Modelowanie i prognozowanie współczynników śmiertelności $\mu(x,t)$ odgrywa fundamentalną rolę w wielu typach ubezpieczeń, w szczególności ubezpieczeniach na życie. Historia modelowania $\mu(x,t)$ jest dość długa, jednak od lat 90-tych powszechnie stosuje się do tego celu model Lee- Cartera (LC). Ze względu na prostotę konstrukcji estymacja jego parametrów jest wprawdzie stosunkowo łatwa, jednak mimo swojej popularności model LC ma szereg wad, które zainicjowały poszukiwanie innych metod pozwalających modelować i prognozować $\mu(x,t)$. Jedną z propozycji modelowanie może być zastosowanie pewnej klasy stochastycznych modeli Milevski-Promislov z nie-gaussowskim skalarnym filtrem liniowym (nGLSF) z przełączeniami. W trakcie referatu opowiem o modelowaniu i prognozowaniu $\mu(x,t)$ z wykorzystaniem powyższego podejścia, jak również o kilku praktycznych zastosowaniach uzyskanych wyników.