r92 174 178 r82 186 6II zLl 691 z9l LSI L9l 091 €9I 99r L9I 991 6SI tt -02 qcr0r0qs0llv c8l 691 69r nLl z9l t5l 991 z9l I9I 99r 891 691 €91 99r I9I z8l 991 s9l 98r L9T t sr z9l 0tl üsl 7,Ll €91 8tr z9l 0tr 091 zt I€ 0€ 67, 8Z t7 9Z sz nz ze IZ 0z 6I 8I € t-s qcreroqsr0llv s O .l ) b s O l. x b 'eqrrereqsrälyeusperqcsrä^ rn; elerdsreg rnJuouorl{unJeurlds lrtu 6unqcrelEsny :82elleg"I 'uaqclltatsne Igg'69] e . . . . ' u o q c q E e S s n[ g g ' S ] : X ----'uellelSun?H olelqr?qoäg-'zz'qqv ueJqBru! Jauv @ 9 1 0 t 9 :X m * o x X I g Die Anpassungand die beobachteten Werte ist für A:20 deutlich besserals für A:,10. Beispiel: Mit dem Wert A:5 gleichenwir sowohldie Wertereihees,...,q33als auchdie Wertereihegzo,...,e3qaus.Die Ergebnisse sind in Tabelle28und Abbildung22 dargestellt. Der Wert von A ist für den Bereichvon 5 bis 33 Jahrenzu klein. Um eine vergleichbareGlättewie für den Bereich20 bis 30 Jahrezu erhalten,müssenwir für A etwadenWert 20 vorgeben(siehevorigesBeispiel). Bei der Erstellung der neuen Rechnungsgrundlagenfür die betriebliche Altersversorgung,,Richttafeln 1982" wurde zur Ausgleichung der Ausscheidewahrscheinlichkeitenauf Spline-Funktionen zurückgegriffen ([46]). Neben dem Verfahren der Splinefunktionen nach Reinsch werden in der Literatur noch andere Verfahren mit Splinefunktionen angegeben ([36]). Diese kommen mit weniger als n + I Knoten aus. Eines dieser Verfahren (das von Powell und DeBoor-Rice, [36]) wurde als Ausgleichsverfahren für die,,Sterblichkeit bei Einzelkapitalversicherungender Schweizerischen Lebensversicherungs-und Rentenanstaltin den Jahren l97l bis 1980" ([4]) verwendet. r20 tzl ruruueqsNapueqcrsrmseuß,,1e6t,ijl"ff iJ;jfi$i:r"::i#'#ä$'j:,1fi : EunEepseg arp qo'eEurg ärp lqelsluellelqcrlqrals a8elpunrtsäunuqceU erp rnd 'ueEo1nz1se.; ueSelpunrtstunuqce1 uaftpg.ueg arp .trpueirgouse 1srSunraqcrsrarr -sueqe'Irep ur Srm8rlrolaqgnqcsroqn rop lrolreqrerzu€urClep tunynrd:eqg rn7 :eqeEJnVäpuoAIoJ sun uaueqeEeE luärplelpqurog leJuleqrels -Jo^ Jeure llur rlJrelEJe1ueura orp 'EunllalsueqeEgnyaure -rng lardsrag s1y plotaqtalg uauaqa&aErctrauo ilut qep1fua1 .7.7.y 'ueEBJCreJpJeserpEunpoinluuag Jep lrur sun Jr^t uässuJequapuoEloJurl esns Jeureerp lqars ar71\. lreqlueseEueuosJed IeJqeqJalsepua8erlapunrEnz lapunrSnz1age1 'mzq) uaqordqcrls -oqJelsoqläserp(ualroqlureseEuauos:a4 re^\z1tar1 o eueueq -oEaErolJourenz apuatollapunrEnz(puelsaquegoqJrsJe leJ€leqJals ura 'g'z) lreglruese8ueuosJed uoll{gneEsneJauräerp qcrs{gqJo^ alÄrrr :ueö€u reJpJepeuräJnBueurauaöll?Iur ueJqnJ 'uaEerlapunrEnzuatunqcnsralunslre{qcrlqJals erp'ueEunllalsuoqeEgny ueEunllalsuaquEgny'y'7 'uoruruusnz sauurerEurp.;nelqv seure rrrroJ ur Sunqcnualunqre{qJrlqJels raureJnelqv uap lüq S.t llluqcs -qV ro(I '?'t illuqrsqy ur f1o;re aqeEgnyua1;1e1seE rap qcrllqrrsuq äUäi11uellolllture rop Eunpelrnsgepuogerlgcsqu aurg '(g'y) uatrlgeqcseq 'uarqeJJe^sqcral8sny Jep IquA\ rep gezods'EunqcrapsnvJop ltru pueg -srFIJsu?sun Jr/r\uässlllll'uello/trualralqs leJeleqJelsouräJrArg?p 'll?J uep rnd 'sleuoleusEuntqceqoeg sap asÄ1euyJäp lrtu Z't llpqcsqv ur ueteq uelalqcuqoeq sunrr^r uäss€Jeq uep uo^ puaqaEsny'(1'y) uaqnul:e 8unso1uapuelroqJ€Je nz Jep Eunpegnegeureerp 'qe uaualrr;; snuJerq ualrel pun EunylalsuaqeEgny apuaEarlJo^ orp rr^r ueJerlnu.ro3 uurEagn7 'pursualqmeqnz Eunrqn3qJJnq uaqcsrllerdrep roq orp 'uälraqJepuosag arp ueqraJqcsäqpun Jo^ uaEunqcnsralunslre{qcrlqJels uo^ Jnelqv uer{crllreztuap pueqcerdquelm ueqaE nzJerH 'uetuqeJ -lrrrssac uap ur Jäper/huageEJneilalarp lllels lellds) seserc 'uetaJune ua8unqcnsralun$ralqcrlgJels llur Euequeurtuusnzwl arp lErlggqcsag uaqeEgnepalllu sun Jrt\ ueqeq ulelrdey ralp uäueEu?EaEueron uep uI uB^oqJSZpuJe8uo^ uaEunqrnsrolunsf lo{qrllqrels rlu uapoqlotr{:t p{dql Wichtig für die Beurteilung, ob die vorgegebene Sterbetafel als Rechnungsgrundlage herangezogenwerden kann, sind die Wahl eines geeigneten Testverfahrenssowie die Festlegung der Sicherheitswahncheinlichkeit bei der AnwendungdiesesTestes. Bevor wir jedoch ein geeignetesTestverfahrenauswählen können, müssen wir die Nullhypotheseformulieren. Aus der Aufgabenstellungleiten wir ab, daß die genannteVergleichstafel als Hypothese in den Test eingehen soll. Da keine Angaben über andere mögliche Sterbetafeln vorliegen, sind wir gezwungen, die Vergleichstafel in die Nullhypothese aufzunehmen.Damit erhalten wir: die gesellschaftseigene Sterbetafel entspricht der durch die vorgegebene Tafel dargestellten. Die Alternativhypothese ergibt sich als Negation dieser Nullhypothese. Die Formulierung der Aufgabenstellungschränkt die Menge der anwendbaren Testverfahren nur wenig ein. Mit Ausnahme des Zeichentests können wir alle in Kapitel 2 vorgestellten Testverfahren einsetzen. Der Zeichentesteignet sich aus dem Grunde nicht, da eine in einem größeren Teilaltersbereichgegenüberder Vergleichstafelstets höhere (niedrigere) Sterbehäufigkeit durch eine in einem anderen Teilaltenbereich stets niedrigere (höhere) Sterbehäufigkeit ausgeglichenwerden kann. Dieses tritt aber recht häufig ein. So ist beispielsweisebei der Benutzungeiner Vergleichstafeldarauf zu achten, wie sich mit geschlechtsunabhängigen bezüglich der beiden Gedem Alter die Bestandszusammensetzung verändert. schlechter Zusätzlich zu den in Ikpitel 2 genannten Testverfahren gibt es noch die Möglichkeit, die Nullhypothese ,,optisch" zu beurteilen.Hierzu ermitteln wir zu den Sterbehäufigkeitendie zugehörigen Konfidenzintervalle bei einer vorzugebendenlrrtumswahrscheinlichkeit a. Diesem,,Konhdenzband" stellen wir die Kurve der Sterbewahrscheinlichkeitennach der Nullhypothese gegenüber. Liegen die Wahrscheinlichkeiten in weniger als I - a aller Fälle innerhalb des Konfidenzbandes,so lehnen wir die Nullhypothese ab. Diese Vorgehensweiseähnelt dem Zeichentest,läßt jedoch keine Angabenüber die Irrtumswahrscheinlichkeitzu. Für die vorliegendeAufgabenstellungerscheinender Iterationstestsowie der X2-Testgut geeignet, da beide Verfahren einfach in der Handhabung sind und lediglich nach einer Näherung für die zugrunde liegende Sterbetafel gefragt wird. Für die Wahl des lterationstestesspricht, daß bei Annahme einer ausreichendenGlätte und einer um die Vergleichstafel schwankenden Sterbehäufigkeit des untersuchten Bestandesdie zugrunde liegenden Sterbewahrscheinlichkeitensich gut an die Vergleichswerte anpassen. r22 €zI 'pJr^\ lqcnsJelun ueurneJlrez ueqJrlperqcsJalunul alp ,sne lraqluresaE -ueuosred Jourä uol EunllolsuaqeEsny e11qg,na8lardsreg sp ärC lqeE 'uopllq addnrg euraspamaferqel uapueEJo3 erp pun Eunrdg ueJe{r€ls rueure JoA err{Bf orp üBp 'ueuqeunzJo^ os Sunssu3ueuuesnz erp 'se lsr IIo^uurS 'lllelsrep t1e1qcr13o141 e?lzuß 3rp lr,IJru ueJqsf raaa,zsFa,nef nz arqef JerA Jep Eunssu.;uauurssnz orp 'qcou Jr.ll\ ue{Jerueq ü3p lardsrag r,ueserpreq asro^\sueqeEronelp Jnl 'uaua^\JaSunEeJsEunuqoaU uetuolul Jep sne assruluue{rErep puuEgne eseqlodÄq1p5irap Eunuqälqv alp rr^r ep '%66 esre,nslardsreq uol lrä{qcrpreqcsJq?A\slraqJaqcrs eqoq eure rr^\ uälqull '1.;nrdreqn asaqlod,(qllnNelp 1ra1tr11p9erql lordsragsaserprnJ qcny .;ne uauoqlungs8unlrepe^ ueqcsurdue uepreq uep uo^ pueqo8sneJop .lsal 'lgoEsne -^orurus a111a1saErup elueuelauäq V7Zu\ Jep r{Jrslautra nzrerg 'uu ueJ -ordqcqg repueqcerdslua spe,rel opuelsqv Jep egoJD Jop uol sup 'assqlod,(qlln51 -qEJJo^ uro rr^\ uepuetr sIV rep uorleEaN ärp qcrnp lsol 'qcralEpurs uleJel IIBCr[äserpur qcne qcrs1qr6raasaqlod,(qtrleuJallvarq -eqJäls uapuoEerlepunrEnz ueqordqcrlg uepräq uep erp :uuep Jr^t uaJ -erprruoJ gepueaEuesseplo{rsrguaulezurouep asaqtod,(q1pN slv'uequq ur ualre{qorlureqcsJr1e^\eqJefs elp qJrs qo 'aEerg rap Eungorrrlueogerp rnJ lerrelerus8ueEsnysep ueplrq uaqordqcrlg uallegruua erungrlrezs8unl -r{cegoeguepreq elp rru erq 'uetuluesnzrunsrlrazsEunlqceqoeguaura af nz JrA\uessegarqefzu€lrflue1zlaluepreq erp pun ualsJeuapreq erq :ueqeE -rorr aIAr asre^rslerdsreqrrn uauuo{ 'ueso1 nz eqeEgny e$rp lun f1o3 'lsruäpuslslueuoEunrye,rqcssllsJnz uo^ punrtgneqcrltlpal Eunplcnlug äserpqo 'ue3nrdreqnnz unu lsl {I 'l€q Uossoqrä^Srlels ,,uoruurd -o{lslU ue8rguurs8unugcer uep sneEerpg umz ollqsopol elelsreleE JnJpuB^VnV,, srutl?qJo^sep uerqelzuepgrorir ueuotue8reiruop ur qcrs gep lsal rr^\ uällals suouqerueluns8unreqcrsra,rsuäqe'I seuraSun8aJs8unuqcaU ueuäluJ rop pwquv :EunllelsuaqeEgny apuaElogerp rrl\ uelg€..rr lardsregsJy uaqotdqnry laMZ 'e'l'f 'pJr^\ lgnlJureaqErua,nrnu qcJnpJorqEun;n.ldreqnqrelJeqJerz -uuurd rep sruqeErgsep ü€p os 'agrnp uaEarl leSelsqcraprol rop ralun släls qcou Jeqn slols ropeAr leJelagralg epuaEarl epunrSnz qcrgceslel erp osaqtodÄqllnN Jep äuquuuv ueqcrlqcsleJrep req up 'qcrlqeqra Jrles lqcru s1e qcopet Jr^\ ualqoeJlaq uezuenbosuo) äsorq 'uäuuo{ uaqesu? qooq lqoal sle p uo^ IrlB^[ uäErJperuJep raq Jr^\ uäp 'uaqe8Je 'Z JelqeJ ruäp snu qcrs erp 'uazuenbesuo;trerp purs 'l JelqeC UV UV Josarpsp qcopefraErlqcrl6 'uaqature p lra{qcrprer{rsJrlel{sunprl aEuua8 aure qcrlErpelesaqlodÄq11nN räp Eunuqelqy rap req uusp rrA\ ep'(o/o66 'g'z) gorE lqcar rr^r uäFle^r (p- t) lra{qcrpreqrsrr{r^\$reqraqcls alq Wesentlich hieran ist die Prüfung der Frage, ob sich die zugrunde liegende Sterbetafel im Zeitablauf verändert hat. Mit denselben Methoden lassensich jedoch auch Aufgabenstellungenlösen, die sich mit der Frage beschäftigen, ob zwei untenchiedliche Personengesamtheitenin einem vorgegebenenZeitraum bezüglich der Sterblichkeit vergleichbar sind. Hierzu zählen beispielsweise die Fragen, welchen Einfluß die medizinische Untersuchung vor Abschluß eines Lebensversicherungsvertrages hat und ob den Personengesamtheiten,,Versicherte mit Kleinlebensversicherungen"und,,Versicherte mit Großlebensversicherungen" unterschiedliche Sterbetafeln zugrunde liegen. 4.l. 3. Erstellung einer Sterbetafel 4.1.3.1B . eispiel Als Beispiel für eine Aufgabenstellung,die zur Erstellung einer Sterbetafel führt, betrachtenwir wieder das Beispiel aus 4. l.l. Wenn das Testergebnis lautet, daß die Vergleichstafel nicht als Rechnungsgrundlage herangezogen werden kann, so entsteht das Problem, welche Tafel die Sterblichkeit des Versicherungsbestandes widerspiegelt. Spätestensnach dem Verwerfen von einigen anderen als Vergleichstafel herangezogenen Sterbetafeln entschließenwir uns, eine eigene Tafel abzuleiten. 4. 1.3.2.Anforderungen Zunächst entsteht die Frage, welche Anforderungen wir an eine Sterbetafel stellen sollen. Diese Anforderungen hängen zwar wesentlich von der Aufgabenstellungab, es gibt jedoch eine Reihe von Kriterien, die sehr häufig zur Beurteilung herangezogenwerden. Die beiden gebräuchlichsten sind die ,,Glätte" und die ,,Anpassung",die wir beide bereits im Kapitel 3 näher beschriebenhaben. Aufgabe des Glättekriteriums ist es, Zufallsschwankungenzu eliminieren, demgegenübersoll das Anpassungskriterium sicherstellen,daß systematischeBesonderheitenerhalten bleiben. In diesem Sinne sind die Glätte und die AnpassungKriterien, die in entgegengesetzterRichtung wirken. Neben den beiden Anforderungen Glätte bzw. glatter Kurvenverlauf und Anpassungder Wahrscheinlichkeitenan die relativen Häu{igkeiten gibt es noch weitere sinnvolle Kriterien. z. B. o Regellosigkeit, o Trend, o vorgegebenerKurvenverlauf. Die Kriterien ,,Regellosigkeit" und ,,Trend" überprüfen die Sterbetafel darauf, ob die beobachteten Werte unregelmäßig über bzw. unter den 124 9Zr ueurä JnJ D gel^l slu JIlr\ueuuol og€tullund ueErqoerp uB Eunuqepy u1 'qcraleqsJallv uslqcnsrelun uep rnJ gBIAIure loJsleqrols reura eDBIc Jep Eunpegnag olp rIlJ qcopaf ue8qgueq rr^A 'qcraregsuortruue6ltuep sn€ t{und ueureJneqcrs uoqauoq oUEIDelp JnJ eg?W uegepyqcsa8ueqo erq 'G'Z'Z't '1Err)uatozo8uereq l{und rueuraur onglD elp r$ g?r{ sle uozueJoJJrquel-u orp reuraruaElp uopreAt urqJälrel[ 'uezueJaJJrcelre/hz eural{ JnJ purs 'plnuaq *b, z IInN rqe3sEun ärs sp 'q'p '>1cLrrnz uezueJeJJreuegrJp arp qcopef uopre^\ EUngH '*brV:) uezueJeJJrquelre^\z erp Jns :r,n uegrerEJoTIBC'{X: xl-b}:ö uor{räJ -eual\ är{crlpueJeqn Jnu rrin ue8nJrel ueSunqcnsrolunslre{qcrlqJels r3g ' " r = r 1( x ) , J ! ) nz ueqceJureJa^ leuJoc erp Jr^r ueuuo{'1sr ura11o':'l(")J gup'tunzlassnuJo^ Jap Jelun'lsr os run a^Jn) elp gep 'auurs tuap ur l{und uraure ) Jeurople['1sr ra11u13 ul englg alp rBJ ü€t{ ure sun 1qtE ) rnJ lar.uroJ aser(I 'uauqaulue nz [gZ] puls urrog ralurldxa ]qcru ur ueEunllalsrepue^rn) rnJ ularruoC erc ot=tlrrr(r(x)J+ I) : l--n,-., , IeruJoJJep r{c€u0x : x ele1g JOpuE ) Jr^\ uauqJareq(x); ruJol uelz -r1dxarsp ur a^Jn) aure JnC 'l{und uresarpur e^Jn) rap y Eunuurnr;1 elp qcJnp UeISIJeI)pJeIIcpJI/h Uund tuaule uI äAJn) Joulo oll€lC eIO auptg atp tB1[agowang :uallalsJo^zJn{ rr^r uello^\ a8rurg 'usgutuelnD uer?q{uep uo^ aqro1 eure so lqf runFelu; sapef rng 1qcudslue Sunreproguy rap IaJBI erp 'geuralnD sep Jeqn 'uessourJrlrrruep llatr erd\ llru f1o;re sunrJalrJ) uou -aqaEeEronsauraqcrlEnzeq ue1a1re1e8qu JoureEunyregnegsrq IeJuleqJelg egBluelnc 't't'l't .IIOS uleEards:epm Ia;uI Jäp ur r{Jrs qJraJeqsJellvueluullseq uaulo uI lleq -Jäpuosogeura uusir\ Japo IIos uspJe^\tllelseErepuolllund uaqcstfleue Jeura ulroC ul IoJ€I erp uapunrtsl?lrlrqu{n{€Jd sne uuel\ 'lleC Jop uuep 'g'z lsr seser6l'ueqeEreuelra{qcrpleqcsJtle^\eqJelsJep JnBIJe^ uep ue ueEunreproguy Eunllelsuaqetgny Jep snu qcls uouuo{ ueJelleÄ\ saCI 'rep Eunsseduy rnz ueEunzue8rgueualu;1 e$Ip uallels 'uepre^\ lErlqcrslcnraq uaEunqcta^\qv rep oEgrleg äIp qtllzlgsnz lIruB(I pueJl ruräq puäJqg^\ 'ua8ozaqure Eunqcra,nqy rop Eunlqcty elp qJII -Erpo1lreltrsollaEeg Jep roq prr^\ reqrorH 'ueEarl ualIeIqcIFIOqcsrI{Bl[ BereichI beispielsweise heranziehen: (x) f" o C i : lr :*dx. i (l + f'(x)') o G : J f ' 1 x ; 2d x , I o G:(Lu^q*)tl',t, \xel o G: I . T.T{l/'q*i} Es können sich jedoch noch andere sinnvolle Glättemaße ergeben,da die Frage, wann eine Kurve glatt ist, nur im Zusammenhang mit der Aufgabenstellung beantwortet werden kann. Für das in Ikpitel 5 benutzte Glättemaß R, : lL (/^q,)'\"' \xel I (4.1) schlägt Ammeter ([8]) vor, die Wertereihe dann als ausreichend glatt anzusehen,wenn I ( t o t ' t ^ q * ) 2< l l l ' 2 2 t . - t ) 9.2) xeI ist. Hierbei bezeichnetk die Anzahl der Dezimalstellenvon q*. GütemaßeJür die Anpassung Mit dem Begriff ,,Anpassung"bezeichnenwir die Übereinstimmung zweier Kurven. Diese Übereinstimmung beziehen wir im allgemeinen auf die Lage der Kurven, es kann jedoch auch sinnvoll sein, zusätzlich oder alternativ die Gestalt heranzuziehen.Die gebräuchlichenMaße für die Anpassung gehen daher auch von dem Abstand zweier vergleichbarer Kurvenpunkte aus und definieren hiermit den Abstand eines Bereiches. In Ifupitel 2 haben wir im Zusammenhang mit den Anpassungstests einige Maße A kennengelernt: O A:L X? (vgl./-Test) xel A : L ( L n ' ) t(vgl./-Test) I \yEx re I A: max{lx-l}. xeI Ebenso wie bei den Glättemaßen stellt sich auch hier die Frage, wann von einer guten Anpassung gesprochenwerden kann. In dem Fall, in dem das Anpassungsmaß aus einem statistischen Test abgeleitet wird, ziehen 126 L7,l ure esra^rslärdsaq qpg 'uuu{ uopJe^r ueqasatuu TJIRJJapueqctaJmu sl€ r,unrJelrr; seserpuuu/n 'uuBI uapJet\ faleElseg eJIrH uäJäp lllu 'uapJet\ lelralaEqe aüsureln,g slleJuaqauuep uessnrueserp Jng 'uaqeE:e uerJälrJ) ello^uurs eJalro^r qcou EunllelsuaquE3ny Jep sne qcrs ueuuo{ t1a1Erso1 -1aEagpun Eunsseduv'eilglC uerJelrr) ueUelnBlJeueqo reJp uep ueqaN awwatn) antta/14 'llos uepJä^\ueggorlaEeEussny äqcsrlsrlulseural lruuarq 'ulq 'tEar1 llo4qcrpreqJsJqu^\ S"p JnsJBpJr^\ uosre/r\IIeJ tuaselpur qcnv -srunuJl rauaqaEaErorrreq selp^Jeluzuäpguo) seure qler,lJouur üBruelng sep uua^\'rol 18ar1lralErsollaEaa 'uaEapseg Jr^r gep 'qcJnpcp asramslards -raq JrAr ueqcraJJasesare 'Dlustrqcs eJapue aura tun ,,solläEaJ" eAJn) eura rrup^\ 'uararugep uorllungsEunllegoA eEuoqaEnz atp Jegn IIUC ruesorp ur qcne Jrlr\ ueuu-o.IEunsseduy älp JU uaüerrralng uap qcrpqv 'uäuorluJall Jap IqEzuV ^ pun uaqJrezJo^ ue^rlrsod lrur uozueJeJJrq Jep IqBzuV u 'uäzuaragrq ueueperqJsJe^IInN uo^ Jop IqBzuV ,u llu -,U (lsetsuonerall'1En) I --T-:z I (tsetuaqctaT ';E,r) *-":t ' ' qcrsueqotre o5 :aüBruälnDsp esrerrrslerdsreq lursleEuauue{ selselsuorleJällsop or^\os -ueqJreZ sep Sunlqcu:1eg rap roq Z lelldsy ur qreraq rr/$ ueqer{ llslErsolleEeg älp rßJ ogeuratnC eqcrlEo;41'l{ue^rqcs äJepue erp tun Er11p3nz a^Jn) oura gep '- luqg,r\Ja ueqo slreJäq äLr\ - Jr1$ueqalsJa^ llalErsolleEa5 urnrJolrJ) rrrep Jalufl aryn{ arywalny na4?rcoya&ay 'lsr uapue.JäA nz apurE -qreqreJd Jep erp esretrslerdsreq uaEessnv er{Jsrlsrluls JßJ urep ur IqBzuV 'ua4nuaq nz alluC ruap ur 'qcrlEoru qcnu se Uä^rlqcr1 uaserp lsr uJeJosuJ 'uagorlaE euurs uaqcsrlslluls urr ueEessny eural uepJä^\ sä 'q'p 'rueJell nz alng olp rllJ ue^\lqcrg uaure 'uaquq aquEgny orp qcrprpat ('p'n 'epurtslraqralC Jäp lrlszuv 1p{rlcrpreqJsJqu^\sunpJl'g'z) Jaläru€J€d uepueqaEnzro^erp üep 'ulq JnBJBpqcopef rr^\ uesrelr tunsseduy rep elnD Jep tunpegneg rnz ue8unpeue^ ueqosrlsllels uo^ Eun4nuog rag 'pJr^ruellrJqJsraqn lqcru epetE -slloqroJC Jep lqvzuv pun ]ro{qcrlureqcsJrl?^\sun1rr1 auaqaEaErol auro JnJ ue/hzrräJ9-7Xnp uua,r 'ueuuol uaqcerds tunsseduy ualnt raura uol uuep Jr/h 'Eunsseduy efp J$ sage4-r/ sep tunzlnuag req esra^\slardsreq 'uuJeq uoq{un3stunpagen epusqcerdsluo atp Jr/rr üBp lelnapeg saserq bestimmter vorgegebenerKurvenverlauf einzuhaltenist, so haben wir die Möglichkeit, das Gütemaß z. B. aus den Ableitungen dieser zugrunde liegenden Funktionen herzuleiten. Für das Kriterium ,,Trend" ist in [41] ein Gütemaß vorgestellt. 4.1.3.4.Zielfunktion Die Beurteilung, ob eine ausgeglicheneWertereihe als Näherung für die zugrunde liegende Sterblichkeit brauchbar ist, erfolgt über die Zielfunktion. In diese Zielfunktion sollten die Gütemaße aller zur Beurteilung heranzuziehendenKriterien einfließen. Beispiele für Zielfunktionen finden wir in den in Kapitel 3 vorgestellten Ausgleichsverfahren, z. B. bei der x2-Minimum-Methode in der Minimierung eines Anpassungsmaßes, beim Whittaker-Henderson-Verfahrenin der Minimierung eines Anpassungsmaßesbei Einhaltung einer vorgegebenenGlätte, oder allgemein bei den analytischenAusgleichsverfahrenin der Forderung nach einer vorgegebenenForm des Kurvenverlaufs. Aus diesen wenigen Beispielenerkennen wir, daß zum einen die Benutzung einer Zielfunktion für die Beurteilung der Güte einer Ausgleichung üblich ist und zum anderen, daß wir unter der Zielfunktion auch die Einbeziehung von Nebenbedingungen verstehen. Diese Nebenbedingungen werden entsprechend dem Vorgehen bei dem Verfahren der Spline-Funktion durch Einführung zusätzlicher Variabler mit in die Zielfunktion aufgenommen. Hiermit erhalten wir die Möglichkeit, jede vorgenommeneAusgleichunganhand dieserZielfunktion zu bewerten. Der beschriebeneWeg zur Beurteilung einer Ausgleichung- Aufstellung einer Zielfunktion - kann im Einzelfall abgewandeltwerden. Beispielsweise ist es nicht mehr notwendig, eine Ausgleichung nach einem Kriterium zu beurteilen, das bereits zur Optimierung in einem Ausgleichsverfahrenbenutzt wird. So liefert z. B. die x2-Minimum-Methode bereits die optimale Anpassungan eine vorgegebeneFunktionenschar,so daß eine nachträgliche Beurteilung der Anpassung über eine Zielfunktion, die sich aus demselben Anpassungsmaßsowie dergleichen vorgegebenenFunktionenscharergibt, überflüssigwird. Die Aufstellung einer Zielfunktion stößt auf verschiedeneProbleme.Zum einen kann es schwierig werden, die Gütekriterien zu definieren bzw. sinnvolle Gütemaße abzuleiten,und zum anderen müssendie Gütemaße noch in einen Zusammenhanggebracht werden, d.h., es muß über die Gütemaße eine Abbildung in die reellen Zahlen definiert werden. Die Schwierigkeit,alle zur Aufgabenstellungsinnvollen Gütekriterien zu formulieren bzw. hieraus Maße abzuleiten,wird in der Praxis häufig dadurch umgangen,daß zunächsteine Beurteilung mit Hilfe einer Zielfunk128 6Zl 'qcrlJeproJre -relull sep ueEun8sllseg u3p uoqeu uelq?z nzrerH uetuntal -JeqnJo^eErureqcou pursslBrJel€r,ustunlgcsqoeg s3ptunFllrrug r3p Jo^ sDQ'I'z', lDlQtowstuwtpDqoag 'uorl{unJIerz räp EunEelNeC eErllnApuaarp spueluusEunlr.lJsqoeg sep asÄpuv Jep qcuu lElograleploqräts raura Eunllelsrgelp rng llarzadg'ueJr1puepre^\ arp 'uaEalnzlsoJ uelreqJepuosäg Uerururlelqcp Eunqcrepsnyerp r,IJJnp erp muJerqpun ueuua{Janz uolraltgnuqaqJälsJapJn?lJaArrrr uelraq -Jepuosäg'uuup lqelseqsluualeusEunlqceqoeg sepas,(1euy.rapaqet;ny arq 'sessruqeErelselsap tunraqclsqv älp JnJ er^\os sueJquJJa^lsol uapuepue^\naresäp EunEepsagalp rllJ r{cle{llrl qcopot ,Erpua,rlou lqJlu laEadJap ur uollgCueJepueuaptequep ur 'Erpue,rlouIaJelaqJOlS raura tunyalqv elp JnJ lsr esÄ1euyapuegerp{csue u€rorq gcrs arq 'regn sluuelurus8unlqcegoog sap Eunplrrurg Jnz I'l ur uotun8elreqgJo^ erp uB gnJrlcsuvurl rl^t ueqaEuatunllelsaEurguelelqcerleqräJpelp rnC s l e r J a l ? u s E u n l q c u q o asge p e s Ä 1 e u yp u n E u n l l t l r n r i 1- Z . l 'uaEarlEunuprouagorg ueqcrapJapur uerJelrr;uapuaEarl apunrEnzJepuellequrgselnt ure JnJegel11arp uua^r'uegdpu:porr ^rlrppu '(g'7) guuegplg pun sep tsal-rX ruapsnsgeursEunssud Ilo^uursuueprnu 'g'z 'aguyrlre^\zJrA\uauuo{ asrairrslardsra8 'ualqcenz egBI ual -uV s8p I -epue/r\Je^ ueulezureJäp lrelJeqgcraprel euräJne 'ErpualrloupesSun; 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B. die Frage nach dem Umfang des Beobachtungsmaterialsund den für die folgende Auswertung zur Verfügung stehendenMethoden eine wichtige Rolle. Eine personenmäßige Untersuchungreduziert gegenüberder policenmäßigenden Umfang des Beobachtungsmaterials,während andererseitsdie Streuung der Sterbehäufigkeiten policenmäßig größer als personenmäßigist (vgl. 1.6). Des weiteren beeinflussen die zur Verfügung stehendenAuswertungsmethoden ebenfalls die Wahl der Untersuchungsart,da beispielsweiseeine personenmäßige Untersuchung dann angebracht erscheint, wenn wie für die Aufgabe in 4. l.l die heranzuziehendenTestverfahrenalle auf der Unabhängigkeit der ermittelten Daten basieren. Diese Unabhängigkeit ist jedoch dann nicht gegeben,wenn bei einer policenmäßigenUntersuchung ein Todesfall das Ausscheiden mehrerer Verträse aus dem Bestand bewirken kann. 4.2.1.4. Der Untersuchungszeitraum hängt eng mit dem BeobDie Festlegungdes Untersuchungszeitraumes achtungszeitraumsowie der Untersuchungsmethoderusammen. Unter dem Beobachtungszeitraumverstehenwir die Zeitspanne,für die die Totenund die Lebendengesamtheitenzu bestimmen sind. Demgegenübergibt der Untersuchungszeitraumdie Zeitspanne an, die wir zur Beschreibung des Zustandes einer Versicherung während der Beobachtungszeit benötigen. Diese beiden Zeiträume sind in der Regel nicht identisch, da wir beispielsweise einen Sterbefall nicht zum Todesdatum kennen, sondern erst mit einer zeitlichen Verzögerung. Deshalb wird der Untersuchungszeitraum auch über das Ende der Beobachtungszeit hinausgehen. Welche zeitliche Verzögerung für die Untersuchung berücksichtigt werden soll und in welcher Form, hängt von der Wahl der Methode ab, da die evtl. zu berücksichtigenden Wanderungsbewegungenhierauf ebenfalls Einfluß haben. Die Wahl des Beobachtungszeitraumeswird wesentlich von der Aufgabenstellung bestimmt, da hierin im allgemeinen bereits konkrete Hinweise enthalten sind. Weiterhin sind jedoch ebenfalls Überlegungen anzustellen,ob beispielsweisefür die Erstellung einer Sterbetafel,die für die Zukunftsprojektion herangezogen werden soll, auch eine Beobachtungszeit gewählt worden ist, die kein atypisches Sterblichkeitsverhalten aufweist (beispielsweisedurch das Fehlen einer Grippewelle, vgl. 1.5). r32 €€l :ueqJrllnapJä^säsorpJr^\ uällo/h lerdsreg ueure uv 'ueqJnsJelun nz Jeq?u uepuaEloJ rur se llrS Jn€lJe^ ueserc 'leJqeqrels uapueEerl epunrSnz Jep JnslJeA uep rnJ auundsllBr{uv rr^r uell€qJä os (sepuBqzueplJuo) ueEuoqeEnz sep SunEqqJr$lJ$Jeg Jelun qcroJaqlrel uaurs ur uelrelEunBrleqJels Jep JnuFe^ uep JrA\ uelqJuJleg 'lsr qrrlEoru tun?)I l{und ueserp ur leJ€leqJalsrap 'ueqträ^\qu Jn€lre^ ueqcrlEou uap Jegn etBSsnVeure gep'1e1nepaqwC gensEunlqcuqoag wo^ lre{qcrpreqcsrqu1\ epuaEerlepunrEnz erp uue{ relre^\ olsep 1ll-BJsneaEuel aserp rego.r8 ef 'lre1lcrpraqJsJrle/r\sunuJl eurol{ nz lqcru aueqateE:ol eura rn; lraltgneqoqJals eure run solle^ -Jalumrapguo) sep eEuw erp lsr sessngureslleJnzuaqcrlSoru sep äüoJC rep Eunpagnag Jnz IaulusJIIH selnE urg 'ueuuol ueJnelJo^ lErurareq gnguresll€Jnz uep tun uelrelEgneqaqrats arp er/r\ 'eEurg Jep lru ueqc -lnuesa^\ IUI sun JI/t\ uesseJeqnzJeIH 'uell€qJe nz IeJBleqJelSuapuaSatl apuuEnz Jap Jn€lJe^ uop Jeqn uatungepron 'sa 1sresÄpuv Jap IerZ sBC 'ualletsnzuuueEun8epaq11 aqtrpqe purs uaEunllalsueqeE;nyuaErrqg elp J$',,leJuteqJels rsure'uoy1e1srg" equEgny erp Jn€ Jar{Ep sun rrÄ ue{u?rqcsaq asÄpuy rnz uaEunEslreqn uapueElo; elp rll{ 'uapra/h lSBJre tqJlu uaJgeJre^tsel ualpuuneEuu uerralrrls8unltauneg elp qJnu ruap lrru erp'uauuol uepJetrueEozeEuereq '8tp 'sessruqaErelsel sep Eunraqctsqy :nz qcopaf luarp ars llruJerq ep -ua^uou lqcru osÄpuy erp tureqcsro ueEunllalsuaquEgnyuatuqn älp Jnd rpgErog erepuoseqaun asÄpuy orp ueproJrä räqeq l8aleElsagäuä^A ueu -eqcrlEaEsne JepJnBIJa^ue^Jn)tul ua1.;uqcsua8rg ueq3rlluese^\arp slreJaq uepJe^\ IpC ueserp uI ',,leJeleqJalsJeure ua11e1srg"tunllelsuoqeE3ny agp JnJ slurJel€rusEunlqceqoagsep as,(1euyarp luur,raE Eunlnepag erepuoseg uatpe uapil.pDqoaqnp astQnuy '7'7'y 'ures uoErrqefurauon II€C rap (ueEergelsEunroqcrs.ran 'g'z) ue8unEemeqsEunrepuel6 ueryBls llru puulseg uaura lreluv JaüoJE gne lpuemeEuu epoqleurJqefsgnqeg Jep req 'g'z uuurl soserq 'tr{croJsn? tunqcnuelunqre{qJrlqJels Jeuro nz Jqotu }tlcru slelJaluusEunlqceqoeg sap Eue3un Jäp 'n^a uatunte,naqstunrapuul6 ue{J€ls lrtu uepupseg 'epoqlel rep '^\zq uepu?tseg ueJeurepl I Iäq Bp lr.l?l[ erp