由于我国保险市场发展时间不长，85岁以上高年龄段尚未积累足够的经验数据，在编制保险行业生命表过程中，无法直接计算其死亡率，个别年龄直接采用样本数据计算出的死亡率可信度较低。对此，研究通常基于数据量相对充足的85岁以前年龄段死亡率模型，采用参数外推方法获得85岁以上高龄段死亡率。在经典的高年龄外推模型中，年龄起点和终点通常依赖主观假设。当前保险行业生命表的外推年龄起点一般根据暴露数确定，外推终点即极限年龄从1996年发布的第一套中国人寿保险经验生命表（1990—1993）至今一直维持105

岁不变。随着近几十年间死亡率的显著改善和寿命的不断延长，对于承担长寿风险类的产品，生存分布尾部特征的重要性愈加凸显。本文对极限年龄的研究有其现实意义。

极值理论（Extreme Value Theory，EVT）在统计学中的应用为极限年龄的研究提供了一种解决方法。极值理论可以用于研究随机变量在极大或极小水平上的特征，因此，可将其应用于死亡率曲线尾部特征的研究。Aarssen等（1994）通过对广义帕累托（GP）模型中参数符号的假设检验，基于荷兰人口数据验证了极限年龄的存在。Kathryn等（2006）利用极值理论量化了加拿大和日本的人类寿命分布的上尾部，得到了寿命数据的广义极值和广义帕累托分布。Li等（2008）提出了门限生命表方法（Threshold Life Table），利用极值理论推断生存分布的极限年龄，替代当前主观选择年龄使其死亡率为1关闭生命表的方法。段白鸽和孙佳美等（2012）以及肖鸿民等（2019）分别用极大似然估计法（MLE）和加权最小二乘法（WLS），将门限生命表方法应用于中国人口普查数据，预测了男性、女性和总人口的极限年龄及区间估计。本文采用Li等（2008）提出的门限生命表方法，使用Logistic模型和广义帕累托分布研究我国人口死亡率上尾部的分布特征，探讨极限年龄的存在问题，对极限年龄进行估计，为生命表编制工作提供参考。