長壽是一體兩面的事，一方面享受到壽命延長帶來的好處，但又同時面臨到風險，因為在老年時將會受到經濟及醫療的威脅。面臨長壽風險的現在，死亡率的預測變的重要，到底未來死亡率將如何變化，人類的壽命又會延長到怎樣的地步，我們希望藉由死亡率模型來解決，若是模型可以預測未來死亡率的趨勢，那就可以提前做好準備。
    由以往的文獻指出，死亡率會受到總體經濟因素波動，由研究中發現死亡率與GDP的成長和失業率息息相關，而Lee-Carter 模型可以預測死亡率，如果將之結合是否能提升模型預測能力，本研究的做法是找出影響各國之間的顯著經濟變數，之後再與加入含有死亡率指數kt的回歸，如果在有死亡率指數的回歸中仍有顯著的經濟因素，那表示在使用Lee-Carter模型或經濟模型時也必須考慮到當時的經濟環境。 
    本研究採用20個OECD國家並以1960年到2009年及1970年到2009年為研究期間，因為時間序列資料特性，所以在資料定態後進行回歸，結果發現在死亡率指數下經濟變數與死亡率仍有顯著關係，發現研究中考慮的經濟變數如GDP成長率、失業率、勞動參與率、勞動工時皆對死亡率有顯著影響，本研究結果分為四類，其中研究對象中有一半的國家在加入死亡率指數kt後仍有顯著效果，表示Lee-Carter模型仍有需改進的空間，因為利用統計或精算的工具仍無法抓住總體經濟因素帶來的變動，本研究亦發現國家的高社會福利會使其死亡率不受經濟波動影響。結果建議在使用死亡率模型或做死亡率推估時仍需考慮總體經濟因素帶來的影響，這會幫助死亡率預測更加精準，也藉此希望能解決長壽風險帶來的問題。

There are two sides of same coin. On one hand, the extension of life is a good thing because we can enjoy our life longer. On the other hand, we also face longevity risk that we do not prepare enough money to afford living cost for extension life. Thus, to forecast mortality rate is a important thing because it can help us understand the longevity risk more accurately.

    From literature we can know that correlation between the mortality and macroeconomic fluctuations, and we can use Lee-Carter model forecasting future mortality. The purpose of this study is integrating these two factors to improve the mortality forecasting.

    In a first step, we investigate the relationship between mortality and change in marcoecomomic fluctuations. In second step, we investigate the the analysis including Lee-Carter mortality index kt and marcoecomomic fluctuations. 

    Using data for twenty OECD countries over the period 1960-2009 and 1970-2009, this study finds that Lee-Carter model mortality index kt correlates significantly with marcoeconomic fluctuation, such as GDP、unemployment rate、participation rate、working hour. Furthermore, we also find that over half countries marcoeconomic are significant, even though the regression contain mortality index. We also find the mortality rate in some high social welfare countries have no significant correlation with macroeconomic fluctuations. The empirical result of this study suggests if we use model to forecast mortality rate, the macroeconomic factors should be involved in Lee-Carter model.

目錄
第一章  緒論	1
第一節 研究背景	1
第二節 研究動機與目的	3
第二章  文獻回顧	5
第一節 影響死亡率的經濟變數	5
第二節 Lee-Carter模型	8
第三章  研究方法	11
第一節 建立模型	11
第二節 變數定義與資料來源	13
第三節 實證方法	16
第四章  實證結果	25
第一節 敘述性統計	25
第二節 全部國家之實證結果	29
第三節 個別國家之實證結果	31
第五章 結論	61
參考文獻	63
附錄	66

圖目錄
圖1-1 25到64歲女性死亡率趨勢圖	1
圖3-1 日本死亡率歷年走勢	18
圖3-2 西班牙及日本GDP成長率歷年走勢	19
圖3-3 加拿大、日本、義大利平均工時歷年走勢	19
圖4-1 主要國家女性死亡率指數	26
圖4-2 主要國家男性死亡率指數	27

