Обоснование. Проблема высокой смертности населения остаётся одной из наиболее значимых проблем здравоохранения России. Одной из приоритетных задач государственной политики является сокращение смертности трудоспособного населения и увеличение продолжительности жизни. Прогнозирование уровня смертности населения является инструментом разумного распределения разных видов ресурсов.

Цель. Моделирование и прогноз показателей смертности населения Оренбургской области на основе модели Ли–Картера.

Материал и методы. Изучены половозрастные показатели смертности и численности всего населения Оренбургской области за 1991–2020 гг. Для моделирования и прогнозирования смертности населения применен метод Ли–Картера. На основе вычисленных параметров построена модель случайного блуждания с дрейфом и произведена оценка точности.

Результаты. Для Оренбургской области моделью Ли–Картера описана смертность мужского населения. В результате моделирования смертности мужского населения Оренбургской области получена точность подгонки 87%, достаточная для оценки результатов долгосрочного прогнозирования, построены прогнозы смертности до 2035 г.

Заключение. Анализ полученных результатов показал, что влияние пандемии на смертность населения носит краткосрочный характер, в ближайшие годы смертность мужского населения Оренбургской области продолжит снижаться.

论证。人口死亡率高问题仍然是俄罗斯最重要的公共卫生问题之一。国家政策的优先任务之一是降低劳动年龄人口的死亡率，延长预期寿命。预测人口死亡率是合理分配各类资源的工具。

目标。 基于Lee-Carter模型的奥伦堡地区死亡率建模和预测。

材料与方法。研究了1991-2020年奥伦堡地区的年龄和性别死亡率以及总人口。 使用Lee-Carter方法对人口死亡率进行建模和预测。 根据计算得到的参数，构建了带漂移的随机游走模型，并进行了精度评定。

结果。对于奥伦堡地区，Lee-Carter模型描述了男性人口的死亡率。 通过对奥伦堡地区男性人口死亡率的建模，获得了87%的拟合精度，足以评估长期预测的结果，并构建了到2035年的死亡率预测。

结论。对所得结果的分析表明，大流行病对人口死亡率的影响是短期的，在未来几年中，奥伦堡州男性人口的死亡率将继续下降。