Altersmodelle

Altersmodelle sind mathematische oder statistische Modelle, die Alter und altersbezogene Prozesse beschreiben. Sie dienen dazu zu verstehen, wie Merkmale wie Sterblichkeit, Morbidität, Fertilität oder Gesundheitszustand mit dem Alter variieren, und ermöglichen Projektionen der Bevölkerung oder individueller Risikoprofile.

Zu den zentralen Typen gehören parametrisierte Hazards-Modelle (z. B. Gompertz- oder Weibull-Hazard), semi-parametrische Ansätze wie das Cox-Modell mit Alter als Timescale, sowie alterstrukturelle Modelle in der Demografie wie Leslie-Modelle und Alter-Perioden-Kohorten-Modelle (APC-Modelle). Multi-State- oder Markov-Modelle beschreiben Übergänge zwischen Gesundheitszuständen im Verlauf des Alterns. Frailty-Modelle berücksichtigen zudem unbeobachtete Heterogenität in Populationen.

Anwendungsfelder reichen von der Bevölkerungsprognose, der Berechnung von Renten- oder Versicherungsprämien, über epidemiologische Studien bis hin zur Gesundheitsforschung. Typische Beispiele sind altersspezifische Sterblichkeitsraten, die Struktur einer Population über Altersklassen mithilfe einer Leslie-Matrix oder die Trennung von Alters- und Kohorteneffekten in APC-Modellen.

Methodisch werden Altersmodelle mit Maximum-Likelihood, Bayesschen Ansätzen oder nichtparametrischen Verfahren geschätzt. Daten stammen aus Bevölkerungsregistern, Längsschnittstudien oder Versicherungsdaten. Typische Herausforderungen sind Ungenauigkeiten bei Altersangaben, Kohorteneffekte, Heterogenität (Frailty) und Verzerrungen, die eine sorgfältige Modellwahl und Validierung erfordern.

Bedeutung: Altersmodelle liefern zentrale Einblicke in demografische Entwicklungen, Gesundheitsverläufe und wirtschaftliche Planung und spielen eine wichtige Rolle in Forschung, Politik und Risikobewertung.