inleiding - ag & aiag2020... · 15.00 –15.15 uur inleiding 15.15 –15.40 uur toelichting op...

15.00 – 15.15 uur Inleiding

15.15 – 15.40 uur Toelichting op het AG2020 model

15.40 – 16.00 uur Resultaten AG2020

16.00 – 16.10 uur Eerste vragenronde

16.10 – 16.20 uur Pauze

16.20 – 16.40 uur Covid-19 pandemie

16.40 – 16.50 uur Gevoeligheidsanalyses Covid-19

16.50 – 17.00 uur Tweede vragenronde

17.00 uur Afsluiting

2

Agenda

3

Wies de Boer

Inleiding

Historie

1990 2000 2010 2020

GB 1985-1990

GB 1990-1995

GB 1995-2000

GB 2000-2005

GB 2001-2006

GB 2002-2007

GB 2003-2008

GB 2004-2009

GB 2005-2010

GB 2006-2011

GB 2008-2013

GB 2007-2012

GB 2009-2014

GB 2011-2016

GB 2010-2015

GB 2012-2017

GB 2013-2018

1990 2000 2010 2020

AG 2005-2050 AG 2012-2062

AG 2010-2060

AG 2014

AG 2016

AG 2018

AG 2020

Periodetafels

Prognosetafels

Samenstelling

5

Wies de Boer (voorzitter)

Corné van Iersel

(secretaris)

Erica Slagter Marco van der Winden

Michel Vellekoop(vicevoorzitter)

Raymond Waucomont

Bertrand Melenberg Menno van Wijk Hans de Mik

AG

CSO

Werkgroep

Samenstelling

6

Marieke Klein (voorzitter)

Kim Wittekoek Erik Tornij

Frank van Berkum(vicevoorzitter)

Friso Cuijpers

Bert ter Veer Janinke Tol Wouter van Wel

AG

CSO

Werkgroep

• Gebaseerd op sterfte in Europese landen met vergelijkbare welvaart

• Afwijking van Nederland ten opzichte van “Europese” trend

• Gebaseerd op een stochastisch model

• Transparant en reproduceerbaar

7

Basis van het model

• Diverse analyses uitgevoerd

• Statistische selectiecriteria uit de

wetenschap en daarnaast:

– Uitkomsten plausibel en uitlegbaar

– Stabiliteit en Robuustheid

– Coherentie

– Reproduceerbaarheid en

Transparantie

• Twee aanpassingen in model:

– Er worden constante termen

toegevoegd aan de tijdreeks voor de

Nederlandse afwijking

– De modellering van de Nederlandse

afwijking maakt niet langer gebruik

van data vanaf 1970 maar vanaf

1983

• Impact

voorziening:

8

Van AG2018 naar AG2020

- 2%

Data update

Modelwijziging

• AG2020 gebaseerd op data tot en met 2019 (Europese data 2018)

• Nog veel onduidelijk over de effecten op lange termijn

• Beperkte hoeveelheid data tot nu toe

• Effecten van Covid-19 pandemie zijn niet meegenomen

AG2020 is onze beste inschatting op dit moment

• Gevoeligheidsanalyses doorgerekend om een indruk te geven van

mogelijke impact

9

Covid-19

10

Bertrand Melenberg

Toelichting op het AG2020 model

11

• Variant van Li-Lee model voor twee populaties:

• Modelleer instantane sterftekansen per tijdseenheid: hazard rates 𝜇𝑥𝑔(𝑡):

ln 𝜇𝑥𝑔𝑡 = ln 𝜇𝑥

𝑔,𝐸𝑈𝑡 + ln 𝜇𝑥

𝑔,𝑁𝐿𝑡

• Doe dat eerst voor “peer group” van welvarende Europese landen (𝜇𝑥𝑔,𝐸𝑈

𝑡 ):

ln μ𝑥𝑔,𝐸𝑈

𝑡 = 𝐴𝑥𝑔+ 𝐵𝑥

𝑔𝐾𝑡𝑔.

• Modelleer vervolgens de afwijking van Nederland ten opzichte van die “peer

group” (𝜇𝑥𝑔,𝑁𝐿

𝑡 ):

ln μ𝑥𝑔,𝑁𝐿

𝑡 = α𝑥𝑔+ β𝑥

𝑔κ𝑡𝑔.