sepwlseqs8unqc -nsrelufl sep ag-o.Jg erp lgngureeq urr{JelräAyllazstunlqceqoeg Jap pueJqg^\ Eumaqcrsren Jeure epu"lsrtz rep Eunlqcurlag rnz 1re4qcr1Eo11 eure apoqleuuen€plreÄJe^ e1p lEuuyrerreste,nsletdstag'Eunrqngspuels -eg ä1p ue ueEunrepJoJuv altrrtultsaq uellels uopoqlam eulazurg 'apoql -atusEunqcnsralun rop IqBA\ ap rnJ uerol{€JgngulA uaqcrpuasea erp purs sepuulseqsEunqcnsrelullsäp egg,.JCerp er^\os tunrqngspuulsäg ere epoqlsr{rapIq€A\'9't'z'n In dem Altersbereichvon 35 bis 50 Jahrenstellenwir zwar einesteigendeTendenz fest, diese ist jedoch deutlich geringerals in der Kurve der Sterbehäuligkeiten diejenige in einer Vergleichstafel(2.8. der neuestenBevölkerunpsterbetafel). erkennenwir, daß die Aufgrund einer Verfeinerungin der Klasseneinteilung Besonderheitauf einen sehr hohen Anteil von Bauspar-Risikoversicherungen zurückgeführtwerdenkann, denenoffensichtlichdeutlich niedrigereSterbewahrDa die Sterbezugrundeliegenals den anderenVersicherungen. scheintichkeiten benutztwerdensoll tafel für die Ermittlung der zukünftigenBestandsentwicklung geplant ist, encheint es und keine Anderung in der Bestandszusammensetzung daß diese Besonderheitebenfallsin der abzuleitenden sinnvoll, sicherzustellen, Sterbetafelerscheint. An dem Beispiel erkennen wir eine mögliche Vorgehensweisezur Analyse eines festgestellten Kurvenverlaufes: Mit Hilfe von anderen bekannten Sterbetafeln können wir bei vergleichbarem Verlauf die hierfür gültigen Ursachen auf ihre Gültigkeit auch im vorliegenden Fall untersuchen. Weichen die Verläufe ab, so fragen wir nach den hierfür maßgebenden Gründen. In vielen Fällen gelingt es uns, die Ursachen dadurch zu ermitteln, daß wir eine Verfeinerung in der Klasseneinteilung vornehmen. Die Einbeziehungweiterer Parameterin die Untersuchungbedeutet nun jedoch nicht, daß wir unbedingt eine weiter abgestufte Sterbetafel ableiten müssen,sondern sie hat zunächst einmal erläuternden Charakter. Das bedeutet, daß wir uns über die Zusammensetzungdes Beobachtungsmaterials hinsichtlich weiterer ParameterKlarheit verschaffen.So ist z. B. eine gegenüber der Bevölkerungstafel ausgesprochen geringe Zunahme der Sterbehäufigkeitenim Altersbereichvon 30 bis,t0 Jahren evtl. darauf zurückzuführen, daß in diesem Altersbereich ein besonderer Akquisitionsschwerpunkt liegt mit den aus einer medizinischen Untersuchung resultierendenEinfl üssen. Nach der Ermittlung der Besonderheiten im Verlauf der Sterbehäufigkeiten ergibt sich damit die Frage, welche Bedeutung diese für die zu ermittelnde Sterbetafel haben. In Abhängigkeit von der Aufgabenstellung legen wir damit die Besonderheitenfest, die durch die Ausgleichung nicht bzw. nur geringfügig verändert werden sollen, und diejenigen,die wir als für die Aufgabe nicht relevant betrachten können. 4.2.3. Festlegungder Zielfunktion Aufgrund der Ergebnisse in der Analyse der beobachteten Daten können wir die für die Beurteilung der Ausgleichung benötigte Zielfunktion endgültig festlegen. Hierbei müssen wir die folgenden fünf Fragen beantworten: L Welche Gütekriterien und welche Gütemaße sollen in die Zielfunktion eingehen? 2. Wie sollendie Gütemaße in der Zielfunktion verknüpft werden? 134 9€r geulloJluo) slu lrlcu seEzura sF se sup 'lauqctezsnu l{cJnpep seute qoopol qJrs ueuep uol 'uapuamra^ nz ueuelu)I IaA\z slu Jt{äru puls . '^\sn uauorllung-autldg uäp lilu ueJrlu;ra1 rrop 'älerpun| ualsutapl Jep äpoqlery räp 'uarqq -roA-uosrepuaH-ro{ellrq1l utl'g'z'uaJqeJJä^sqctapsny ua111a1soEro,r uatrura ur rr^\ uäpug IpC uesary r!!J uolqunJprz rep ueUV äJäpuV 'lsuos tunturpequoqeN arpsleJ ' rlg.rgra co+l ;l : ( zrt)l Ieqo^\'(zI^l)J IIAI: (zI I' IIN)Z : Z :uelnel'g'z uorDlunJp\Z älp uue{ os'11osueuatp'EunEutpoquoqeNslu 'q'p sgeurlloJluo) sle elrel\z sep ueuäp uol 'JoA ueuallJ) ta,trzuaEatl o .rry : (14) Z:Z:uort11trnJ -lolz alp lelnsl os 'l : u lst 'q'p 'uapuemnzuBüetuelng uta qctptpel lq o :u3qBr.luqg^\eq slxuJd Jap ur qcrs orp 'ezl?sussEunsol atruo qcopsf tqlE sa 'uasg11qcru reqcts urelqord wp qcls tgtgl trrpturauraElly'uagdnuryea leuolqunJ egelrlätn9 uauaqeEaEro^elp JId\ evn 'aEerg Jep Jo^ JIA\ ueqels IIeC ueJepue url 'uoJ (t't's) sassruqeErg sapEunl -reunag Jap lru uoJqq pun uB ueJq€JJe^sqtrelEsnysup JIA\ uapue^\ IFC uäserp uI 'ueJoll tunqcralEsny aleurqdo aula og?ruäl1.rg ueueqaEaEro,r 'ttm erp Jne ueEozaq sun sep 1ef uarqegrarrsqctoltsny ule sa qo ua;gdraqn 'uellolsJup ulroC JeqcslurqeEluuI uoll{unJlalz alp JI/t\ Jo^eg '(u'"''l : l) ' ' ' ''t111'l) al-I sep J$ g?hl sep Int raqo,tr'(uy41 Z: Z unuallJ; leur,lorozeq 'q'p'Z uon{unJlelz rep uogo.rEgngulgelp tllu€p rl/rr uetpqro ag?urälng uelolrelaEqe uäuallJ11 uep sn? rsp punrEgnv 'uäpJO^\Jeqsol runel ualsuosue (uarollegslgcl^\eD'gesEun;dnurya^'g'z) ualtalEpgl uepuaElogärp ueJepue runz pun lsqcg^r lquzuv Jep lltu uaualtJ) Jäpueqc -ardsrapvn qJrs Jrl€JeD erp ueulo IIInz Ep 'luleqcsJe ueloqaE epunrg lrrep snu lqezuv aEuuet euraJne Eunlu-e.rqcsegeule UBp tällälsJnu zl?spunJg uep Jr^\ ueuuo{ ueuolrrlolnD rep EunEepsaC alp rng 'Eun;dnuqren Jep tuJog ueutauaElle Jäp pun uago.rEgngulguep qceu 'q'p 'uorD1uny1et7 rep qceu eEruaferpr{ceuuep lsr 'rcllels llruep sun rIA\ äIp 'aEerg elsre oICI ;uaqesoEuepueqcleJ -snu e1p JRJ ueproA\äua^\suotUunJlalz eqtlelfi'S sl? EunllalsuaqeEgny iuepua^\nzlr? ellB^Jalq ueulearle etp rnJ purs elqcraac ar,lJIeA\pun lllaualun qJtäreqsJellv rap pJI^\ aliÄ't '€ euapuä^\nzu?egsul3lnc älp rRJ puls ueJoDlsJslgJI^\äDaqclel(\ dienen soll, so kann die Zielfunktion prinzipiell wie im Fall von zwei Kriterien mit Nebenbedingungen aufgestellt werden. o Gibt es im Fall n > 2 kein ausgezeichnetesMaß, das als einziges nicht als Kontrollmaß dient, so können wir keine allgemein gültigen Hinweise für die Aufstellung der Zielfunktion geben. Bei der Aufstellung der Zielfunktion treten häufig Fragen dahingehend auf, wie wichtig ein Kriterium bezogen auf ein oder mehrere andere ist. Damit entsteht das Problem, wie diese unterschiedlicheWichtigkeit in die Zielfunktion einfließt. Ein allgemeiner Ansatz besteht darin, für die einzelnen Kriterien Gewichte vorzugeben,mit denen dann die zugehörigen Gütemaße in die Zielfunktion einfließen. Die Festlegung dieser Gewichtsfaktoren hängt eng zusammen mit den Erkenntnissen aus der Analyse der beobachteten Werte. Hierbei treten aber auch Probleme derart auf, daß die Kriterien nicht über den gesamten Altersbereich ein konstantes Gewicht erhalten können. da z. B. in einem bestimmten Teilbereich aufgrund einer festgestelltenzu erhaltendenBesonderheitein im übrigen Bereich weniger wichtiges Kriterium eine besondereBedeutung erlangt. Dieses Problem können wir z. B. dadurch lösen, daß wir den gesamten Altersbereich in Teilbereiche aufteilen, in denen den einzelnenKriterien konstante Gewichte beigemessenwerden können und die Zielfunktion in Teilfunktionen für die einzelnen Bereiche aufgeteilt wird. Hierbei ist jedoch darauf zu achten,daß die einzelnenTeilbereiche so groß gewählt werden, daß die Gütemaße noch sinnvoll anwendbar sind. Dieses ist beispielsweisebei dem Kriterium Regellosigkeit dann nicht mehr gegeben, wenn ein Teilbereich aus sehr wenigen Altern (2.8.7 Jahre) besteht. Wird die Zielfunktion auf verschiedenenTeilbereichen mit unterschiedlichen Gewichten für die einzelnenMaße definiert, so ist eine zusätzliche Gewichtung der einzelnenTeilbereichemöglich. Nach dieser vorgenommenen Festlegung der Zielfunktion entsteht die Frage, welche Zielfunktionswerte uns eine ausreichend gute ausgeglichene Wertereihe signalisieren.Die Beantwortungdieser Frage hängt entscheidend davon ab, welche Normierungsfaktoren, welche Gütemaße und welche Verknüpfungsarten in die Zielfunktion eingeflossensind. Ahnlictr wie bei der Vorgehensweisefür einen statistischen Test ist es auch für die Zielfunktion wichtig, sich über den Raum der Zielfunktionswerte und die Aufteilung in einen,,Annahmebereich" und einen,,Ablehnungsbereich" Vorstellungen zu machen. Dieses ist auf jeden Fall dort notwendig, wo wir aufgrund mangelnden Instrumentariums keine optimale Ausgleichung erreichen bzw. keine Aussagenüber die Abweichung von der optimalen Ausgleichung machen können. Der Annahmebereich gibt uns dann die 136 LEI -uosrapueH-Jeryn11[olp r!!J 'opunrtnz tunlqcr,trag uauäqerrqcseq € lelfds) ur rep lnr 0ll ua,nstunsseduyreuaqatatroir s;e leqrelq uatarl tunqcra;Esny 'reuu-s.W aqordqcrlgäuegeuqcseq -aurldg req rap S lellds) ur erp r!!J ualre:lEgneq -egrelsueueqcq8eSsne ue llelsetrep6g tunppqqy ur erprr^r uelleqreos '(E'1'g'1Er) SeVI-zXeuäruuou sep tuns$duv elp rllJ pun uezuare.Ulquolllrp uoyarrpunb rap etutuns eueruuou elp euqlD elp rRJ q?lsgeusqctoltren s;e lr^r ualq?^\ :ueuuo{ uoqJre^\qeJepuBurauo^rlJlllnsp qJopefauäl[ ueuaqcrlEeEsne rclleDrrrrJa erp'ueuuol uellBr,lJaoueÄ\s8unss?duypun -englg eruqqcrelErerrqJreJeqsJäly uelrueseE uop JnJ re,nz Eunpua,ruy Jep raq Jr^r gup 'seserplalnepeq 'purs ueruuep qcreJeqsJellvualruesaE uap JnJ spemef eg€rt apreq uq 'garruqdo Eunsseduy ueueqeEeEJo^ Jäurä Eunllerlurg Jälun elfglD erp uouorllung-aulldg Jep uerqeJre^ s€p puerqe^\'e11g1ftsapuq41 uauaqaEoErolJeure Eunlqceag Jelun gerrrs8uns -seduy s€p uerqBJJe^-uosJepuaH-re{silrqifi su(I :oüEI I ual Uerlundo -opua^\Ja^Jap EunlnopogueqJrlpärqJsJelun rep ur fary uäJqeJJäAJapreq parqJsJelun eqcrnuase^rra(I 'gurrenglD s€p rnJ r{cn€ tla4reqqcralEran aute qcopef seselp lelnäpdg Z:s IIBJ uep JnC 'pJr^\ uoEozaEuaaq Eunlrolqy elroir\z erp ueuorplung-aurydg uop raq pualqs^r 'uepreÄ lep -ue^\Jel uezueraJJrquel-s erp sezlesuv ueleJlsrp sap punrEgneuosJepueH -ra)1eilrql11Ieq üep 'puaqa8uqep uerqeJre^ erp qJrs uapreqcsralun üuru -o11glD urr qcl18rpe1 'soguursEunsseduyueqlessep Eunzlnueg erp ar^\os - apglg orp pun Eunsseduy erp - uerJolrDlet$D Jera^rzEunErlqcrslcpag alp puls uresuroruoEueJqBJJe ueprag 'uauraqcsJeruqqcrelEral ueuoll -4ung-aurldg rep ueJq€Jre^ s"p pun uarquJre^-uosJapuäH-ra{slllqiA sup üBp Jne lll,€J elleq€I rap EunlqceJleg rep rag lllalsaEueuussnz ' lra{reqqur{pueH arp qcne 'B'n 'ualgeqcsueErguo^ aqte6 oure uaüeu -elnc uspueüsruurauaJqBJra^arp ur uäp usqeu purs 6z elleqBJ lap ul uattloltarcqctalSsnynp ua{oqcsua8tg' 1'g'2 'uasseJäq aqcreregraserpaEueE:eq3rap Eunl -puuqag Jep lrru qoou sun Jrlr\uessnuros 'uepJolhuaqcrpe8sne'qcrlperqcs -relun eqcrereqllsl uellos'lsal ueuoq{unJsqcreltsny uepuauuoq eEerg ur rep aEuary erp uuup rm uaEel spualuursEunlqc"qoeg sep asÄpuy Jop sn? uässruluue1JA uep ak\os ueilBqcsuaErg ueserp JnE pueJelsug 'Jo^ ueJquJJelsqcralEsnyuauaqcordsaEueg 1e1rdu; ur Jep uatJuqcsueErg eErure qcou rrlr\ uollals 'uarqngqcrnp EunqcralEsny aule rr^\ Jo^eg ueJq?Jrä^sqcralSsnyJep Iq?i11't't 'ueuuo{ uellelsruplaJcleqretselqcnseE elp JU EunraqepapuaqJroJsne eureuaq -raJopel11 auaqcrl8e8snu e8uoqaEnz ueJap'eUe^\suorqunJlarz rap aEua;41 Tabelle 29: Eigenschaftender Ausgleichsverfahrön Verfahren eingearbeiteteMaße von Gütekriterien Glätte derqi enthält Extrapolation Anpassung derqi an q, Ausgleichung der ganzerr Wertereihe möglich? Parameter a1 abhängig von Altersbereich beobacb teten Größe Lage Werten MechanischeVerfuhren: symmetrische Ausgleichsformeln Glätte der Invarianten nicht zentrale Ausgleichsformeln Glätte der Invarianten Greville Glätte der Invarianten Whiuaker-Henderson I (z'q)' N N N N N N I tql - q,)2 N Analyt ische Verfahren: J J King-Hardy Ordinatenmomente I (qi-q")' r Kleinste Quadrate Spline-Funktion .[(y")'d* I(qi-q^)' z.T.: zumTeil,J: Ja,N : Nein. 138 t't J J 6€r qe Sunlqour\äC ueqsrlzlgsnzJep pun v sJeleur?Jed -stunsseduv sep HsÄ\ rep uo^ Puepreqcsluel8uer{ slrlsuellel€qf, uäplol rep EunlPueqog erc 'trpuo^l -Jnp Jqeslsr re Jop tunruurrlsag orq 'L' z N 'L'z 'r'z zlese8eq.relg uo,r trtugqqu zläsäEeqJols ruoirErtueqqe uepug -roireEel pun ogorD ur IeAeUrep ur uaproÄ\€Irlsuel€reqJ uäJ€Iol elq 'g? sezlasetaqralgsäp uV räp uo^ qcopaf fugq ors'Je^\qcs 'e'r lst )b pun re reP Eunuqcor ItlJIu -oB elq1 'SunpltquaddruC rap uo^ E6ugqqe qcrlzlesnzpurs re orq zläsätegrolsuro,rStSueqge ueprel\ SrpuelrgnelqteJ ersuu€{ Jeq€C '13r1guaq uerqe.;rarrsEunJer{eN'E'r uepJal\ re rep Sunuurrlseg olp Jnd N pue^vn€lureseD Jätuuot rqeg 'qcrpgru llonueu re8os'ueu -qcereg nz qcsJurerqos purs )b erq N qe Sunlqcrineg uaqcrJzlgsnzrep pun E srol{BJällglc sep lqel\ reP uo^ PuäPrärlrslue ltugq erylsrrellereqJ uäle{ol räp 6unlpueqagarq '6rpuo,n;nerqes Ilänueru'EunqeqpuegoqceJurg ueproArStpuem.;ne rqas llanuelu uue{ Pueu uopJnB Eunzlesgog rep Sunuurrlseg e1q 'uäuqräreq nz qr%ure purs erq )b pus^Un?lru?sog Jotuuet Jr{oS'r{crltotu llenu?turetos'ueu -qcoraq nz qcuJurärqes purs )b arq 'I'z N 'L'z 'L'z N uaBunryeurag 'r'z f f N N 'r'z 'L'z 'L'z N 'L'z 'L'z eiel N qcrl lelreqr? -tgur. -a8ule agg.rg ur tunr Eunl turuaru -1eqrg .FUIIA Eunrepueren 0U0r,!\uelel -qc€qoeg rep ?