表目錄
表3-1 未差分前單根檢定結果	17
表3-2 未差分前單根檢定結果	18
表3-3一次差分後單根檢定結果	20
表3-4一次差分後單根檢定結果	21
表4-1 所有國家之敘述性統計	26
表4-2 所有國家之一次差分後之敘述性統計	27
表4-3 所有國家之相關係數	28
表4-4 所有國家之迴歸結果	30
表4-5 實證結果分類	31
表4-6 美國之迴歸結果	33
表4-7 美國之迴歸結果	34
表4-8 加拿大之迴歸結果	35
表4-9 加拿大之迴歸結果	36
表4-10 愛爾蘭之迴歸結果	37
表4-11 比利時之迴歸結果	38
表4-12 西班牙之迴歸結果	39
表4-13 西班牙之迴歸結果	40
表4-14 法國之迴歸結果	41
表4-15 澳洲之迴歸結果	42
表4-16 義大利之迴歸結果	43
表4-17 瑞典之迴歸結果	44
表4-18 瑞典之迴歸結果	45
表4-19 西德之迴歸結果	46
表4-20 西德之迴歸結果	47
表4-21 荷蘭之迴歸結果	48
表4-22 瑞士之迴歸結果	49
表4-23 丹麥之迴歸結果	51
表4-24 芬蘭之迴歸結果	52
表4-25 日本之迴歸結果	53
表4-26 日本之迴歸結果	54
表4-27 冰島之迴歸結果	55
表4-28 挪威之迴歸結果	56
表4-29 盧森堡之迴歸結果	57
表4-30 英國之迴歸結果	58
表4-31 英國之迴歸結果	59
表4-32 紐西蘭之迴歸結果	60
附表1-1 美國之一次差分後之敘述性統計	66
附表1-2 加拿大之一次差分後之敘述性統計	66
附表1-3 日本之一次差分後之敘述性統計	67
附表1-4 澳洲之一次差分後之敘述性統計	67
附表1-5 紐西蘭之一次差分後之敘述性統計	68
附表1-6 盧森堡之一次差分後之敘述性統計	68
附表1-7 瑞士之一次差分後之敘述性統計	69
附表1-8 愛爾蘭之一次差分後之敘述性統計	69
附表1-9 西班牙之一次差分後之敘述性統計	70
附表1-10 義大利之一次差分後之敘述性統計	70
附表1-11 芬蘭之一次差分後之敘述性統計	71
附表1-12 瑞典之一次差分後之敘述性統計	71
附表1-13 挪威之一次差分後之敘述性統計	72
附表1-15 冰島之一次差分後之敘述性統計	73
附表1-16 英國之一次差分後之敘述性統計	73
附表1-17 法國之一次差分後之敘述性統計	74
附表1-18 西德之一次差分後之敘述性統計	74
附表1-19 比利時之一次差分後之敘述性統計	75
附表1-20 荷蘭之一次差分後之敘述性統計	75
附表2-1 日本之相關係數	76
附表2-2 比利時之相關係數	76
附表2-3 加拿大之相關係數	77
附表2-4 冰島之相關係數	77
附表2-5 西班牙之相關係數	78
附表2-6 西德之相關係數	78
附表2-7 法國之相關係數	79
附表2-8 芬蘭之相關係數	79
附表2-9 美國之相關係數	80
附表2-10 英國之相關係數	80
附表2-11 挪威之相關係數	81
附表2-12 紐西蘭之相關係數	81
附表2-13 荷蘭之相關係數	82
附表2-14 愛爾蘭之相關係數	82
附表2-15 瑞士之相關係數	83
附表2-16 瑞典之相關係數	83
附表2-17 義大利之相關係數	84
附表2-18 澳洲之相關係數	84
附表2-19 盧森堡之相關係數	85
附表2-20丹麥之相關係數	85

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