𝑞𝑥𝑔𝑡 = 1 − 𝑒−𝜇𝑥

𝑔𝑡

Modelstructuur in de basis gelijk aan AG2018

12


• Variant van Li-Lee model voor twee populaties:

• Tijdseffecten van Europa (𝐾𝑡𝑔) gemodelleerd volgens een random walk met drift:

𝐾𝑡𝑔= 𝐾𝑡−1

𝑔+ θ𝑔 + ϵ𝑡

𝑔.

• Tijdseffecten van de Nederlandse afwijking (κ𝑡𝑔) zijn gemodelleerd volgens een

eerste orde autoregressief AR(1)-model (AG2018: zonder constante term):

κ𝑡𝑔= 𝑎𝑔κ𝑡−1

𝑔+ δ𝑡

𝑔.

13

• Kalibratie AG2018: • Overlijdens & Exposures Europa (Poissonverdeling) → 𝐴𝑥

𝑔, 𝐵𝑥

𝑔& 𝐾𝑡

𝑔, 𝑡 ≥ 1970, 𝑥 = 0,1,2,⋯ , 90.

• Overlijdens & Exposures Nederland (Poissonverdeling) → α𝑥𝑔, β𝑥

𝑔& κ𝑡

𝑔, 𝑡 ≥ 1970, 𝑥 = 0,1,2,⋯ , 90.

• 𝐾𝑡𝑔

en κ𝑡𝑔, 𝑡 > 1970 → parameters vergelijkingen 𝐾𝑡

𝑔= 𝐾𝑡−1


𝑔en κ𝑡

𝑔= 𝑎𝑔κ𝑡−1

𝑔+ δ𝑡

𝑔.

Correlaties tussen mannen en vrouwen en tussen Nederland en Europese landen worden

hierbij meegenomen.

• Voor hoge leeftijden wordt de gebruikelijke sluitingsmethode van Kannisto gebruikt.


• Convergeren de tijdsreeksen (κ𝑡𝑔) voor het verschil tussen Nederland en

de andere Europese landen in verwachting naar nul?

• De parameter die beschrijft hoe snel die convergentie plaatsvindt, bepaalt ook de stabiliteit van het model.

• Kan een stabieler model gevonden worden als we toestaan dat de verwachtings-waarden voor de tijdreeksen van de Nederlandse afwijking naar andere waarden dan nul convergeren?

14

Vragen die geleid hebben tot wijzigingen

• Hoe lang moet de historie zijn die meegenomen wordt bij het maken van de prognose?

• De keuze om de Europese datareeksen te beginnen bij 1970 is ingegeven door het relatief stabiele patroon in Europese sterftekarakteristieken sinds dat jaartal.

• De geobserveerde fluctuaties in de Nederlandse afwijking van die trend sinds 1970 zijn minder eenduidig.

15

Vragen die geleid hebben tot wijzigingen

16

Kalibratie trendparameter

• De Europese dataset start in 1970, de dataset voor de Nederlandse afwijking start in 1983.

• Gebaseerd op statistische modelselectiecriteria; ook gekeken naar de robuustheid en

stabiliteit van gefitte modellen en de plausibiliteit van prognoses op de lange termijn.

• De tijdreeksen die de verschillen tussen Nederland en de andere landen beschrijven convergeren naar waarden die niet langer verondersteld worden nul te zijn.

• Mogelijk gemaakt door toevoeging van constanten aan de vergelijkingen voor de Nederlandse afwijkingen.

17

Gemaakte modelwijzigingen

18

Aanpassingen in modelstructuur

• Tijdseffecten van Europa (𝐾𝑡𝑔) blijven gemodelleerd volgens een random

walk met drift, gekalibreerd vanaf 1970:

𝐾𝑡𝑔= 𝐾𝑡−1


𝑔, 𝑡 > 1970.

• Tijdseffecten van de Nederlandse afwijking (κ𝑡𝑔) zijn gemodelleerd

volgens een eerste orde autoregressief AR(1)-model (inclusief constante term), gekalibreerd vanaf 1983:

κ𝑡𝑔= 𝑎𝑔κ𝑡−1

𝑔+ 𝑐𝑔 + δ𝑡

𝑔, 𝑡 > 1983.