{rlsrräuereqJ Sunlqcrneg re1e1o1 Sunlpueqeg eqcrlzl9snz Ausgleichungbenutzenwir den Glättefaktor I,l mit einer an die Spline-AusgleiGewichtung,sowiedie dritten Differenzenfür dasAnpassungschungangepaßten l,l8 in der maß. Unter diesen Bedingungenergibt unser Vergleichsmaßstab Obwohldamit beide Anpassungund 0,69in der Glätte für beide Ausgleichungen. Verfahrenüber den gesamtenAltersbereichzu vergleichbarguten Ergebnissen Werte teilweiseerheblich.Die kommen,unterscheidensich die ausgeglichenen Ursachehierfür liegt in der globalenBetrachtungder beidengewähltenMaße in Zielsetzungder Verfahren(Optimierungder Verbindungmit der unterschiedlichen Anpassungbzw. Glätte führt zu einergutenAnpassungbzw. Glätte in den Altern, Maß ausüben). die denstärkstenEinfluß auf dasentsprechende Weiterhin bemerken wir zu dem Vergleich des Whittaker-HendersonVerfahrens mit dem der Spline-Funktionen, daß die Handhabung des deutlich einfacherist. Die Aussage,,einWhittaker-Henderson-Verfahrens fach" bezieht sich in diesem Fall im wesentlichendarauf, daß zum einen außer der Matrixinversion keine bedeutendenVerfahren der numerischen Mathematik benötigt werden und zum anderen der Rechenaufwand um den Faktor 5 bis 50 kleiner ist. Beide Verfahren lassensich jedoch in der Regel nicht mehr ohne Hilfe eines programmierbaren Rechnersanwenden. Alter mit gleichemGlätte-und Anpassungswert. Abb.23. Zwei Ausgleichungen !e1f6h1snder Spline-Funktionen, . . ' ' Whittaker-Henderson-Verfahren. 140 Itl Eunpapalun arq '(se4asatoqrelg saurs aqeEron ouqo ueEunqcralEsnyrng ueuort{und-eurldg pun uosrapuäH-Jä{?lllq1yg'z) usqcraltsnu qcrorag uslurusaEuap arp'uauug:1 ugpuel\ue ueJquJJo^ätrua^\ rnu Jrt\ üup 6uer -qnJ nzup uorDIunJIOrZrap uollruUeq uoErggrusqcreräqsJellerep reg se prm leEag Jäp uI 'ueqels EunEngranrnz ualqeJJe^ ueJeqpue^\ueqJroJeg ueluusaE uep JnJ eqJJeil\ '^\zq ue[o^\ ueuqeruo^ soqcreJeqsJollv sop Eunpelrelun eure Jr^\ qo 'uassLrruue8et3 sun Jr^\ gep 1älnepeq sesarq 'ueqa8ro,r urnrrelu) ueqorllrequre r{JrereqsJällv ualru?so8 uep JnJ r,ueure qceu ueJrluJJea,sqcralEsny ueqcsqÄpue uelsreur erp ärA\ arp (llo^uurs lqcru uerqeJre rep Sunpuanuv e1p lqeturo serloreJoqsrollv sap tunpegelun eure uorDlunJp\Z e\p ur tuap ul 'lleJ ruep ur lureqcsJa urqJälra^A 'uepJslr\ueEozotueraq 'ue.IqnJuelreqJopuosegrop Eunrepueren lqcru uelqosunt\reunJeuranz erp'uoJqBJre^ elp gep .Jr1rlueqcreüo qJJnpJärH 'uouuoi ueJqnJ sruqeErg uapuaErpeugeq ueurs{ nz orp ,u:apuossnu uerguJrs^ erp uelrsr{repuoseg uafalaElsag sleueluursEunlr{cugoeg sap av(1uuyJep ur Jep punrEgne gup'llo^uurs Jr^\ Jep ur uoJrleJJe^sqcraf uV .ure -snv ueJsqpuet\ue Jep lqcru qcopal IqB/ffn€JoA oure luräqcsJe os 'ue4osuoJ IIBd roserp illrl $'n aqars) sassruqaEtgsep Eunpagnag rep lFrr uauug{ pun uapue^\nzue (zpsaEeqralg 'g'z) uorle>1grzad5ueperuUap uorplunJlerz erp qcJnp Jep ur ueJrlBJJe^sasarp qcrlErpel Jr1( ueqcneJq os 'llEC rep $serp lq aueJell Eunqcrepsny epurrldo eure uorl{unJ 'ua:qegrarrsqcralEsnysäluuuleq -lerz uaueqaEeEronJep srseg Jep Jn? sup ure sa lqlg :ueuruqcseEuzEZ'V u\ sllaräq rr^\ uaqeq nzraq aEerg alsJe ar(I 'uäuug{ uelueJqJsura ue8unqcrelEsnv ueJeqluep Jep o8ue;41 erp Jr^\ er,r\ 'uälJalsue ue8unEapaqnJoA eErure JrA\ uessnur ,ueuuorl uap -uo/$ue uauorl?u?A ualp ur ueJqsJJe^sqcralEsny sqcrllrugs Jr^\ B(I lr{cru 'ueJqßJ ueöunue^\eg uaqcrlporqcsJelun nz qcne 'uauqcrazeq urqlqcelqcs laEag rap ur uauorl{unJlerz auäperqcsJa^pp Eunqcraltsny e$eq arp qe tunqcrepsnv äural qcopef ueuuol Jti11 'ueqc 'ue11e1se8 -relEral nz uerrelr.r; puerlue Jesery uetunqclalSsny ro,nz sa arp 'ura uäua1u;truo^ eqreU eure uop{unJplz e\p r{cJnp lrruep uegorg Eunl -rauneg eserp uI 'uolloAt ueuueryauuEurueqgp opueqJräJsnesp Eunqc -ralEsny eure Jr^r qo 'ue.;grdraq! nz 'unu se lsr uorllunglar2 rap aqe8 'ue[elslup 'uaEunqc -JnV eKI Eunraqe5i epueqcrersne eure sun rU alp 'ueuualle nz -rolEsny uol Jq€zler1 aure llerdzurrd sa lqrE leJuleqJals äserp sl€ ar,lreJaue1\eueqcrlEeEsne auro 'ueqeq tgelqcrlEo4 aura{ qcne pun ueuue{ lqJru IeJsteqJalgepuaEarlepunrEnz erp rr^r eq 'zlase8aqralg sepJne SunEallsagerp uerqqJe^sqcralEsnyueqcsry(1eue älp J$ seserplal -nepeq eJapuosoqsuJ'llos uapJa^\lepuanaEue uaJqBJJa^seserpor^\ 'aEerg rap Eungo,trlu?eg erp qcne ruopuos 'sueJr{BJJe^sqcrepsnysap equErol erp rnu lqoru lsr Eunqcraltsny raura EunrqnJqcrnq alp rllJ Srlqcrl11 uatqoltarcqctapsny uanqpuailuv op Sun&apsag'7' g'p des Altersbereiches für die Festlegung der Ausgleichsverfahren auf den Teilbereichenerfolgt analog zu dem oben Gesagten. Abschließend bemerken wir noch, daß es theoretisch notwendig ist, alle auf diese Weise zulässigen Ausgleichsverfahren in ihren möglichen Ausprägungen anzuwenden. Da diesesjedoch in der Praxis nicht möglich ist, erscheint es sinnvoll, eine kleine Teilmenge hiervon auszuwählen und mit den hiermit erhaltenenAusgleichungeneine Beurteilung des Ergebnisses vorzunehmen (siehe 4.4). Die ausgewählte Teilmenge sollte jedoch so beschaffen sein, daß sie ein großes Spektrum der möglichen Sterbetafeln abdeckt, d. h., daß es nicht darauf . ankommt, fast identische ausgeglichene Wertereihen zu erzeugen, sondern möglichst unterschiedliche Wertereihen zu erhalten. die dann anhand der Zielfunktion beurteilt werden können. 4.3.3. Übergtingebei Ausgleichungvon Teilbereichen Aufgrund der Festlegungenin 4.3.2 entstehtdie Frage, ob für jedes Alter ein eindeutiger ausgeglichener Wert vorliegen wird und ob benachbarte Werte auch in einer ,,vergleichbaren Relation" stehen. Unter dieser versleichbaren Relation verstehenwir. daß zwischenzwei Teilbereichen ein fließender Übergang hinsichtlich der in den einzelnen Bereichen verwendetenGütemaße stattfindet. So sind beispielsweisein dem Fall, in dem im ersten Teilbereich nach einem analytischen Verfahren unter Vorgabe eines Sterbeges€tzesund im folgenden Teilbereich nach einem mechanischen Verfahren mit einer symmetrischen Formel ausgeglichen worden ist, die Fragen zu klären, ob für alle Alter ein ausgeglichener Wert vorliegt und ob im Übergangsbereichdie Sprungstelle in der Glätte sinnvoll ist. Diese beiden angeschnittenen Fragen hängen sehr eng zusammen, da durch die Vorgehensweisein den Übergangsbereichen häufig die Wahl des Altersbereichesfür die Teilbereichemitbestimmt wird. Allgemein gibt es drei Möglichkeiten Altersbereiche für benachbarte Teilbereichefestzulegen: o der ausgeglichene Altersbereich für einen Teilbereich übenchneidet sich mit dem des folgenden Teilbereiches (überlappende Ausgleichung), o die ausgeglichenenAltersbereiche entsprechenden Teilbereichen (bündige Ausgleichung) und o der ausgeglicheneAltersbereichfür einen Teilbereich ist kleiner als der Teilbereich. Wählen wir die überlappendeAusgleichung,so bedeutet dieses,daß wir für die überlappendenAlter jeweils zwei ausgeglicheneWerte erhalten.In t42 erl 'rallv oserprnJ eue^! uaueqc -rltotsne erp JelorualBduelleurr,uJe Jep aJM lltu uuBpgcls ueqetJezlas -eEeqJelstuep snv'ue8ozo8ueraqlqJru EunqcrepsnyJnz ualreqJepuoseg uspueJarururlenz uop lltu JaIIV erp uepJo^\IIBd ruosarpq 'lel3rq uoqeloderlxg rap lelqcrlEgl4l a1p g€p 'uepua/r\nzueueJr{BJJa^saqJs 'ueEarpo^ -lilleu? ure 'uu?p qcls sg uelreqJepuoseg epueJeru llqel3drue -nurla nz asÄ1euyrep punrtgneJeq€'eqcsrl€rua1v(s ,,uJelppu€U"uesarp ur pun l{l"Jurn Jel[V uepuaqcnsJelun nz uelsqcoqarp Jepo ualsErrparu erp qcräJaqsJällulral qcsrfpue Jep uuem Jne uuep epueqcralEnzsnu asre,rslerdsreq ErpualgouueJqaJre^sqcralEsny uaqcsrl nl4 seser(I'uepre^t -{pue qcne raq uuBI ars'uaqa8ra uoJrlsJJo^sqcrapsny ueqcsruuqceru uol Eunpue,nuy req Jap Jnu qcopaf qcrs uu?I EunqcralEsnepuug eurA lqcru 't'z't tJl uaEunrqnJsnv qcopata11a15 erpJn€ Jäserp u3 uesra/hJa^ rri11 'äua^rpue1elp J113 uallelqcllEorusEun:a1re^\rA se tqtE 'uoqcraltsns J01[V 0ll? lqcru qcraJeqsJellvuepuagäruur3ruep uo^ uorllnJlsuo) rarqr punrEgn?erp 'uarqugrerlsqcralEsny uar{Jslueqcäuälp JU llarzadg 'uorqunJlorz arp r{JJnp flogre 'tsrressequatunqcralEsnvJeserp eqclol\ 'Eunpegnagarq 'uepraqcsJelun uäqcroreqsEuutraq6 uep ur eUaA\ -sqcrapsnyrap Eunzlesl$d Jap ur qcrlErpelrlJrs arp 'uerüqounzrolua8 'qcrlEourqcne se lsr punJC rrraserpsnv 'lqJru -unqcralEsnyauaperqcsJo^ qcou gcJnpJerqtElogreEunqcrepsnyrap Eunpagnageura 'uälqu/hqcraJ -aqsEueEreqprur Jr/h EunqcrelEmyräp uV aqJle^r'uonep trEuzqqeun 'uaqa8aErol qoopaf saqcrareqsEuu8raq;1 sap agorftsapul4 e1p sun lsl EtmqcrolEsny ueErpunqrnz zlusueEaDrul 'uaqcrelEnzsnu qcsgerEJällV arp sp 'ueqeq eJepueeura{ Jr/r\ uepJe^tEUngU 'Eunqcraltsny uetrpunq lra1qcr1Eoyr1 Jap IIec rur or/h uaile:lErrer,nqcsueqlasälp se lqF rnJJerH 'uäss!!Iu ulanrruJeqollzlgsnzäUel11ueuaqcrlEe8snu erp uJollv ueserpur Jl^\ üep 'nzupuqg 'uepre^\ueqcrlEeEmu lqcru reE:011ya8ruretuepur '1eg rsq 'Ios uelsrelJr{e^\e8 EueEreqnuepuegoruueuraarp'uelqgnnzsnuEunqcrelSsny eqosgerEeure rnJ srolpsEuutreqnsap qluqJoqo'^\zq qleqralunrellv eErure'uresllo^uursqcopefuuu>IsA 'asreA\urH uaErllnEurcue8lp aure>1 so tueEraqSJäselpel^\ 'aterg arp lr{ols lqrA nzJarHlruul uepJe^\uesseqJe^ 'llo^uurs -lue os ueqoreJeqlrel uaprequeserpueqcsr^tzEuuEraqn lqcru 'uepsrxo rap lurarlcsJg uei11 JaueqcrpeEsnuura neua8 ra11y urapä'f 'lsqJg.unz nz Jr^\ ueqcraJJe'8unqcrapsny uaErpunqJep II€C rul üBp 'ts1tllelsaEraqrrs saqcroJegpeluelrail\zsepuotruafuepnz uegutuelgC uel4nuag qJreJoqlrelualsJerur uep uo^ EueEraqqJepuaüärulsqcrlEoru ure gup 'uezlasnzlsag os purs ueJoplqslqcrmaguaErpue/nlou nzJorr{erCJ 'lelEra Eunpltqgenlollr4 uelelqcmaE rop punrE3neqcrs rep 'u1e11ure ua8ruafuep ueErlpEpussl€ Jr/r\uoprea llBCueserp ue^\ ueueqJrltatsne 4.4.Beurteilung des Ergebnisses 4.4.L Anwendungeines Testverfahrens Für die beiden Aufgabenstellungen, für die zur Beurteilung ein Testverfahren herangezogenwird (4.1.1 und 4. 1.2), ermitteln wir entsprechend der Testfunktion den Testwert. Unter Zuhilfenahme des zur vorgegebenen lrrtumswahrscheinlichkeit a erhaltenen Grenzwertes co ergibt sich, ob wir die Nullhypothese ablehnen oder nicht. Konnten wir die Nullhypothese so formulieren, daß wir durch ihre Ablehnung die gewünschte nlitatigung für die Alternativhypothese erhalten haben, so ist die gestellte Aufgabe bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von c gelöst. Im änderen Fall stehen wir vor der Frage, welche Konsequenzenhieraus für die Aufgabe zu ziehen sind. Hierbei gibt es zwei Möglichkeiten: wir haben däs gewünschte Ergebnis widerlegt, oder wir haben die Nullhypothese nichtäblehnen können. Im erstenFall bedeutet dieses,daß wir das gewünschte Ergebnis als Nullhypothese formuliert haben und diese durch äas Testergebnis abgelehnt wird. Die Konsequenzen sind dahingehend eindeutig, äaß die Aufgabe in dieser Form nicht lösbar ist. Der andere Fall, in-dem wir die Nullhypothese nicht ablehnen können, ist nicht eindeutig in den Auswirkungen auf die Aufgabenstellung. Haben wir das zu bestäiigende Ergebnis als Nullhypothese formuliert, so erscheint es sinnvoll, die Nicht-Äblehnung als Bestätigung der Nullhypothese aufzufassen. Dieses ist insbesondere dann angebracht, wenn wir aufgrund der Hypothesenwahl einen sehr großen Fehler L Art a vorgegeben haben. Falls es sich zudem bei dem angewandten Testverfahren um einen beispielsweise gleichmäßig besten Test handelt, so gibt uns auch diese Optimalitätsäigenschaftiinen Hinweis darauf, daß wir das Ergebnis_alsBestätiglng der Nirllhypothese auffassen können. Insgesamt bedeutet diesesjedoch in der Regel, daß wir über den hierbei auftretenden Fehler 2' Art B keine Auisage machen können. Eine Interpretation des Testergebnissesin dieser Form sollte jedoch nur unter Abwägung der unterschiedlichen Konsequenzen für die Aufgabenstellung erfolgen. Weiterhin kann bei der Nicht-Ablehnung der Nullhypothese der Fall eingetreten sein, daß wir durch den Test die Alternative bestätigen wol'iten. Da wir bei der Interpretation des Testergebnisseshiermit jedoch keine Bestätigung der Nullhypothese erhalten haben, bedeutet dieses,daß wir auch diJAlGrnative nicht ohne weiteres verwerfen dürfen. Ahnlich wie im anderenFall der Nicht-Ablehnung der Nullhypothese werden wir uns in Abhängigkeit von der Größe des vorgegebenend unter Abrrägung der Konsequenien für die Aufgabenstellung entweder für die Ablehnung der Alternätivhypothese entscheiden und damit die Aufgabe als nicht 144 9Vr JalorrrsJEdJOp äsrä/r\slärdsreq ep 'qcqEour lqcru qcopaf soserp1sr 1e3oa Jep uI 'uapJo,nuouruouaEJo^JeleruersduapuegaruuräallB rnJ llordrzuud a111os as,(puuslgllllgrsuosaluueueEoseserq1tutuo1 EunqcralEsnvuelsaq rep qcrllqcrsuq Eunrapuy Jaura nz se gup aur{o 'ueJJnpuepJe^\ Uepu?.re^ JelarueJ€derp IJBIs raErue,n Japo {tuls el/trq'p 'garEear JeloruuJed uaulezulä rap uetunrapuv JnB uorllunJlarz erp Ieqrsuesarm 'ue11e1snzue ueEunEopaqn purs Euuquerurrresnz uäserp uI 'Uq$J leJeteqrels uelal -raleEqe ueJepuureure nz uo$pnJlerz Jep euel\JälatueJud rep Eunrepue -räA eure ]re^\er^\ur 'uagnrd nz 'urr?p unu lqolsoq oqe8gny elsqc?u or(I 'uouuo{ uesol erp rr^t gsp lqcru rrrJoCJäsorpur