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A radically simple way to monitor life expectancy

Ilya Kashnitsky, Interdisciplinary Centre On Population Dynamics, University Of Southern Denmark
Alexey Raksha, National Research University Higher School of Economics
Jose Manuel Aburto, University of Oxford
Jonas Schöley, Max-Planck Odense Center on the Biodemography of Aging
James W. Vaupel, Max Planck Institute for Demographic Research and Max Planck Odense Center

L'espérance de vie périodique est la principale mesure récapitulative de la mortalité actuelle. L'élimination de l'influence directe de la structure par âge de la population permet de comparer de manière significative les niveaux de mortalité et les changements entre les populations et dans le temps. Le calcul de l'espérance de vie exige des données détaillées de haute qualité sur les décès et les chiffres de la population, ventilées par sexe et par âge. Ces données ne sont disponibles que pour les pays les plus développés. De plus, même dans les pays les plus développés, il devient disponible avec un retard considérable. Et pour la majorité des pays à travers le monde, les statistiques de décès opportuns et de haute qualité ne sont pas disponibles. Dans les situations de choc de mortalité telles que la pandémie de COVID-19, les comparaisons des niveaux de mortalité en temps quasi réel sont cruciales. En nous proposant sur les régularités étudiées de la mortalité humaine, nous présentons une méthode d'estimation fiable de l'espérance de vie basée uniquement sur la série chronologique de ses valeurs précédentes et la série chronologique du nombre total de décès observés dans la population, non désagrégées par sexe et par âge. La simplicité radicale de la méthode permet de suivre l'évolution de l'espérance de vie en temps quasi réel, si le nombre total de décès désagrégés dans le temps (journalier, hebdomadaire ou mensuel) est disponible.

Keywords: COVID-19, Mortality, Methodology, Historical demography/methods

See extended abstract.

  Presented in Session 166. Methods and Data for Demographic Analysis