𝑞𝑥𝑔𝑡 = 1 − 𝑒−𝜇𝑥

𝑔𝑡 met

ln 𝜇𝑥𝑔𝑡 = ln 𝜇𝑥

𝑔,𝐸𝑈𝑡 + ln 𝜇𝑥

𝑔,𝑁𝐿𝑡

= 𝐴𝑥𝑔+𝐵𝑥

𝑔𝐾𝑡𝑔+ α𝑥

𝑔+ β𝑥

𝑔κ𝑡𝑔

19

Kalibratie

• Overlijdens & Exposures Europa (Poissonverdeling) → 𝐴𝑥𝑔, 𝐵𝑥

𝑔& 𝐾𝑡

𝑔, 𝑡 ≥ 1970, 𝑥 = 0,1,2,⋯ , 90.

• Overlijdens & Exposures Nederland (Poissonverdeling) → α𝑥𝑔, β𝑥

𝑔& κ𝑡

𝑔, 𝑡 ≥ 1983, 𝑥 = 0,1,2,⋯ , 90.

• 𝐾𝑡𝑔, 𝑡 > 1970 en κ𝑡

𝑔, 𝑡 > 1983 → parameters vergelijkingen 𝐾𝑡

𝑔= 𝐾𝑡−1


𝑔en κ𝑡

𝑔= 𝑎𝑔κ𝑡−1

𝑔+ 𝑐𝑔 + δ𝑡

𝑔.

Correlaties tussen mannen en vrouwen en tussen Nederland en Europese landen worden hierbij

meegenomen.

• Voor hoge leeftijden wordt de gebruikelijke sluitingsmethode van Kannisto gebruikt.

• De tijdreeksen voor de Nederlandse afwijking worden stabieler;

• De “consistentie” van het model verbetert;

• Verandering in afwijking Nederland ten opzichte van Europa op de langere termijn.

20

Gevolgen modelwijzigingen

21

Modelstructuur

↑

α𝑥𝑔+ β𝑥

𝑔κ∞𝑔

22

Hans de Mik

Uitkomsten AG2020

23

AG2020 versus AG2018

80

85

90

95

100

105

0 20 40 60 80 10080

85

90

95

100

105

0 20 40 60 80 100

VrouwenMannen

89,3

80,7

91,7

83,8

Periodelevensverwachting in 2021Cohortlevensverwachting in 2021……

65

70

75

80

85

90

1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Nederland

Europese selectie

AG2018 Europa

AG2020 Europa

AG2018 NED

AG2020 NED

CBS-2019

24

Vrouwen

Mannen

Prognose in perspectiefPeriodelevensverwachting bij geboorte

10

15

20

25

30

1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Nederland

Europese selectie

AG2018 Europa

AG2020 Europa

AG2018 NED

AG2020 NED

CBS-2019

25

Vrouwen

Mannen

Prognose in perspectiefPeriodelevensverwachting op 65

26

Prognose ontwikkeling AOW-leeftijd

65

66

67

68

69

70

71

2018 2022 2026 2030 2034 2038 2042 2046 2050

Prognose AG2018 op basis van Wet uit 2012

Prognose AG2020 op basis van Wetsvoorstel

Prognose AG2018 op basis van Wetsvoorstel

27

Impact op voorzieningen

Mannen Vrouwen

3% rekenrente Jong Gemiddeld Oud Jong Gemiddeld Oud

OP (65) -2,4% -2,2% -2,1% -2,2% -1,9% -1,6%

Latent PP 1,1% 0,7% 0,1% 1,9% 0,8% -0,3%

Ingegaan PP -1,2% -1,1% -1,4% -1,0% -1,3% -1,7%

Totaal -1,7% -1,6% -1,6% -1,8% -1,7% -1,6%

1% rekenrente Jong Gemiddeld Oud Jong Gemiddeld Oud

OP (65) -3,0% -2,8% -2,5% -2,7% -2,4% -2,0%

Latent PP 0,4% 0,0% -0,4% 1,0% 0,0% -1,0%

Ingegaan PP -1,6% -1,5% -1,7% -1,5% -1,8% -2,1%

Totaal -2,2% -2,1% -2,0% -2,4% -2,2% -2,0%

28

Impact op pensioenpremie

3% rekenrente Mannen Vrouwen

OP (68) -2,9% -2,5%

OP (68) + 70% opbouw PP -1,9% -2,0%

OP (68) + 70% risico PP -2,4% -2,3%

1% rekenrente Mannen Vrouwen

OP (68) -3,5% -3,0%

OP (68) + 70% opbouw PP -2,4% -2,6%

OP (68) + 70% risico PP -3,1% -2,9%

• Levensverwachting bij geboorte naar beneden bijgesteld naar 91,7 en 89,3 jaar voor respectievelijk meisje en jongen geboren in 2021;

• AOW-leeftijd naar verwachting pas in 2030 naar 67 jaar en 3 maanden;

• Bij rekenrente van 1% dalen technische voorzieningen met circa 2%;

• Verlagend effect op pensioenpremie van twee a drie procent.

