死亡率的预测是度量长寿风险重要的数据基础,科学、精准地预测人口死亡率对我国经济发展意义重大。由于交通运输、政治贸易往来、技术发展、医疗进步等因素,密切相关的不同总体的死亡率,从长远来看应具有收敛趋势。然而分别对单个总体应用Lee-Carter模型所预测出的死亡率呈发散趋势,从而出现与实际情况相悖的结果。基于多总体的随机死亡率模型可以有效解决发散问题,使预测结果更加合理。本文选用1995-2018年的最新人口死亡率数据（参考《中国人口普查数据》、《中国人口和就业统计统计年鉴》）,将全国男性、全国女性、城市男性、城市女性、城镇男性、城镇女性、乡村男性、乡村女性这八个总体的死亡率组成一个多总体群体,分别利用Joint-K模型、ACF模型、ACF拓展模型Ⅰ、ACF拓展模型Ⅱ和CAE模型,对各总体的分年龄死亡率进行了拟合与预测,并与传统的Lee-Carter模型所得结果进行了对比。结果发现ACF模型及其拓展模型的死亡率预测值呈收敛趋势,而Lee-Carter模型的死亡率预测值已出现交叉发散,且RSSE指标表明ACF模型对死亡率的拟合效果在所有模型中表现也是最优,此外ACF模型也通过各项检验,因此选择ACF模型所得的死亡率预测结果计算不同总体2019至2040年的预期寿命、连续型终身生存年金精算现值（APV）、两类长寿风险的资本要求（LCR）和经长寿风险调整后年龄（L-Ra）。L-Ra年龄的计算结果进一步显示出基于多总体的随机死亡率模型的合理性:预计到2040年,不同总体用LC模型计算得到的L-Ra年龄最大差值达16.69岁,而ACF模型得到的最大差值仅为6.25岁。此外研究结果表明,全国、城市、城镇、乡村分性别的不同总体的预期寿命和长寿风险随时间变化呈上升趋势,并且总体之间存在着性别差异和区域差异。根据基于ACF模型测算的L-Ra年龄结果,到2025年,城市男性、城市女性、城镇男性、城镇女性、乡村男性、乡村女性的领取养老金年龄可依次调整为62周岁、52周岁、60周岁、51周岁、59周岁、48周岁。