aquEynya111a1saE 'lolnepoq 'UoJ eUe^\suorl)FnJlerz rap tunuurlsag rap JIBCeJepu€raq 'uauuo{ uel Utu rrn\ ueJqeJos torl{unJlerz anau eure lrrrrJerqqcrs lqrErg -lälsJepuorDFnJIarZaropu€ aura qornp r{JnBualreqrepuosegua1Ea1aE1sa3 erp pun EunlalsuaquE;ny egprr^\ qo'qceuep ueEur3rl^\ 'q'p 'uegnrdraqn qcsrlrJl uoDIunJIarZ arp Jr^\ uessnu os 'lEerl qcreJaqeruquuuv rul rep lJq1.t; ue^\suorl{unJlerz tueuro nz EunqcrelSsnv oure{ gep 'ure IpC Jep r{cou ruepzloJl lllJl 'uäJnJd nz lneue UurJerq ege^\suorqunJlelz elp purs os 'seqcreJsqar[q?uuv sop uorl€{rJrpol^I Jeure nz räqJerq Jr^l ueru 'uaEe{ sun -ruo) 'lsl uäpJo^r lJqg^\äE llo^uurs qcroreqäuquuuv rep qo Jr^\ uessnruos 'uol\suorllunJlelz uepueEarlqrreJaqeuqeuuv rur ruoura l$r EunqcrelEsny aural uepzloJl Jrd\ uelluqJA 'uauqeunzJo^ uerquJJe1 uauelpqlue ueJqeJJe^sqcral8snyuaJeqpuo^\usrap aEueyqJop ur uäp qccu uaEunqcralEsnveJelrea purs os 'uras 11ugJep lqcru saserpa111og1Ear1 'ua8 G'Z'V'l8t') qcrareqarur{?uuvrul ua^\suoqrynJ1ar7aErroqa8nzrep gep -ueEaEmuuo^ep Jr^\ purs leJ?leqJelsuelelreleEqerap uorlruua(I JOp rog 'leJ?laqrels alalralaEquerp qcne oqreJeuel[ aserpJr^\ uouuäu uepuaElo;tul 'lsra^Un€ 'aqrara1ra7lerp rrt\ ueuqcrazaqtunqc Uet\suorDpnJlarz uelseq uep erp -rapsny alsaq slv'ege/r\suorl{ung1ar7 ueErroqetnz arp EunqcrelEsny rapaf nz rrA\ uaruurlsaq ualsuosuv '(g'l'l 'ttl) IeJeleqrels äuälpqre llrrrJerr{erp qcou Jnu pueger1losuuJrAtuegnrd-roqnos 'uässLrruueuqauJo^ Eunqcrapsny euro rnu rm gup llqg^\eE U€Jop uoDIunJIalZ aulrotz'l ur uatunEapaqn uep puaqcardslueJrA\ ueqeH 'uaqreJeue^[ uouaqcrlE -eEsneuaErroqaEnzerp uäJr,lsJJolsqcralEsnyuoJuqr.Icn€Jqrap oEuary rop '(g'1'7 IraI ua^rluluesprderueuro JnJ Jepo alp JnJ JäpeAUuarvrr u1a11ruua '18,r) 'Eungalsuaqetsny pqng elp rnC lepleqJals raurä Euntrelqv rnz arp '7'2'p plotaqtalg nura Sunlwwg 'uallur{Jonz equEyny uauerzrJrpou rep Eunsol oure uätunEuryeg Jepue{ugJr,lJsureasre,rslardsraqEunrqn;urg ;a1un '1er7 rrrnz luq uorl?{Urpon eqcrpotu llanlue^e erq 'uetuqetuo^ Eunlla6uequEgny rap ue uorle{grpol4l eure Jopo 'uoqeE{cnJnz J€qsol ..Anzahlder in die Zielfunktion einfließendenGütemaße"kaum überprüfungsfähigist. Wir müßten uns hierbei auch fragen,welcheAuswirkungen in der Zielfunktion nicht berücksichtigteKriterien habenkönnten. Deshalb beschränkenwir uns meistensdarauf, eine Sensibilitätsanalyse der verwendetenGewichtsfaktorenvorzunehmen.Unter Umständenist auch eine Untersuchungbezüglichder in der Zielfunktion notwendig. AufteilungdesAltersbereiches vorgenommenen Gewichte dieselbeAufder Sensibilitätsanalyse hat die Grundsätzlich für gabewie die FestlegungdesAnnahme-und desAblehnungsbereiches öinen statistischenTest, nämlich den Raum der Gewichtezu definieren, der zu keiner veränderungbezüglichder abgeleitetenSterbetafelführt, bzw. den komplementärenRaum der Gewichtezu ermitteln. Haben wir lediglich einenoder zwei unabhängigeGewichtsfaktorenin der Zielfunktion, so ist diese Aufgabe auch noch meistensmit einem vertretbaren zu bewältigen.Sindjedoch für die Zielfunktion mehr als Rechenaufwand zwei Gewichte unabhängigvorzugeben,so stößt die Bestimmungdes Raumes der zu keiner Anderung führenden Gewichte auf erhebliche praktischeProbleme.Diese Problemeberuhenim wesentlichenauf den Schwierigkeiten,nicht nur die Variationsbreiteeines Gewichtesunter Beibehaliungder benutztenWerte für die anderenGewichteermittelnzu müssen.sondernauch die unterschiedlichenAuswirkungenvon gleichzeitigen Anderungenmehrerer unabhängigerGewichte betrachtenzu müsJen.Die mit der Betrachtungvon gleichzeitigenAnderungenmehrerer GewichteverbundenenSchwierigkeitensind häufig so groß, daß wir der einzelnenGewichte eventuellnoch uns mit der Sensibilitätsanalyse zweier unabhängigerGewichtebegnügen.Tritt bei der Sensibilitätsanalyse der Fall ein, daß bereitseine geringeAnderungeinesoder mehrerer Parameterzu einer anderenabgeleitetenSterbetafelführt, so sind die betroffenenParameterhinsichtlichihrer Ausprägungin der Zielfunktion kritisch zu überprüfen. besonders der Sterbetafel 4.4.3. Überprüfung Für die Aufgabe ,,Ermittlung einer Sterbetafel"verbleibt abschließend, eine Überprüfungder abgeleitetensterbetafelin bezugauf die durch die Hierzu gehört im AufgabenitellungvorgegebenenAnwendungsgebiete. Besonderfestgelegten der Analyse alle in ob Kontrolle, die wesäntlichen daß heiten erhaltenwordensind. DieseKontrolle soll damit sicherstellen, die durch den bzw. Aufgabenstellung wir die Zielfunktion auch der gewählthaben. angemessen Ausgleichungzu erhaltendenBesonderheiten Da wir die Definition der Zielfunktion bereis hieran ausgerichtethaben, ob die Gütemaßesinnvoll gewähltworden sind genügtes, festzustellen, sind. Kriterieneingeflossen relevanten und ob sämtliche r46 LVI '(p7 Eunpllqqy's) uauurusnz suuer8 -"rpJn"lqv seure uJoc uI puagerHcsq? Jr/h uesssJ uesrertrsuaqaEron ueuaqerJqcseqole'lllalsaErep aEa,nsEunsol'ualerlgnu uaEunqcnsralun -qle{qcrlgJalg lru Euequauur"snz tul alp'uaEunllalsaEuJCueqcrlluase^\ rerp erp ru JI/r\ ueq€q ?'? slq I't uallruqcsqv uauatuetotusro^ uep uI rutuerterpSn€lqV'S't 'purs uepJo/t\ueEozaSueroqesÄ1euy Jap req uolreqJepuo$g Jep Eunlllrurg Jnz erp 'ueJquJre1elp JoulatueE -[11e repo sepu"qzuaprJuo) ueueqJoJdseEue(,'Z't ul qlerag sap aJIIH lltu olloJluo) aure 'g'z am 'uarqegrenaqJeJuteqcts uautta nzJäIH 'elloJluol -slu.lrlrqrsn"ld äurä luräqJsJaErpuerrrloupun Et1qct161E1o.;rouoll{unJlelz arp qcJnp qraleq esarp Bp 'trpue,rgou Eungprdraqn aqcsllulueql?u eEuerls euro{ qJopef tsl sg 'uerol\lu?aq ErllgEutauaElle lgJlu rl^r ueuuol '1srueuqaunzJo^ IaJeleqJalsJop tungn-rdraqn olp aI^\ 'aturg etq 'gnru uepre^\ uezgrpou elqcr^ro5 Jap Jepo rlelEfueqqy ualuuolDlunJ Jop rnDInJlS Jep 'ag?urol!!D uelepue^\re^ Jap 'ueuelu;1 uofrlqctslcgraq Jep qcrllgJrsuq uoR{unJlslz alp or,n 'e6erg alp uuBp qJIs lllels l}rueq 'ueqeq llqg^\eE puaqcordque EunllalsuaquE;ny rep lqolu uoqIunJIaIZ arp Jr^\ üBp 'seserplelnepag os '1sruepro^\ uall?qJe lqolu llaqJapuosag elwruqseq eure EunqcralEsny Jaselp Ieq ü?p 'uallolslsal leJelaqJals ualelralaEqe Jäp lrru aqordqcqg rap qcta13re1 tuep Ieq unu rI& uue^A 'uauugr{uepJs^\ llarzJa uatunqcrelEsnv eqcq -porqcsJelunueue^\suorl{unJlerz ueqcle1Elttuup pun uäüelrelg g ueqcta1E req qcn€ gep 'qcrpnap ltroz EunllalsreqnuaEag erq 'purs 11141sa3:up ua,r\eilglg pun -sEunsseduy ualqcrerra uraqcrolE req aqordqcps äueg -aEaErol eure rnJ ueuolDlunC-eutldg uap qcuu pun ueJquJJa1-uoslopueH -rä{Bllrg71l ruep qceu uaEunqcralEsnv elp tap ur 'ueuue1.tetZ Sunpytqqy Jep ur lnE rur uouuo{ eqilslul oselq 'uu€{ uepJetr lüB}ä Elpuslsllo^ '11onuuts EunpuorrnuyJOp qc"u lsJo esle^rllel eüeIAI rap EunlttTn elp ?p lureqcsra eüBtuelnD uellqg,nat rap Eungnrdreqn eqctlEeJlqo€u oulg vo{gLtoh tr*'' Grundg€mlholton F€degung fts stalFlisch€n Moddb Dollnlüond€r ti/pothFn Wahl d6 Tsshr€rtahreng Vorgab€dor InhJmswahrsch€inlichk€it Ermiöungd€3B€obechtungsrnaterbl3 Durchli,lhrungd€sTGts 148 Abl€itungder Zi€|tunKion urd dG Annahm€ö€r€ich6 6tl Sunqauagurg ralun osoutoJd euro{ pJr^r se 'q'p 'uellos ueqreJqoseq sepuBlse8 sep SunplcnrluA ,,eleueAue" erp Jr^r SBp 'qu Jr/h uelrel uäJolrea soc 'uoq€q uauqaunzJon Eunqcnualunqre{qcrlqJäls eure qcn€ Jr/n ü"p 'aqu8Jny Jep sn? qcrs lqrEra lltuso lEerlrorr läJ4aqrels aqcsu -Eedssuäürqe{uelun eurel gup 'snu EunzlassnuJo^ Jop uo^ ueqaS rr11 'prr^\tqcrerreJepeh serqefuopueJnel rep sarqefsggqcsag ueu soppuelseqstueJuv -egneleEqe ue1zlalsäpsepuelsaqstueguy sap8untalapunrtn2ralun qo 'uagnrdreqn arq 'uetrlqcrslc1Jäqnz uetunu nz puaqa8urq?ppurs uäJgeJre uelpue,neSuu -pJoepreqcssnv ueqcsgtzedsslguqcsllasaE elp uouq?uues8uuEnzneSl ueueqa8eEroir uegeu purs Eunllcr,lrluospuelseg Jep Eunplrurrg elp JllC 'uärqsf ueueperqcsJel uep ur sepu"lsegs8un:egcrsre^ sep 8un;1crn1ugelp Jegn uauorl JunJ uelsqc_B.u -erruoJul1Er1-o.ueg seureSunltelslgeqcsag atq sueurqerueluns8unreqcrsralsuege'I :sn?EunllelsueqeE3nyuopueEloJJep uo^ Jr/r\ueqoEIaJBlaqJelS roure SunlllrtuJa Jep reg sueqäEJo uaqcsrllad sap EunllolsJe(J nz Sunllatsuaqo7lny' I' I'g uort{unJIolZ np E u n r o r l n u r o d e u r a t u a E I I V' l ' S 'leJ"leqJels uepuaEarlapunrEnz puelsaqs8unreqcrsre^uelqcnsJelun rrep Jap lqcru reqep ueqcardslua ulaJeleqrals ualeileya8qe arq 'uerz -Ulporu'ueuuol nz uellalsJepJosseqäsroArsueqoEron oqcslpoqleu alp lun 'qcopel Jr,rrueq€q uel"(J eser(I 'puelsaqsEunJaqJrsJo^ruouro uB Eunqcns -Jalunqre{qcrlqJels Jeuro sn€ uatur,u€ls uelu(I uapueEetl apunr8nz atq 'Sunqcrey8sny rap Sunpolrnag o uellallrrrrJe uelsaq 'elJe/t\suorllunJlsrz Jep o Sunplrurg 'uarqegrersqcralEsnyJep lqe^\snv . 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Da wir den Zufallseinfluß eliminieren wollen, müssen wir ein Kriterium definieren, daß uns erlaubt, Aussagendarüber zu machen, wie sut das Ziel erreicht wird. In 3.2.2.3haben wir bereits in der Form der &: t (/'q*)2 ein derartigesKriterium angewandt.Für den Fall s:3 legen wir damit die bekannten dritten Differenzen zugrunde, die uns eine Aussageüber die Glätte des Kurvenverlaufserlauben.Da wir von der Vorstellung ausgehen,daß die Sterbewahrscheinlichkeitenin Abhängigkeit vom Alter keine starken Sprünge aufweisen,bedeutet eine glatte ausgeglicheneKurve eine Elimination der Zufallsschwankungen. 2. Da wir bei der Ausgleichungkeine systematischenEinflüssebeseitigen wollen, müssen wir für eine Anpassung der ausgeglichenenan die beobachteten Daten sorgen. Dieses soll, wie bereits in- Ifupitel 2 beschrieben, über das Anpassungsmaß 7f erfolgen. Das x2-Maß stellt uns damit sicher, daß die ausgeglichenenWerte ,'in der Nähe" der beobachtetenliegen. 3. Zusätzlich zum Anpassungsmaß;2 müssen wir sichentellen, daß die Beobachtungswerte zuftillig um die Ausgleichungswerte verteilt sind (vgl. die Bemerkung zur negativen Eigenschaftdes x2-Testesin 2'3'3). Dieses bedeutet, daß die Differenzen der beiden Reihen in zuftilliger Anordnung positiv bzw. negativ sein müssen. Hierfür wählen wir die Anzahl der lterationen als Maß (im folgenden lterationsmaß V genannt). In Anbetracht der Aufgabenstellung erscheint die Einbeziehung weiterer Maße nicht erforderlich. 5.1.3. Form der Zielfunktion Mit den drei angegebenenGütemaßen haben wir die die Zielfunktion beeinflussenden Parameter bestimmt. Darüber hinaus ist es notwendig, die funktionale Abhängigkeit näher zu beschreiben. Da es uns nicht möglich erscheint, die Wechselbeziehungender drei Kriterien zu ermitteln, gehen wir der Einfachheit halber vom einfachstenFall aus, d. h. die r50 ISI -uatarlro,r puslseqsEuruaqctsral uepuel{snsJalun nz uap u1'uaEalnzlseJ 'uerutuo{ sletralerusEunlqceqoeg sep 'Erpua,nlou lsqcgunz sa lsl nzJätH Eunuur,reg Jnz rrl\ ueuuo{ uälleqJ€Jo^ uagJllzlgspunrE uaEtqo uep qcBN pltapwsSunttlJvqoag sDe' I'Z'S ueqo:dqcrls elC'Z'S 'lqezäq qcräJäqsJellvualuesaE uep Jn€ üelusuoll?JelJ tuleq I ne^Jelul sup qcrs puaJqg/r\ 'uuB{ uapJe^\ lIuIIIr$eq zmJoJJrQ elrrp arp qcne erp JIIJ 'uaqerznzuereqJatlv arp qcrlErpal I rnJ puls geursEunssuduvruleg 'qcllpell{osJelun puIS gelusuolluJell sep pun -sEuns -suduy s"p JnJ alpAJalq eIC :uq qcou JI^\ uested\llsqJepuosageulä JnV 'ue (,u lg'g) g Eungapellulluoulg rap selle^relul -zuäpuuo)-ol006sep e{uerIIJS eJslun atp tqrE 8z pun (Z8Z'l: Nz:o/o0l: r 'ualrair\ ueu rng) Eunpaue^lu{rrJoupJ?pu€ls Jsp III{eJJ-r sup lsl Nz -eqcrltatsne pun uelall{cuqoäq uoIIJsI^tz uezualaJJlq ueuopäIqcsJä^[lnN uo^ tep FI?zuV srp lsr,u'Eunlnepag eueqeuqcseqelp I 1 ueq"q IoqJeIq (s's) (z's) (r's) ' ( a z . z- I - , u ) : l n z- I - , u l = ( \ ) € J ( l t l . o )i Z : ^ l l u r e ( a , a N ' z + i t-r l ) : z x: ( r x ) ' l , ( * b r v )3 : t u l F u z z r ( € u- r), , - TIl.lr O t. r - z : ( e u ) r J :131o.; er,n qJputuepEunranurolq raute Eun8qqol$lcnJegJatun ualneJuäuotl -{unC räJpJap uauorlrugaq elCI 1s Ersselnzneo^rN-0/o06 ruap Jnu uo/y\-A Jäp 'A\zqveNt-zx Jäp uua^\ 'lsr lqcreJJauusp älnD epustlJleJsnseule gep 'lseJrr;r\ ueEelegpun z.;uauotllund alp rnd 'lllrl €Zrol{Ed Jep zZ srol{ug sep ellels ärp uB uuatr 'uuu1 uepJe/t\ueqcordsaEällglC uapuaqJleJsnu reura uol uuep sllaJaqgep'lEtazaEqcls leq slxutd Jep u1'(ue uellelslulu -rza(I uällaunure neuaEJop ItIBzuValp { pun I seqclereqsrallyuepueEatl a l p l I l t q l t r a q r a r q )l s l z z r l l . 1 - 0 l . i Z > a p u n r E n zs a p e E u g l - 1 1 e ^ r e l u puaqctaJsne eula gup T1Jauraq ,r,(€U) uue,n JEatgo^ englgt elnE tg uotl{unJ elp rllC 'uauuo{ uapre^\ luupunper Z'tVn ur rrA\ uoqeq ä^IlIPps alp qoJnp uärJalrJ1 la^\z Japo ule uolsuosue tunSdnulls '1se3 €p 'uess1ur ules JuqqclelEtal '1 tep ellrne.Jpllg elp gep lsqceunz ;t,tt '1 uauoqlung olp rltr ueflälsqJllzlsspunJg'uourullsaqraqgu (g'Z'l:r.) uossllru 'uue{ ueJqnJuesstuqaErguelloluuls nz uolltuuecl eselp lltueq 'uerJelrJllezurgJep ueuoll tE'zE ' tE tltu -{unC sJ(zJ'U pun (t:ea +zA+ tE) uero11e3s'lqcl^\a9 , ( A ) € J. t A ( z x ) z ! . z E+ ( € $ + 5 . t E: ( A , r X ' c a ) 7 : 7 orp Jr^\ uaJelugep luuuod 'Udnu:ilol :1t1ogsvn uoll{unJlalz ^IlIppB uepJe^\ uäIJolIJ) IeJp den Beispiel sind aus Praktikabilitätsgründen einige besondere Besfände (2. B. manuell geführte, u. ä.) nicht in die Untersuchung direkt eingeflossen. Die Aufgabenstellung kann in einem solchen Fall auch mit anderen Hilfsmitteln gelöst werden, beispielsweisedurch die Hochrechnung mit Streckungsfaktoren (2. B. Verhältnis des Gesamtbestandeszum untersuchten Bestand u.