29

Samenvatting uitkomsten

30

Eerste vragenronde

31

Michel Vellekoop

Covid-19 pandemie

• Door de pandemie meer overlijdensgevallen dan verwacht in 2020 tot nu toe.

• Impact is samenspel diverse effecten:

– Kans besmet te worden

– Kans op overlijden indien besmet

– Kans op overlijden indien niet besmet.

• Daarom reden om extra analyses te doenen dit niet als standaard doodsoorzaak(zoals ‘gewone’ griep) te behandelen.

32

Covid-19 pandemie

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

27/F

eb

3 m

rt

8 m

rt

13 m

rt

18 m

rt

23 m

rt

28 m

rt

02/A

pr

07/A

pr

12/A

pr

17/A

pr

22/A

pr

27/A

pr

2 m

ei

7 m

ei

12 m

ei

17 m

ei

22 m

ei

27 m

ei

01/J

un

06/J

un

11/J

un

16/J

un

21/J

un

26/J

un

01/J

ul

06/J

ul

11/J

ul

16/J

ul

21/J

ul

26/J

ul

31/J

ul

05/A

ug

10/A

ug

15/A

ug

20/A

ug

25/A

ug

Bij GGD gemelde COVID-19 overledenen per dagBron: RIVM

• Grote onzekerheid op de korte en lange termijn:

– Kan een werkend vaccin gevonden worden, wanneer is dit beschikbaar voor grootschalige vaccinatie, en kan groepsimmuniteit opgebouwd worden?

– Komen er nieuwe “golven” en hoe verhoudt impact zich tot de eerste golf?

33

Covid-19 pandemie

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

27/F

eb

1 m

rt

4 m

rt

7 m

rt

10 m

rt

13 m

rt

16 m

rt

19 m

rt

22 m

rt

25 m

rt

28 m

rt

31 m

rt

03/A

pr

06/A

pr

09/A

pr

12/A

pr

15/A

pr

18/A

pr

21/A

pr

24/A

pr

27/A

pr

30/A

pr

3 m

ei

6 m

ei

9 m

ei

12 m

ei

15 m

ei

18 m

ei

21 m

ei

24 m

ei

27 m

ei

30 m

ei

02/

Jun

05/

Jun

08/

Jun

11/

Jun

14/

Jun

17/

Jun

20/

Jun

23/

Jun

26/

Jun

29/

Jun

02/

Jul

05/

Jul

08/

Jul

11/

Jul

14/

Jul

17/

Jul

20/

Jul

23/

Jul

26/

Jul

29/

Jul

01/A

ug

04/A

ug

07/A

ug

10/A

ug

13/A

ug

16/A

ug

19/A

ug

22/A

ug

25/A

ug

Bij GGD gemelde COVID-19 positieve testen per dagBron: RIVM

• Vanwege grote onzekerheid, beperkte data en onduidelijkheid of populatie die virus overleeft sterker is, of juist blijvend verzwakt door het virus:

Best estimate prognose is AG2020, waarin data 2020 niet is meegenomen

• In periode juni-juli zijn welgevoeligheidsanalyses uitgevoerd om inzicht te krijgen in mogelijkeimpact.

• Die is gebaseerd op projecties van tot nu toe beschikbare gegevens.

• Geen aannamen over verloop pandemie; dat laten we aan epidemiologen en virologen.

34

Gevoeligheidsanalyses

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 90-94 95+

man vrouw

Overledenen naar leeftijdsgroepenBron: RIVM

• We vullen de AG2020 dataset ( EU2018 / NL2019 ) aan met virtuele datapunten zodat we een virtuele dataset (EU2020 / NL2020 ) tot onze beschikking hebben.

• We gebruiken vervolgens het AG2020 model om parameters te kalibreren en projecties te maken.

• Zoals altijd proberen we dus onderscheid te maken tussen (Poisson) meetruis en effecten die een systematische ontwikkeling door de tijd representeren.

35

Uitgangspunten

• Omdat er naast sterfte aan Covid-19 ook impact is op sterfte door andere oorzaken analyseren we (enkel) over-/ondersterfte.

• Ivm beschikbaarheid data op moment van de analyse beperken we Europese landen tot:

DuitslandVerenigd KoninkrijkFrankrijkNederlandBelgië

36

Uitgangspunten

• Samen representeren die landen 83% van alle exposures in onze Europese landenset.