ä.). Die Besonderheitender untersuchten Bestände müssenin der Hochrechnung entsprechendberücksichtigt werden. Der für das folgende Beispiel herangezogeneVersicherungsbestandzeichnet sich dadurch aus. daß er zum einen einer einheitlichen Bestandsführung (mit Hilfe der EDV) unterliegt und zum anderen der größte Teilbestand ist. Die Bestandsführung selber erlaubt eine detaillierte Untersuchung, die den Anforderungen der Verweildauer-Methode (vgl. 1.3 und 1.4) genügt. Da diese Methode eine Einbeziehung der Wanderungen zuläßt, ist sie zur Untersuchung herangezogenworden. Bei der in 5.2.2 folgenden Analyse der Stichproben beschäftigenwir uns u. a. mit der Feststellungder Besonderheitendes vorliegendenDatenmaterials. Da die Definition der Risikoklassen (vgl. 1.2 und 1.5) hierauf entscheidendenEinfluß hat, müssen wir uns mit den beiden Fragen befassen: o Welche Unterteilung hinsichtlich der verschiedenen Einflußgrößen (Klasseneinteilung) ist notwendig? o Wie können zuf?illige von systematischenSchwankungen untenchieden werden? Im folgenden Beispiel verwenden wir eine Unterteilung des Untersuchungsbestandesneben dem Alter des Versicherten nach Geschlecht und Beitragsstatus.Bezüglich des Beitragsstatus möchten wir bemerken, daß wir uns auf die beitragspflichtigen Versicherungen beschränken' Die beitragsfreien haben wir aus der Untersuchung ausgeschlossen,da bei Voruntersuchungen festgestellt worden ist, daß insbesondere in den höheren Altern die Todesfiille mit einer sehr langen Verzögerung (teilweise mehrere Jahre oder gar nicht) gemeldet werden. Für die Lösung der gestelltenAufgabe bedeutet dieses,daß der Teilbestand der beitragsfreien Versicherungen einer besonderenArt der Hochrechnung, die dieser Verzögerung Rechnung trägt, zn unterziehen ist. Weiterhin beschränkt sich die Untersuchung auf den Altersbereich von 16 bis 99 Jahre, da andereAlter praktisch nicht vorkommen. Der Untersuchungsbestandwird vertragsmäßig geführt, d. h. es können zu einer versicherten Penon mehrere Verträge existieren. Aufgrund der Aufgabenstellung erscheint es ebenfalls sinnvoll, eine vertragsmäßige (policenmäßige) Untenuchung durchzuführen. Dem steht allerdings entgegen, daß durch einen Todesfall mehr als ein Vertrag aus dem Bestand 152 €sI uloJ"loqJels ueueqoEoEJo^uoJäpu€ lrru qcroltJo^ uep tun qrns uJäpuos 'uelre{EunBqagJels Jep e^Jn) erp lIIn rnu lqcru qcrs sa llepwq raq -rerH 'Purs IoilFUSJIIHseqcrlluese/hurä ueEunllelsJ€ceqcsuuJEgBp 'rlcrs 'uoqa8 osÄleuv rap EunrqnJqcrnq erp rnJ sre^lurH Frez esl(puv rep uI uaure JrA\uelqJou'ualqceJleq lerJelurrrueluqapuatarpon s€p JrA\Jolag uapo uapil,lrDqoaqop asQouT '7'7'g 'ualrelEgneqeqJolsJep ua^Jn) uoproq erp 13raz97 Eunp[qqy a1pllla1se8uelulu?snz0t elleq€I Jap ur purs uel?p -sEunlqceqoag uälleilrruJa ueJquJJe qceu arq uouoqerJqJsaq uäqo tuop 'ueqelz -eqnarre uaEunqcnsrelun alp ur sn€un{ sorunerlrazsEun1r{Jeqoagsep epug s€p Jeqn JqBf saqluq ura qcrltrpal'puoqcrarsne se luraqJsJa'uuul uopJo/tr uaEueEeEsnerunl?pople4 pun -sapol ueqcsr^\z puelsqelraz uezJn1 ^rleleJ ruoure uol ueEunlqeT rep 3un11e1surA Jep uo8errr ue3 -unJeqcrsJe^uaEqqcrgdsEeJlräq ärp J$ uC'uaEepseg r[nsJlrozs8unqcns -Jatun uäp r{cou Jr^r uossnu Sunqcns:a1un rep Eunrqn3qcJnq Jep Jo^ 'lqals Sunz -leqcs Jep Euuasseq;an Jnz srulJerlJo1ualeqloJge^ r.uaure{ ur puB^UnV Jsserp pun ueJg,r\uesa^\at ua;qngnzqcJnpäqcraltren aSuqefrqeu uals -uosue sp'qcrs saure r{JrllqJrsurq esre/n lEuqnre'(sessngureuelle,naddug -syardsraq'S'l'lE^) ueqeq uaEeleErolessngureslrelqcrlqralg aqcsrdÄ1e uäJg?f uepreq ueserpur qo'ät€JC orq '(arqe1 Z sp rqeu tqcru qpqsop) pu?^UnqräZ ualErlouaq tuap sne ueJapue runz pun (ue1eq ellenDle lsqcrlEoru) EunllalsuaqeE;ny rep sne ueure tunz qJrs lqr8re arq€f uapraq eserpJneEunEapsagelq'(0861 pun 6t6l) uarqsf ra^rzuo^ urnerlezsEunl -qc€qoeg uauraJn€ qJrs tqezeq Eunqcns:a1unapueEorgol erCI 'uolpqJo nz assruqaErgua8rEueqqeEunllcrnluA ueqcrllrez Jep uol eurol r,un 'zrn1 'uararmpar nz gnlJuraslJegnTuap Eue.; lsqcrlEorrrJeqB qresJeJapu? -runueqordqcqgueragorEueure qcJnp run 'ures gorE lsqcrporu qresJeurä runpJlrez reserp elllos 'UqßJoAsnBS'l ur slraJeq el1yueuuol ueutrare elleJsepoJorp qcrs ruep ur 'urnerlreT Jep lsr sup 'runerlrazs8unlqceqoag tuep qceu erp lsl 'gnur uepJa^\lopo^rlumq selsr{cguslu erp 'aEurg arq 'lEerpalunEunnarlgueEurraEJeurepun lsr urall ^rlBIeJ uosJed ueueqcrsre^ reure eEurgan rep lq€zuv eqcrnlruqcsqcrnp erp tun.r (qcJnpep -r1nJspwlseg pun:Egne rap -rm uapunrEeq etuqeuuv eserq fl€p 'lsr urapl ruq8rssel 'uouug{ ueqa8sne larlS6ugqqeull Jep uo^ oslu Jr^\ -qcerrre^ essrutrorg uotrtueqqe Jap gngurA Jap üup 'uol1a1sre1un Jr/t\ tuep -ur'Jr^r äserq'uäJerseq Jeserp ueqaEurn lralEuavrrqc5 lrerlErEueqq€un ulalrdr; uauaEuuEaEusJo^ uäp ur sun uo^ JnB ueJqBJJe uauäqerJqcsäq erp pueJq€^\ 'uelleqJe ualeq uaE€u€qq"un eural oslu JrÄ 'lepreqcssnu Tabelle30: Datender beidenStichproben. Alter Tote Lebende Sterbehäufigkeit per t00 000 Sterbehäufigkeit per r00000 t6 l7 I8 19 2l 39 'll 7 096 14 179 22248 31 424 42 148 175 226 7 2 6 t2 3895 7704 13209 n794 180 26 45 58 20 2l 22 23 24 67 74 78 9l 56 39 128 46 204 51486 54 670 57 454 l7l 160 l5l 166 97 l2 16 16 13 19 28 ll2 33560 36435 36912 35838 43 48 44 35 53 25 26 27 28 29 69 73 76 l0l It3 60 072 63 393 68 167 7 39 1 8 80 t64 ll5 ll5 lll 137 t4l l9 25 24 22 30 34 328 33 647 33905 34200 34 817 55 74 7l 64 86 30 3t 87 106 85 796 87 691 89 546 33 34 t34 122 853ss 8822r l0l l2r 147 r57 138 l6 24 l5 34 23 34878 33 379 31708 27 96 26947 46 72 47 122 85 35 36 37 38 39 121 183 187 253 306 l 12098 t24 628 t27 r58 134579 r 39098 108 147 147 188 220 2l 25 53 5'1 73 320r5 34 145 34 560 37 106 39 334 66 73 153 r54 r86 40 4l 42 43 44 328 318 276 334 345 r 33 398 ll9 229 106909 97 882 91 927 246 267 258 341 375 47 75 6l 64 74 38966 36 t22 33223 31 251 29 885 t2l 208 184 205 248 45 46 47 48 49 326 333 321 347 413 81363 67 125 61 592 63 568 654/r' 401 496 521 546 631 63 59 92 76 78 27 t4l 23 626 22584 23922 25 395 232 250 N7 318 307 50 5l 468 501 64787 62 717 722 799 98 t37 26223 26762 374 512 154 J r32 991 r6s0r 6g18 ZELL z t L9 196I INL9 LL68 6996 Üvzt L8nS 2099 zz9L zts0l 8St €88Z ztE wt z9sI n80z vL66r €9€9r 9 8 8S r LEIEI 999Zl LZgTI sz6v rez, t99 € s r t€ L9nZl zgnnl 9 5 I9 I 6'1 8I n8z 07, v69 ZZ EOt97, 9II IT 0 t sz or9Lz w86Z 6 1 0€ 988Z 661| O I TI 889I zts I 60I I gLZI s8zr ,00 I 698 r8t tc I 669 895 8Zs tw 9ZS w0zt 09€€€ 999€€ tss 969 691 E6L 698 n68 n96 016 n96 znoI 666 996 6t6 6t6 I06 I8t s9L 009 vLs t€n Enz Lnz zEg8Z 206lz ILE6I 9266l 1898Z 9SS €n6ze IEI L€, III9€ z8L€,t 9'€ I€ tr90€ srs0€ L8I 6Z tz9Lz 992 68(, 6I€ 287, Lt(, 617. ,LI I9l 9tl 9tl gtt,87, LTLZZ 8S8IZ 0€€6l 0€8sr LZS9I 0 8 ts t €ts9r 0r8€r II T8S t60Il ZLLOT €9S6 e t 9I €NLL LSIL 1 8 I9 186S voL, 0r9n 8 r 6€ zEnt 6 I IT t€.8c 808Z EVC Z t027. 9 t 6I 988I 6t9I €8€r 6LZI 6r(,I ,s0r 006 628 trt LL9 9t6 'I€ I nL9| 8tt z 989Z gtz t 9r0i 990S LZZ9 L6ZL s€06 €'OII 960€r n96nl 6Zt9l t.LnLl ISI8I 0r86r nM0z r6stz CLEEZ z€z9z 60027, 89I IZ 9t0 t7, zv6w 6WLn 0268v wLSn I808t ts€ 09 noLn9 680r.s 09t 6s 000001 red1re1 -EU.g,{ -0qlels 000001 räd lral -E$nptl -eqrels 0zI tsr 002 v97, s9z 99€ 00t L€,9 199 r8s r69 981 t98 I56 'IO I II,OI 166 stO I 288 zz6 6r8 WL 9ZL stL 8t9 96n 109 699 968 7.61 tL9 9r9 629 8ts trs t6, t8 98 s8 n8 €8 z8 I8 08 6L 8t LL 9L 9L NL CI ZL IL OL 69 89 L9 99 s9 v9 E9 z9 t9 09 6S 8S L9 9S ss n9 ts 7,9 eloJ. uensrJ JeIIV (tunzleqrog) 0€ olläq"I Tabelle30 (Fortsetzung) Alter Frauen Männer Tote Lebende Sterbehäufigkeit per Tote Lebende r00000 Sterbehäu{igkeit per r00000 88 89 90 76 371 264 24259 28 788 2r3 r97 In7 835 l9 069 23 593 90 9t 92 93 94 36 32 33 15 14 167 ll6 88 57 38 21 557 27 586 37 500 26 3t6 36 842 153 123 8l 74 50 599 434 310 222 144 25 543 28 34r 26 129 33333 34722 ll 8 3 2 2 22 l9 t4 l0 50000 42 t05 2t 429 20 000 66 667 25 20 9 4 2 87 45 22 l2 28 736 M444 40 909 33333 66 667 95 9 9 9 9 6 7 8 9 J 60 Abb.25. Sterbehäuflrgkeiten der beidenStichproben. _ 1979/80 bpfl. Männer, "" 1979/80 bpfl.Frauen. 156 J L9l ruep ueqcrlluose^\rur uelre{EunsqeqJelsJep e^rn) elp ü3p'ueqosJa Jr^\ uauuo{ ueEunryB^\qcs ueserp uo^ ErEusqqsun '('^\sn 'urellv ueulazura uep ur Sunqcnsrelup Jer{csrurzrpeu 1nu uaEunraqcrsJo^ JOp lroluv 'g'z 'g'g'1El) ua1ra1 'eruquuuus8erluv rep req uorl{elas rap Eun>prmsnv -qcrpreqcsJrle^\eqJels srp uogorEgngurg ueJelrolr\ uolqJnsJelunJeq€u Jnu 'eqreJuelol Jap ur Jnu lqcru uep ur qcn? tuopuos lqoru Jaq€ farl aqcesrn erq 'ualluJsneurepl Erggrusrulpqre^ uerquf 88 slq 8t '€c uo^ qcreroq -srellV uarelllrtu rur oserppuoJrIB^\'purs gor8 lqcer ualnlSgneqeqrels Jep ueEun>luunqcserp Jelol Jelalqceqoaq IqBzuV uaEuueEJäure lrtu ueqJreJ -äqsJallv uep ur gep 'lseJ JrA\ uelläls eqreJuelol Jep uo^ puaqe8sny 'I'z'z's reuu?IAI 'Jo^ ruelqJelqJseg uap qcuu luuarlaE Eunllcrnlug ueqcrlperqJsJälun rqas rep pun;E;ne rvn ueqaE ualrolErsngqeqrels:ap asÄ1uuyolp rßC '0000t pun 00061 uaqcsr^\z11tuuats,(ger?quuolre euqo uep -rcqe'I uäpuäqelsEunlqceqoag Jälun Jep IqBzuV arp l{u€^\gJs qcreJaq -sJal[V uaErrqLru1 '3unp1cm;ug epuar{Jsrdslueureuugl4i uep eula oJl{pf lEraz uenerg rep 66 slq 99 pun arr{ef €Z slq 9l urellv uep ur qcr18rpa1 er.{räruapueqe-I orc 'erq€f 66 rollv tur apueqe'I € Jn? uellqnzq€ uolouoru reper^\ puegsrF{csuB run 'uepueqa"I 860 6fl uo^ I'unIIIrxul^I r.uep lrru (arqe19l ral1v orr{ef 6t JOIIVrunz srq ue qcs€r lq€zueuapueqa'Ielp 1Eta1s rul 960 4) retpstuuyuv rul lq€zuv uereEuparureule qreu 'g'p 'eqleruolol uoEuoqaEnzrep lplsaC rorr.lrur lqcudslue JeuugIAIrop eqlag erq 'uaEunl -Icr^\lug egcrlperqcsJelun ueqraJuepuaqe1uepleq atp uo8tezueqloJuelol uep nz 4esuaEag rrrl 'ue{ursnzqu lq€zuv eEuparu Jqes eulä Jnt Jepal^\ puäger1{csuerun '- eJq?t S, JällV tunz slq uenuJd uep leq pun eJgef 7L Jellly runz srg üreuuBIAIuep req - ue lsl{cgunz Jellv uäpueurllsunz ll(u uotol uelalqc€qoeq erp uaEtels uralpsEuuguy uap uI lr{€zuv ueErrpatu Jqes Jäure uorr puaqeEsny :Eunplcrmlug srlJrlur.lgeula uellgc uepläq 'JelqJelqcse9 ur uaEunryenqcg aEr11-e.;nz JnB srq ua8raz ueqräJuälol erq uäpreq elp JU ueqreJuepusqel pun -uelol elp lstlJgunz JI^l uelqsBJlag 'uaqJnsJelun Eunreqrg aqctl nz -Eou pun nz uaruro;sEunllalsJu(I ueqcllpalqJsJelun uarersfleue arp Jne aule lILuJeIq JIA\ uolluqJä eula 11e1qct1Eo61 räq lreqJapuosaga111e1seE1seJ eJepuoseqsul'uu?{ uolselluareqrnds qJIaJägtuäselput sun ualsÄS sellau 'gorE -n{cseru g€p ure os lqcäJ lsl pu€dUnB$IaqJV ellenuelu euapunqre^ '('c1a '6unr 'ue{UBJC uo^ llurerrl JeC F{uzuv aregort eule JI^\ ueErlg,uaq -elp{S 'lagelsqcrelEre^eurägnu ueEozsq^Ileler '1n1osqe)uaqaEreuatunl -lelsre(I uäqJrlpenlrsrolun uep sn€ qJIs essruluuä{rg uafrlgueq esÄpuy elp rU elp eC 'B'n 'uessary räropue uolra>lEgneqegrelsusp lru qcre18 -Jo^ uep run Jepo 'uollelJeluzuepguo) ualalrela8qu sneJorquap '^rzq aus den allgemeinenSterbetafelnder BundesrepublikDeurchland bekanntenVerlauf für die Männer folgt (vgl. z.B. [5]): Nach einem relativ steilen Anstieg im Altersbereichbis etwa 20 Jahre erfolgt ein deutlich erkennbares Absinkenbis etwa30 Jahre.Anschließendsteigendie Sterbehäufigkeitenerstgleichmäßigan, um dann ab etwa80 Jahreüberzugehen in einenBereichgeringerwerdender Zunahme. Für eine weitergehendeAnalyseziehen wir eine Vergleichstafelheran. Hierzu wählen wir die ,,AllgemeineDeutscheSterbetafel1970/72ludänner" (kurz ADSI 70/72M genannt,[6]). Die Wahl fiillt deshalbauf die ADSI 70/72M, da diese die letzte vollständigermittelte Bevölkerungssterbetafelist und wir über den Vergleichmit der Bevölkerungeinige Besonderheitender Versichertensterbetafel erkennen können. Diesen Vergleichnehmenwir vor, indem wir für alle Alter den Anteil der Versichertensterbehäufigkeit an der Bevölkerungssterbewahrscheinlichkeit ermitteln(vgl.Tabelle3l und Abbildung26). Über alle untersuchtenAlter gesehenergibt sich ein durchschnittlicher Gemessen an diesemDurchschnittssatz erkennenwir Anteilsatzvon 92,5o/o. in Abbildung 26 folgendeEntwicklung:Nach einem sehr steilenAnstieg der Anteilsätzebis zum relativenMaximum im Alter von 19Jahrenfolgt Tal im Bereichbis etwa42 Jahremit dem Minimum von ein ausgeprägtes Bereichvon etwa43 bis 510/o im Alter 35. Der sich hierananschließende 7l Jahrezeichnetsichdadurchaus,daßer lediglicheinegeringeSteigung anpaßt.Ab dem Nter 72 aufweistund sich gut an den Durchschnittssatz bis etwazum steigendie Anteilsätzedeutlich über den Durchschnittssatz Alter 85. ab dem die Anteilsätze stark um einen konstantenWert schwanken. Betrachten wir die festgestellten Besonderheiten im einzelnen: seit etwa 1960 l.Aus der Entwicklungder Bevölkerungssterbetafeln wissenwir ([5], [6]), daß im Altersbereichvon 18 bis 20 Jahreneine im ZeitablauffestdeutlicheErhöhungder Sterbewahrscheinlichkeiten stellbarist. Dieseswird im allgemeinenauf die Zunahmeder Unfalltodhäuhgkeitenim StraßenverkehrdiesesAltersbereicheszurückgeführt. Aus diesemGrund erscheintdie Entwicklungder Anteilsätzein denjungenAlternplausibel. wissenwir seit langem,daß durch die An2. In der Lebensversicherung tragsprüfungein zeitlich begrenzterEinfluß auf die Sterbewahrscheinlichkeiten vorhandenist. Personenmit gesundheitlichoder beruflich bedingtemerhöhtenTodesfallrisikowerden nicht oder nur gegendie Zahlung einesZuschlagesversichert.Diese Selektionwirkt sich dahingehendaus,daß in den erstenVersicherungsjahren eine Minderungder Sterbehäufigkeitenfeststellbarist. Das Neugeschäftdes untersuchten 158 6SI Jop lnu sun Jr^\ uassBrueJq?t 6t e/t\le slq uätun{u?^rq3s ue{J?ls Jqes Jep punrEJnv :uellelqseJ sepuatloJ rI^\ ueuugrl os 'Jellv ulo^ lle{tlEugqqv ur szl?slraluv rop Jn"lre^ uap JI/t\ uall{c€4eg 'JeuugI^I Jep ua8luef -ruep Jegn ErElgEurreEo/ot'L6lytr 1Eet1zlesltaluv eqclplruqcsqcJnp JoCI 'Eun11a1sreq eqcsgerEatrrgqaEnzatp 'laJel 'l€ ellequl alp tlgqtuä ualeq uelEtloueqäKI l?raz 17 Eunppqqy e1p -aqrelssEunra{lg^eg JOp uB uassauraEualrelEgneqeqJals Jep ezlgslteluv erp reqn reper^\ fyogra qcraltron req '([9] 'luueuoE C Z//0, lS(V zrnl) ,,uenerJ, ZL/0L61 leJ?togJelseqJslna(I euteueElly" alp lsl sesalp 'ueJaq leJeleqrolsstunrallo^eg ollälllur:e Etpuulsllo^ eplal atp asÄpuy areneueEeura JnJ rueuu?.Wuep Ieq uoqcs alii\ JIrr\ ueqez uanurg elp Jn.{ 'aJq8[ rellv ulap q" BÄle sluqeunz ä^Il?leJ eluBlsuo{ st auraJne Eunlqcra ur EueEreqn uatnals tueute lltu uesEuel ^tltleJ uely uatunf uep ur 'ualtalSgneqoqJals etp uaEtalsqcleJeqsJellvualqcnsralun uetrueseEuep Jeqll :JnBIraAualuuu{eq pu€lqJslno(I 4lqndarsapung alp JnJ uleJulaqJelguourarue8lp uep sn€ tuep ueqcllluase/r\ur uolalEgneqaq -JelS räp a^Jn) olp flog uaEun4u"^\qcs ueluueuet uep uo^ t€ueqqeun 'uaEarluetol 08 ralun (erqe1 Z6 pun 1y) ueuquusny uaEtuatr 1tu arp 'uelqezueuelol uatuuaE uep ut uaEarl u:411y uoselp ut uatunluernqc5 uoJe{Jgls elp JllJ eqcesJn oIC 'sne Jn?lJo^ua^rn) uaralelE rellv tuäp -ueruqeunz lltu ueula qcJnp qols leuqclez qcleJeg apuatetl ual{Jslt\zep Jo(I 'Ir?ls lq3eJ eJqsf Z6 P-Ä}e q3 pun eJqsf 6t ?^ua slq uagslereq -srellv uep ut puls uenerd rep ualolErgn-eqaqJelsrep uetunry€^rqos eIC uenerc'z'7,'(,'s 'uaEugErquluarepu€uap reqluaEeEualtalqctluleqcs -Jq"^\aqJels elqgqJe aEurErqufsgngeD esalp uaEtaz'uesst^t leJsleqJels -sEunralloireg JOpsn€ rl,rl allyuoqelzeq 106l slq y6g1 aEueErqefslrnq -ec elp Jn€ rsllv osalp qcls g?p 'uergpFe qrrnPup qcls lg?l uergsf raq 'g Sg pun ZL ea'le uoqcsl^\z urellV uap uI äzlESIIaluV rap tarlsuy. 'uaqBq "^rsn arm'uago.r8gngutg Eunqcnsrelunaqcslulzlpätu'8un1tagons1;eqcsatna51 uelqcnsJelun Jeqgu lqclu Jep qclnqclsulq JoIIV ueuleztlle rap tun -lesuaurruesnzspu"lsagJep uI aqcesJn eJqI ueuuoä ualtel8gngqoqJels uap ur uaEunquenqcs ueJä1Jgjs uepueleJgne 8Z JOIIV luop qe elq 'lurruruqe ua3unraqctsran uaqJrlpuueq llazsuoq{3les J3p uI Jap IIoluv rep sotlJlareqsrel[v sesärp epuA ruu pun paEelraqll FeluupollluJun ueJ€qrellloles lqclu 'laqrsneld el;qef uap EunlrmsuolDleles alp Nqcgunz ep Z, slq tuellv uep ur Eunqcuqug elp qcn€ luleqJsJelIueCI'arq€f Se slq 8l qJlareq -srellv uap Jn? ueqclpuese/$ rul qJIs lqeEeq sapuelsaqsEunJeqclsJä^ Tabelle3l: Vergleichder Stichprobenmit der Bevölkerungssterblichkeit. ADSt 70172M per 100000 Proz.Anteil beobachtetan ADSI 7Ol72M l6 l7 l8 l9 lt4 l6l r99 203 37 92 88 lll 20 2l 22 23 24 200 193 t84 r74 166 25 26 161 158 159 l6l r65 86 83 82 95 58 "tl .,1 28 29 t5 70 85 85 ADSI70/72F per 100000 56 & 67 67 Proz Anteil an beobachtet ADSI 7Ol72F 321 4l 67 87 65 64 62 6l 62 66 /) 7l 63 64 67 70 87 l16 106 9l ll8 IJ )t 85 187 r97 59 69 82 84 70 77 82 89 96 105 60 88 53 t27 8l 5l 65 60 70 75 l16 127 138 l5l t64 )/ 57 llt 38 39 210 227 246 269 294 40 4l 42 43 44 320 347 376 406 439 77 7'7 69 84 85 178 195 2t3 234 257 68 t07 86 88 96 45 46 47 48 49 475 518 570 630 698 84 96 9l 87 90 282 3ll 344 380 418 82 80 ll8 84 50 5l 52 53 54 77r 844 920 r 002 I 095 94 95 90 90 97 456 492 526 559 596 82 104 100 83 89 30 3l 32 33 34 35 36 5I 160 170 175 r80 r02 il3 It I9I 86 €II 60r 9589Z szl L9l VZ SWZZ 6II 801 t866Z 906LZ 016SZ 66 t8 OII L0l rz8e s6€€ LF8n 7$n z0l 86 96 86 00r 'II 6II ilt zzl 0n s9t 8 289L I6L9 8r09 6ZnI 001 z0l 66 86 901 €089l 695Sl 96eVl L6Ztl 98ZZl sgl €w6 'II 6t7,nl Lt6Zl 2 8 9I l 6 I SO I 86 IOI 00r IOI zM0z n* 6l s608r tzl 8899l Lll nztsz $zn€7, vsLtz 9Zt0z tts 8r szoLl 80t 96 801 96 z0l z6 E6 66 t8 68 66 66 I8 t0l Llr z0l '96 96 86 IOI 68 6 t 0€ 689Z 668Z znt7 S 1 6I I I TI 629 l 99€I rzzI 960 I 886 968 l,I8 6nL 689 8€9 c ztl0t lsov us lelqceqoeq 00000t red Irotuv zord c zrl0, lsqv zrl 9lr z0l 9II 80r t0l t0l 76 001 E6 06 06 n9t,tl 9ZS0l wL6 9906 9rt8 7,6 I6 06 68 88 L8 98 98 t8 €8 z8 I8 08 6L 8L LL 9L SL ZL IL OL z6ss CI 008r. ztz,L LV99 90t9 90ts 6t9n EZZn 928€ 69nE tzt t. IISZ 6e,s7, 6€8 €0r vLcz ,nc I6 001 €6 L6 t6 86 E6 96 t0r €s9 s8t 9€€ 902 VL 69 89 L9 99 s9 v9 E9 z9 I9 09 6S 89 LS 9S 9S n zrot ls(Iv ue lelqreqoäq 000001red Ireluv'zord I^[ ztlOt lsov (6unaasuog)It oltoqel Tabelle3l (Fortsetzung) ADSI 70172M per 100000 Proz.Anteil beobachtetan ADSI 7Ol72M ADS|70/72F per 100000 hoz Anteil an beobachtet ADSI 7Ol72F 93 94 32201 34 570 82 107 28606 30366 ll7 l14 95 96 97 98 99 37 092 39768 42 598 45 578 48 703 135 106 50 4 t37 32 r24 3 38 7 1 35 597 37 290 38942 89 l3l ll5 89 l7l Gesamt 92,5 97,3 N R o o c o g c Alter 70/72M' der ADSI mit Männer der Stichprobe Abb.26. Vergleich r62 €91 ' Ä zL/DLls(JVrep trul uenErcegordqcpsräp qcreFre^ .42.qqv JEuv = 9. ;5 c, U, { o { N 1t ueuelrqalnc uop rlcsu eEsJderc 'tsr ueqerJgJsoq llo^uurslle{ErEusqqv älsuolDlunJelp qo pun ueqcreJsn€uorJalrDlalBoelp qo .a-Iepuosaqsur letnapeqsesarq1sr ErpuamlouuoqrynJlalz rap uroC JOpuorte{Urpoq oure qo 'eEerg erp gcrs \1rcilsZ'Z'g ur uassrugeEJg uep uorr puaqeEsny E u n l r a r r r a gp u n E u n q c r e l S s n y ' E ' g 'Jellv uepuesrlcu^\ lrtu ezlgslreluvJepeurr{BunzuetuueSJeppun Eunlrnsuorl{elas uopuassBlqc"u Jep snu 1zläsuatutuesnz tuellv uaEunl uep ur EunEralgeJOlJgJs erp qcrs gep 'lelnopoqsaserq .ureslEurpaq -suotpleles pueEarnragn urellV uaEunf uop ur eJepuosäqsur prvrr Eopsuv ueserpJnJeqcesJalerq JnE lreqJepuosog eJelreÄaurerlsEaqsuyu?ueqc -ordsaEuesep auq?usnv l1ur ezleslreluvJep äAJn) arp 1sa,nluresaEsul 'reEuuat Euntrelg erp lureqcsJesEurprellelrog qcreraqsJellvuaqcrnseJ tur qcnp gcrs 1zlesruopuel apuaErolsaserg 'uaErezJnBIJa^uapuaErels ueure azl-?s[oluvelp qcreJsqsrallvuesarp ul g?p .ueElluEaqoEussny wird dadurch beantwortet, daß wir keine Besonderheit festgestellthaben, die ein speziellesweiteres Gütekriterium erfordert. Hiermit erübrigt sich eine Enveiterung dieser Kriterien. Auf der anderen Seite können wir aufgrund der in 5.1 angegebenenBegründungweder auf das Glätte- noch uuidus Anpassungsmaßverzichten. Das Iterationsmaß wollen wir ebenfalls'beibehalten,es wird jedoch ein deutlich kleineres Gewicht erhalten als die anderen Kriterien. Die ausgeglichenenWerte sollen auf 5 Stellen nach dem Komma genau berechnetwerden (entsprechendder Genauigkeit bei den ,,AllgemeinenDeutschenSterbetafeln")' Aufgrund der unterschiedlichenAnalyseergebnissemüssen wir für die weiiere Beantwortung der gestellten Frage sowie die folgenden Tätigkeiten wieder getrenntnach den Geschlechternvorgehen. 5.3.1. Männer Die festgestelltenBesonderheiten erfordern eine untenchiedliche Gewichtung dei beiden Kriterien Glätte und Anpassung.So erscheint es.beispiäsweise sinnvoll, im Altersbereichvon 72 bis 85 Jahren aufgrund der Iiesonderheit in den Geburtsjahrgängen1894 bis 1907 eine stärkere Anpassung zu verlangen im Gegensatz zu. den folgendjrn Altern, für die äufgrunO der größören Schwankungen eine stärkere Glättung vorzunehirt. Diesei bedeutet, daß wir eine Aufteilung des gesamtenAlters..i bereichesin Teilintervalle so vornehmen müssen,daß in jedem Intervall eine altersunabhängigeGewichtung der beiden Kriterien möglich ist. unserera1glmeinen Form der Zielfunktion (s. 5.1.3)wirkt sich Bezüglich -Altersaufteilung hinsichtlich der Glätte und der Anpassungin.die r eine IntervalleIr, ..., I. lmit tt u ... \./ I, : [16,99]und I n I: : 0 ftit i * j und i, j : l, .. ', r) wie folgt aus: Z : Z ( P . 3 x, 2 , V ) : E r - Z t( R r ,t r 2 +) E z ' Z z ( Y r : gr . L : - t l + Ez'zz(Y _ G,,,. fr,i(Rr)t gz,i.fz,i(x2)) (s.4) I mit 91* gz: l, gr,i * gz,i: I und fr,i, fz,i Funktionen der Einzelkriterien aufdem IntervallI; für i : l, ..., r. Hierbei entsprechenf1,; bzw. f2,; den Funktionen f1 bzw. fz in (5'l).bzw' (5.2) eingescirränkt aui das zugehörige Intervall li und 22 der Funktion f3 in (S.:).1ür die Berechnungder f1,1bleibt noch zu bemerken, daß im Hin'Utiöt auf einen ausreichend giatten Übergang der Altersbereiche sämtliche für den Gesamtbereich ermittelbaren dritten Differenzen in den jeweiligen Teilintervallen zu berücksichtigensind. t64 991 0r'0 0g'0 0t0 0€'0 onl or': 09'0 0t0 orl orl l. ' 't Q o 0z; 08'0 0€'0 orl 08'0 0.1 0r'0 08'0 l'te rjzi 08'0 r3 rl rnJuerot{eJslqcrÄoC qcrereqtuesoC Eunuqclezeg egotdqctlS 'uoIlIunJIaIZ elp rnJ uerol{sJslqcl/rloO :Z€ allegBl 'uezluqcsnzqu nz uass?[) ua8ruefelp 'ueEnu8eq ]IIuBp sun JI/t\ uossnlu sruqeEJesuort{unJlelzs?p Jne ueEunqclelSsnv uo^ ossBl) uer€q{uap repaf EunryrA\snv erp Jsr qcrlSourun se BC 'ueuuo{ ueploqosJalun elle^ -Jelursrellv rap Eunltagelun Jep pun (uor11un;ptluauodxg'ruuqeleyl -zgedruog'g'z) sezlase8eqräls uäpuaEerlepunr8nzsep'(uerqu3ren-Äp.leg -3u1;1 'apoqtel l-runrulullN-zl 'g'z) suorqegran sap '(qcstfl?ue Jepo qcsruegcäru'qcsgu.rE)sd,(1 sep qclnqclsulq qcIS olp 'uaEunqcralSsny uaqcrlEour uo^ IqBzuV elzuarEaqun aula sa lqlE 'uaq€L{ lryaureq I'g'? ur Jr^\ arl[ 'ua{u-e.rqcsnzuleuaEunqcrelEsnv uapueuurol o8erg uI Jap 'utnlep e8ueyq erp uelBCI rclelqceqoeq rap asÄ1euyJep uo^ pueqeSsne se lqe8 - uerq€Jre^sqcraltsny rep lq€asnv - rlrtIJS uepueSlog tu1 'uass$ruuer{orzrelunEunlqcerlag ueqoslllr{ Joule qcou ueroDI€JSltlcIA\äD arp EunqcrelEsny ;eflogJe qceu JIA\ üBp os 'ula11ttureuaJqBJJeAuoula{ 'uelralqs uassruqeS:aasÄ1uuyuap lrru Jr^\ ueuuol uäl6 uensueE uaq Jnu qcIS uass€lueJol{BC esalq 'Jo^ Zg elleqel ut Eunllo1s snu rq-u3eEun -ueuuusnz rap pueqcerdslueJI^\ uaqeEuerolluJslqolmeg uefqguaq a1q ' : st [oo'98] lsg'zrl:T Ittzvl: tl hv'zT):zt Ilz'gtl: tr :l$J ellu^Jolu1uopua81o.;elp rI^\ ueEeluelteq 'ueSepaz ell€^relullloJ -repuosog ue111s1seE1sa.; Z'Z'S ul rep punrtgny ur qJreräqsJellv uep rl^r uässntu (7'g) uotqunSprz np puaqcerdslug beschreiben,die mit Sicherheitzu keinem befriedigendenErgebnis führenwerden.Hierzu zählenz.B. die folgendenKlassen: l. ohneIntervallteilung (2.B. symo mechanischeAusgleichsverfahren ohne Randausgleichung metrischeFormeln), o analytischeAusgleichsverfahren mit einem Gompertz-Makeham-Ansatz(wegendesTalesim Bereichvon 20 bis 42 Jahren), 2. mit Intervallteilung o im Altersbereichunter 42 JahrenanalytischeAusgleichsverfahren mit einemGompertz-Makeham-Ansatz, o in den Randintervallen mechanische Ausgleichsverfahren ohne Rand(2.B. symmetrische Formeln). ausgleichung Es verbleibenimmer noch unbegrenztviele Möglichkeitender Ausgleichung, die in der Praxis nicht alle durchgeführtwerden können.Aus diesemGrundewählenwir einigeaus,die möglichsteinenrepräsentativen Querschnittaller denkbarenAusgleichungendantellen sollen.Aufgrund Normierungsetzenwir als der für die Zielfunktion(5.4)vorgenommenen Annahmebereich dasIntervall[0,1]fest. Für die Stichprobeder Männerwählenwir die in Tabelle33 beschriebenen Ausgleichungenaus. Die daraufhin ermittelten Zielfunktionswerte zeigt ebenfallsdie Tabelle33. Insgesamtersehenwir, daß die Ausgleichungen mit den niedrigsten Zielfunktionswertendurchweg auf dem oder auf dem Verfahren der SplineWhittaker-Henderson-Verfahren Funktionen beruhen. Dieses Ergebnisüberraschtnicht, da bei beiden Verfahrendie Kriterien Glätte und Anpassungin einer ähnlichenForm findenund da dasdritte lfuiterium(Anzahlder lterationen) Verwendung ist. lediglichmit einemgeringenGewichtin die Zielfunktioneingegangen fällt zugunstender Ausgleichungll, die den niedrigDie Entscheidung sten im Annahmebereichliegenden Zielfunktionswert aufweist. Diese Ausgleichungmit den Ausgleichungergibt sich als zusammengesetzte ersten sieben Werten nach der Spline-AusgleichungNr. 