• Als later meer/betere datapunten beschikbaar komen zullen de uitgangspunten voor AG2020 door de CSO opnieuw geëvalueerd worden.

37

Uitgangspunten

Exposure Cartogram

Gegenereerd met het Flow-Based Cartogram Algoritme (PNAS 2018)

Om virtuele datapunten te genereren, hebben we verschillende bronnen geraadpleegd:

38

Databronnen

Type data Bron Details gebruikte data

AG2020 dataset CSO/Werkgroep Europa t/m 2018, Nederland t/m 2019


39

Databronnen



Populatiestanden jan 2019 Eurostat (Voor Nederland ook jan 2020 via CBS)

Jaarlijkse sterfte tot en met 2018 Eurostat (Voor Nederland ook 2019 via CBS)

Migratiesaldi tot jan 2019 EurostatPer leeftijd data voor Frankrijk alleen voor alle leeftijden bij elkaar


40

Databronnen






Wekelijkse sterfte 2020 CBSData voor Nederland per week per leeftijd(maatwerk CBS) t/m week 21


41

Databronnen






Wekelijkse sterfte 2020 CBSData voor Nederland per week per leeftijd(maatwerk CBS) t/m week 21

Wekelijkse sterfte 2020 STMFData voor Duitsland, Frankrijk, E&W, Schotland, België, vijf leeftijdsgroepen (0-14, 15-64, 65-74, 75-84, 85+)t/m week 21

Wekelijkse sterfte 2020Noord-Iers statistisch bureau

Want data voor Noord-Ierland zit niet in STMF

42

Virtuele data 2020Exposures en Deaths in 2020

verwachtvolgens

prognose

43


tot nu toedaadwerkelijk

geobserveerd

44


verschilis dan de

over-/ondersterfte

Twee varianten herkalibratie:

• Huidige over-/ondersterfte• Dubbele over-/ondersterfte.

Gebruik twee varianten geeft extra inzicht in gevoeligheden.

45

Frank van Berkum

GevoeligheidsanalysesCovid-19

46

Sterfte per week in 2020: Engeland & Wales

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Mannen

2018 2019 2020

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Vrouwen

2018 2019 2020

47

Sterfte per week in 2020: Duitsland

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Mannen

2018 2019 2020

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Vrouwen

2018 2019 2020

48

Sterfte per week in 2020: Nederland

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Mannen

2018 2019 2020

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51

Vrouwen

2018 2019 2020

49

Sterfte in 2020 in Nederland per leeftijd

50

Sterfte in 2020 in Nederland per leeftijd

Impact op cohortlevensverwachting in het jaar 2021 is negatief zoals verwacht en

• Impact voor vrouwen minder groot dan voor mannen;

• Impact voor “Dubbele oversterfte” is ongeveer twee keer zo groot als impact voor “Huidige oversterfte”.

51

Impact op cohortlevensverwachtingen

Cohortlevensverwachting

in 2021

Bij geboorte Op leeftijd 65

Mannen Vrouwen Mannen Vrouwen

AG2020 89,3 91,7 20,0 22,9

Huidige oversterfte 88,6 91,3 19,6 22,7

Dubbele oversterfte 87,9 91,0 19,2 22,5

Verschil t.o.v. AG2020

Cohortlevensverwachting (2021)



Huidige oversterfte -0,68 -0,41 -0,44 -0,19

Dubbele oversterfte -1,37 -0,73 -0,87 -0,33

• Impact voor “Huidige oversterfte” is vergelijkbaar met de impact van de wijziging van AG2018 naar AG2020.

• Gevoeligheidsanalyses nuttig voor eerste indruk maar:

AG2020 is onze beste inschatting op dit moment.

52

Impact op cohortlevensverwachtingen

Cohortlevensverwachting

in 2021



AG2020 89,3 91,7 20,0 22,9

Huidige oversterfte 88,6 91,3 19,6 22,7

Dubbele oversterfte 87,9 91,0 19,2 22,5

Verschil t.o.v. AG2020

Cohortlevensverwachting (2021)



Huidige oversterfte -0,68 -0,41 -0,44 -0,19

Dubbele oversterfte -1,37 -0,73 -0,87 -0,33

53

Tweede vragenronde

54

Einde

inleiding - ag & aiag2020... · 15.00 –15.15 uur inleiding 15.15 –15.40 uur toelichting op...

Documents