5 und den Nr. 2. restlichenWertennachder Whittaker-Henderson-Ausgleichung 5.3.2.Frauen in den Altern unter 50 Jahreund ab 92 Jahre Da die Sterbehäufigkeiten aufgrund der geringen Anzahl beobachteterToter stark schwanken, erscheintes sinnvoll, in diesenAltern eine stärkereGlättung zu Lasten der Anpassungvorzunehmen.Im restlichenAltersbereichvon 50 bis 9l Jahrenwerdenwir dagegendie Anpassungstärkerbetonen,da die Kurve bereits verhältnismäßigglatt ist. Ebensowie bei den Männern nehmen r66 L9l 09'0 s8'0 'JN sn?eua^\ z I rN sn€eue^\ :srs?g ' ( ( ' b66-t8 - t ) : 1 )u 1u 1 rnJsepaC 7 uroudp4 uosrepueH-r3{BllFl^\ 66-87, uauoqryng-eu11dgZZ-91 elerpen| elsurepl t€zz'0 / s}tz'0/nL6r' 0/s€8 I'0 *b 'ulq '€ /m,Lt'D/rL9t'0: rep eJIIHrlur tuetreqn recuad5 uo^leuuod-01{und-sl 9Z-9I :srs?g 'rb '6 alerpenf olsuropl 4.rgseperg urow(1o4 x 66-18 :sls"g Z0'(, "'I :tunlqcr,tog 3 ,tI'01 'JJI(I'€ :u€uräll?lD uosrepueH-relEllrq^\ 8WZ'0/S0tC'0:*b :JJIq '€ ropeqreu rep eJllHtgr tue8reqn racuedg uo^ Ieuuoc-äuund-lz "I 3'1 '0I:Eunlqcrmeg 'Jllcl't :gEtueilglD uo$epueH-reIBlltr,l/l\ zl'62 8W'0/ Stl' 0/ zzr'0/ ti' 0 :'b lrtu .grq'g räp oqräUrep Eunzlesgog u!tugqcs x Zr'l 8t't €9'0 EL'\ '-I 3 t't :Eun1gcr,nag 'JJIq'€'0t :wueu?lc xbr43 seperg'6 urouflo4 ( ( - b- t ) : 1 ) u 1 u 1 r$JsepurC'g urouÄ1o4 lalqcltraEun 96 :ge,[stunsseduy lalqcmatun 94 :ge,nsEunsseduy II 66- Lg 98- I8 08-€z ZZ-91 0l 66-68 88-18 98-92 9Z-9t 6 66-96 s6-02 uosropueH-ra{e$H^\ 6 t - 9 t urntururlt-z/ 66-9t urnurrurl4l-rx 66-91 uouorqung-ourldg 66-91 uouorl>1ung-aurgdg66-9t 8 L 9 S n x w'0 ss'0 I €'9 "I 3t"I :Eun1qcr,tag ' JJIC'€'001:gBruenEIO "I 3t"I:6un1qcrms9 'JJIC'€'01 :gBtuenglD lelqcpneEun 'ulo'€ '09:g?tllewlc ue^{suoF -{unJIä!z uatunrysureg uosrepueH-10{3fflq,/r\ 66-91 uosrepueH-re{€ulq^\ 66-91 rollV uarq€Jre 66-91 uosoPueH-ra{sllrrl!\ € 2 L I tunqrarqcsag 'rN 'reuughlrap oqordqctlgorp uetunqcrelEsny rep tunllolsuoururesnz:€€älJoqel 4g wir damit eine Modifikation der Zielfunktion wie in (5.4) beschrieben vor. Die Altersintervalle ergeben sich entsprechend unseren oben genannten Anforderungen zu: 11: [6,49] 12: [50,91] \:[92,991. Die vorzugebendenGewichtsfaktorensind in der Tabelle 32 zusammengestellt. Auch in diesem Fall geben wir das Intervall [0,1] als Annahmebereich vor. Bezüglich der Auswahl der in Frage kommenden Ausgleichungengehen wir wie bei den Männern dargestellt vor. Die auszuschließendenAusgleichungen betreffen im wesentlichen dieselben KlasSen. Zusätzlich können wir noch alle Ausgleichungen unberücksichtigt lassen,die in den Intervallen 11 und 13 zu einer nicht ausreichenden Glätte führen. Hierzu zählen neben denjenigen mechanischen Ausgleichsverfahren, die eine sehr starke Gewichtung des auszugleichendenAlters mit dem davor und dahinter liegenden Alter vorsehen, auch die analytischen Ausgleichsverfahren mit einer Vielzahl von zu bestimmenden Parametern. Für die Stichprobe der Frauen wählen wir die in Tabelle 34 beschriebenen Ausgleichungenaus. Die auf die beschriebeneWeise ermittelten Zielfunktionswerte (vgl. Tabelle 34) zeigen den minimalen im Annahmebereich liegenden Wert für die Ausgleichung2. In diesem Fall entscheiden wir uns damit zugunsten einer für den gesamten Altersbereich einheitlich nach dem Whittaker-Henderson-Verfahrenermittelten Ausgleichung. 5.3.3. Bewertung Die auf die oben beschriebeneArt ermittelten abseleitetenSterbetafeln müssen wir noch einer kritischen Überprüfung- unterziehen. Dieses geschiehtanhand der beiden Fragen, ob die Vorgaben für die Zielfunktion (2.B. die Gewichtsfaktoren) so erfolgt sind, daß die festgelegten Anforderungen an die abgeleiteten Sterbetafeln erfüllt worden sind und ob die abgeleiteten Sterbetafeln zur Lösung der Aufgabenstellung herangezogenwerden können. Die Überprüfung der Gewichtsfaktoren erfolgt mit Hilfe der Sensibilitätsanalyse.Für die durchgeführten Ausgleichungenzeigt die Tabelle 35 die Ergebnisseder Sensibilitätsanalysefür jeweils einen Gewichtsfaktor. Es zeigt sich, daß eine Variation des Faktors 91 lediglich dann zu einer führt, wenn die Glätte und die Anpassungeine Entscheidungsänderung 168 691 l r:ol lr :rr'ol [t :o] I I : g te8.0:qtr:q lr :ol l r : o l [ r : o ] lr:ol [t:ol'o] h : o l l r : o l[ r : o ] tr:q trs.0:q s1 61 ter'o:zo'ol lso'o:zs'ol tLd r'te za ra uanurc :cd tos'o:ol lr :re'o] t'rE zt 'o reuughl 'I qcrOroqlu€sec ruollv uäp ul elqclnreD elp rnJ lle^rolu1 Eunuqcrezag egordqctl5 'ueroDleJslt{cl^räColp rnJ esÄpuusleltltqlsues :ge ellequl 88'f8l 'b u11Lr;sop?rg'3 urouÄ;o4 elerpenfolsuropl 66-t6 80lz'0 :u0^\ -s8ueSreqn 16 " qrrnp Eläsre recuadg uo^lärurod-ollund-g1 z6-c(, x g0'I 0f'0 S6'l 16'0 tl'l W'l *'I :Eunlqcrmeg 3'1 60t 'lJlo'€ :g€tuenglD 1 tuntutpeg 'zlesrrv-Iueqe{e141 -zgodtuog '6 "b 413sapurg urou{1o4 (('b- t):1)u1u1 JnJsopelg 'g urou{1o6 lolqcnreEun '96 :gamsEunsseduy lalqcvrre8un '73 :gemEunssudql lelqcr,netun '91 :pe,nsEunsszduy uosrepuoH-rel?liltllA 27,-91 O I {p;eg-Eup1 urnuturl4l-./ 66-91 6 66-91 8 urnurruqAl-r/ uouoqryng-eurldg ueuorllung-eurldg 66-91 L s 66-91 9 66-91 ueuorllung-eurldg 66-91 ? x 6€'0 ' '1 3 ,t'1 :tun1qcr,trog JJIC't'001 :g?ur311?lD uosr0pu0H-re{?ilH^\ 66-91 t x uosr0pueH-re{elllrll\ "I 3 '''I :8un1qcrnag 'ulq'€'z :geuellelc It'0 uosrepueH-rel€ulq^{ 66-91 \3,"I:tunlqcrmag 'JJIO't'01 :WuIeu?lD 9€'0 66-91 z I rollv uerqeJrs^ uel\suoq -{unJIälz Eunqra.tqcseg 'r61 ue8unryaureg uenerdrep aqordqcrlgarprn; uetunqcta;tsnyrap tunllelsuouuesnz :t€ olpq?J Tabelle 36: Gegenübentellung der beobachteten und ausgeglichenenSterblichkeit per 100000 Lebende. Frauen ausgeglichen beobachtet ausgeglichen beobachtet l9 68 124 165 185 42 148 175 226 68 6l 56 53 180 26 45 58 20 2l 22 23 24 t82 169 r54 t43 137 t7l 160 l5l r66 97 50 49 49 50 5l 43 48 4 35 53 25 26 27 28 29 t32 127 r24 t2l t20 ll5 ll5 lll 137 t4l 53 56 58 6l 64 55 74 7l 64 86 30 3l 32 33 34 120 l2l 123 127 l0l t2l 147 t57 68 72 r38 84 9l 46 72 47 r22 85 35 36 38 39 l4l 153 167 185 207 108 147 147 r88 220 100 ll0 122 135 t49 66 73 153 154 186 40 41 42 43 44 232 261 293 329 369 246 267 258 341 375 r64 180 r97 2t6 236 t2l 208 184 205 248 45 46 47 48 49 414 462 5t6 574 638 40t 496 521 546 631 258 282 308 336 367 232 250 q7 318 307 50 708 785 869 722 799 829 400 436 475 374 5r2 l6 l7 r8 ) I 5r 52 r33 s25 tLl 08zzz tw 0 z LLV6 6996 €zs0r zvg0r 8 6 tt t 6187,1 9 9 9I I LEIEI 999Zl L C \t l ttL 8l gat Ll 'I9 SI t69 EZ 6906l vL66l €9€9r 9889l 608t 6SZn 991t. tEzn 9 t s8 tt9 L 9289 8809 LW9 6EnI ZT.LL zlL9 196I wL9 9Z6V I99t S I €€ 6 t 0g 0r9z 98t Z 661| O I TI 889r zts l 60I I sLzI s8zI r00I 698 r8t teL 669 899 8CS cw lalqceqoeq ezEt It6Z 989Z 287,7. 0z0z E6LI 86Sr TEnI 882r S9II t90 I 296 8r8 208 NEL eL9 88r 8Z 69CnZ 9t€,€7, LNLZZ 8S8IZ wz9z LSLVZ ('L LC 196tZ t09 0z t.LEI,I I Z EZ I 9 I €I I 6Sg0r tgt 6 0r8€r T 6 Z6 I I Z O8 I n6L9l 609Sr 69nnl 0€€6l 0 € 89 r LZg9l O 8 IS I ü9 9t / 8 SI I 1 6 0I I ELLOI €9S6 z l 98 ENLL LgIL I 8 I9 r86I nuL, 0r9n 8 1 6€ 7,t t 6II€ vt8(, 808Z €,nE z €,022 916I 988r 6 I 9I g8€I 617,I LSOI 006 t99 LIS 6nzr sr9 ueqcrFo8sne lelqceqoäq t6s 8 L8LL teot 68 88 L8 98 98 t8 €8 z8 I8 08 6L 8L LL 9L 9L TL CI 69 89 L9 99 zngt. ZL IL OL €Et 9 189I 960S 6SSt 910V w L l 6Z 8t9 7, ng' Z s9 LgEE zztz L t 6| gELI 7,19| sznI z6zI zLt I E9 z9 I9 09 6S 8S L9 9S 99 €9 t96 n9 290r uäqcrlaeEsnB uen?Jc (Sun4esuog)9€eileqel Tabelle36 (Fortsetzung) Alter Männer Frauen ausgeglichen beobachtet ausgeglichen beobachtet 90 9l 92 93 94 27781 29 339 30 937 32 575 34253 21 557 27 s86 37 500 26 316 36 842 24 201 26224 28 350 30578 32W8 25 543 28 341 26 r29 33333 34722 95 96 97 98 99 35972 37730 39 529 41367 43 246 50 000 42 r05 21 429 20 000 66 667 35 341 37 876 4 05 r 3 43 253 46 095 28736 44 444 40 909 33333 66 667 1m Alter Ausgeglichene Sterblichkeit,ätli:ii 90% Vertrauensintervall der Stich- Abb.28. probeder Männer. 172 'Z 'rN Sunqcreltsny.... 'reuupl4lrap eqordqctl5reilv '0€ 'qqy T I T o: c 5 ct * o -qcrls rep ll€^rolursuen?rT"1f ** 'uenerJrop eqord '62'qqv :iäi:;'*'Ue{qcllqrelSauaqctpeEsny- geringereBedeutungin der Zietfunktionerhaltenals das Iterationsmaß. Der kleinstevariationsbereich für die Faktorengs.1beziehtsich auf das Altersintervall11bzw.12bei den Männernbzw.Frauen,in dem damit die Gewichtungder beidenKriterien sehr sorgfältigvorgenommen werden muß. Nach der Sensibilitätsanalyse ist esnotwendig,die bestenAusgleichungen daraufhin zu untersuchen, ob die abgeleitetenSterbetafelnauih die föstgestelltenBesonderheiten enthalten.Diesestrifft in unseremBeispielauf beide abgeleitetesrerbetafelnzu (vgl. die Abbildungen2g iür die Männer und 29 für die Frauen).Für die Männer weisenwir iedoch darauf hin, daß die Besonderheiten zwar von der Ausgleichung ilr. I I (vgl' Tabelle33) erhalten werden,von der zweitbestenAusgleichung (Nr. 2) jedoch nicht: Die Abbildung 30 zeigt,daß die AusgteichüngNr. 2 die Besonderheit von l6 bis 20 Jähren" ,,steilerAnstiegim Altersbereich nicht erhält. Da der Zielfunktionswert trotzdem so gut ist, bedeutet dieses,daß die Berücksichtigung der festgestellten Besonderheiten in der Zielfunktionnicht vollständiggelungenist. Außerdemmüssenwir nochüberprüfen,ob die abgeleiteten Sterbetafeln als Rechnungsgrundlage für die zukünftige Bestandsentwicklung dienen können.Die konkreteVorgehensweise hierzu ist bereitsin der Aufgabe beschrieben.Ergibt diese Überprüfungkein befriedigendesErgebnis,so gehenwir entsprechend denin 4.4dargestellten Möglichkeitenvor. unserein 5.1gestellteAufgabeist damit hinsichtlichder Ausscheideordnung für den Todesfallgelöst.Die Tabelle36 enthält nebenden ausgeglichenenWertenauch die Sterbehäufigkeiten. In den Abbildungen28 und 29 stellenwir den abgeleitetenSterbetafelndie Kurven der Konfidenzintervalleder Sterbehäufigkeiten gegenüber.In beidenAbbildungen erkennenwir, daß die Ausgleichungenzu Sterbewahrscheinlichkeiten führen,die denzugrundeliegendennahekommen. t74 9Ll 'sPoqlen'II"' olrP"''ail!^at,'c'N'J '1861''f [Lal l?rrenlcv'pu"cs '&oeql 3I'elepoqrJoserllluerlxa 'lg6I ''f I€usnlcv'pu€cs eql 01 pepuelxg 'tulqlootus ätB.le^v-PalqElo^\-6ut^ow'ail!^arj 'a 'N 'J [gzl '896 6'7 lszl I'Eunuqceruearere.UlO'puollag' '2861'' pu?nlrv'puBcs'uoIl?np?rouo$apuoH-ral?lltq/t\ I puu serlradordTDan 'U ? pun uDq) 'X '7 'uotl) 'Ä 'I lnel Jo suorl?cgrpoy41 'na{o{puawag'r pun uraßuotg'N 't 'g96I lezl x lt1lletuoqlshlrep qcnquägcsel ' 6'ß3otg' H lZZl I I 6 I'{llBruoqleurs8unraqclsre '6161 "f e8e:eletutirorugoÄroeqteql uO'uo?tog-'4 [171 l?rr?npv'puscs'uorlenpur8 '9€61'€t's^t{d 'qlBl/il ouoqqeuow 'Eunqcroltsnyuaqcsru"qcelureP ouootlf, n7'taStag 'y lgTl '1061'€ '11lI 'lueqcsuessl^\'sra^'uäPoqleusqcleF I -snv uäqcsu€qcelurep ouoeqJ uou1aura311y räule qrnsre 2afunquatly'7 [611 'V 'lt6l 'Äell/11 uqol'stsÄpuy;erluenbeg lstl ?pA 'gt6l 5lqsp"ls eqcsrleuäqlelll'uaptaonl'p'^'7 'g [Lll '€t6l 5tl$llBls elpue,natuy'stlcog'7 l91l '1 '8t61 ')pspurs rep ort{opepoqta4aureueElJy'13ozuot4 l91l 'g '4g61'ueErmpuälrrlrv orgr PunuePoqlal\loqcsllsllels'Srzstaty [91J '9161'{Fsll€ls eqcsqeueql€Illpun Eunuqcergle{qclFleqcsrqel'zsr! 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Gross,Untersuchungen und analytischen Ausgleichungen, Vers.Wissenschaftl. Mitt. 6, l9l l. l29l G. F. Hardy, The Theory of the Constructionof Tablesof Mortality, Institute ofActuaries,StapleInn Hall, 1909. Begründungme[30] H. Jecklin wd P. Stickler,Wahrscheinlichkeitstheoretische chanischerAusgleichungund deren praktischeAnwendung,Mitt. schweiz. Vers.-Math.54. 1954. Kapitelzur Lebensversicherung, Jena1921. l3ll C. Landre,Mathematische l32l D. W. Marquardt,An Algorithm for Least-quaresEstimationsof nonlinear Parameters, J. Soc.Indust.Appl. Math. Vol. II, No. 2, 1963. I, NumerischeMath. lO, 1963. [33] Ch.Reinsch,Smoothingby Spline-Functions . . dito . . . II, Numerische Math. 16,1971. [34] Ch.Reinsch,. II, 1955/58. l35l W. SaxeaVersicherungsmathematik und ihre Anwendungauf 136lK-A. Schdfer,Ausgleichungdurch Splinefunktionen Sterbetafeln, Angewandte Statistik,1978. [37] H. L. Seal,Graduationby piecewiseCubic Polynomials:A HistoricalReview, BlätterderDGVM. 1981. l38l J. Stoer,Einführungin die NumerischeMathematikI, 1979. [39] E. Thoma,Die analytischeAusgleichungeinerSterbetafelmittelsder Methode der Momente,Blätterf. Vers.Math. Bd. 3, Heft 3,1934. Blätterf. Vers.Math. 3, [40] S. Vajda,Beiträgezur Theorieder Ausgleichsformeln, 1936. der Schweizel41l F. Vogel,Die Sterblichkeitbei den Einzelkapitalversicherungen rischenLebensversicherungsund Rentenanstalt in den Jahrenl97l bis 1980, Mitt. d. Vereinig.schweiz.Vers.Math.,Heft l, 1983. Ausgleichung,Vers. Wissen142)W. Wirtinger,Zur Theorie der mechanischen schaftl.Mitt. 3. 1907. [a3l J. Zapff, Die Ausgleichungvon Sterbetafelnunter besondererBerücksichtigung der Gewichteder Einzelbeobachtungen, Teil I, Blätterf. Ven. Math. 5, 1940. p\ J. Zapff,... dito . .., Teil II, Bläuerf. Vers.Math.5, 19,t0. Basel1958. l45l E. Zwinggr,Versicherungsmathematik, für die betrieblicheAltersversorgung [46] K. Heubeclr,Neue Rechnungsgrundlagen ,,Richttafeln 1982", Blätter der DeutschenGesellschaftfür Versicherungsmathematik, 1982. t76