Применение ARIMA-моделей для краткосрочного прогнозирования показателей рождаемости в г. Уфа
Научная статья
Для цитирования
Бахитова Р. Х., Лакман И. А., Шамсутдинова Н. К. Применение ARIMA-моделей для краткосрочного прогнозирования показателей рождаемости в г. Уфа // Уровень жизни населения регионов России. 2016. Том 12. № 3. С. 214-219.
Аннотация
Цель исследования - построение ARIMA-моделей относительных показателей рождаемости для г. Уфа – возрастных коэффициентов рождаемости и суммарного коэффициента рождаемости на период до 2021 г.
Предмет исследования – динамика относительных показателей рождаемости в г. Уфа. Результаты моделирования указывают на продолжение тенденции «взросления» материнства в г. Уфа. При сохранении тенденции роста уровня рождаемости в возрастных группах 25-44 года суммарный коэффициент будет расти. Согласно модели с расчетом доверительных интервалов, суммарный коэффициент может снизиться до уровня 2000-2001 гг.
Полученные результаты прогноза возрастных коэффициентов рождаемости могут быть использованы при построении сценариев рождаемости и дальнейшем расчѐте численности и возрастно-половой структуры населения Уфы классическим когортно-компонентным методом.
Ключевые слова:
рождаемость, прогноз, временные ряды, ARIMA-модель, г. Уфа
Литература
1. Голдстоун Дж., Шульги С.Г., Коротаев А.В., Архангельский В.Н., Зинькина Ю.В, Новиков К.Е., Пустовалов Д.Н. Политическая демография России. Политика и государственное управление. – М.: Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, 2015.
2. Захаров С.В. Обобщенная модель воспроизводства населения и ее значение для практики демографического анализа// Экономический журнал ВШЭ. – 2011. – № 4. – С. 409-443.
3. Захаров С.В., Фрейка Т.Эволюция рождаемости в России за полвека: оптика условных и реальных поколений// Демографическое обозрение. – 2014. – №1. Т. 1. – С. 106-143.
4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.- М.: Дело, 2007. – 504 с.
5. Население России 2009. Семнадцатый ежегодный демографический доклад / отв. ред. А. Г. Вишневский; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2011. – 334 с.
6. Население России 2013. Двадцать первый ежегодный демографический доклад. Ответственный редактор С.В. Захаров. – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2015. – 428 с.
7. Энциклопедия статистических терминов. В 8.т. Т. 5. Демографическая и социальная статистика. – М.: Росстат, 2011.
8. De Beer J. Projecting age-specific fertility rates by using time-series methods// Eur J Popul, 1990. Mar. 5(4). -P. 315-46.
9. Dickey D. A. and Fuller W. A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root / Journal of the American Statistical Association. 74. 1979. - p. 427- 431.
10. McQuarrie A. D. R., Tsai C. L. Regression and time series model selection.– World Scientific, 1998. – 455 с.
11. Readings in Population Research Methodology/ Project editors: Bogue D.J., Arriaga E.E., Anderton D.L. Vol. 5.Population Models, Projections and Estimates. Chicago (Illinois): United Nations Fund for Population Activities, 1993.
12. Stenley K Smith, Jeff Tayman, David A Swanson. State and Local Population Projections;: Methodology and Analysis/ Kluwer Academic Publishers: New York, Boston, Dardrecht, London, Moscow, 2002. - 443 p
2. Захаров С.В. Обобщенная модель воспроизводства населения и ее значение для практики демографического анализа// Экономический журнал ВШЭ. – 2011. – № 4. – С. 409-443.
3. Захаров С.В., Фрейка Т.Эволюция рождаемости в России за полвека: оптика условных и реальных поколений// Демографическое обозрение. – 2014. – №1. Т. 1. – С. 106-143.
4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.- М.: Дело, 2007. – 504 с.
5. Население России 2009. Семнадцатый ежегодный демографический доклад / отв. ред. А. Г. Вишневский; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2011. – 334 с.
6. Население России 2013. Двадцать первый ежегодный демографический доклад. Ответственный редактор С.В. Захаров. – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2015. – 428 с.
7. Энциклопедия статистических терминов. В 8.т. Т. 5. Демографическая и социальная статистика. – М.: Росстат, 2011.
8. De Beer J. Projecting age-specific fertility rates by using time-series methods// Eur J Popul, 1990. Mar. 5(4). -P. 315-46.
9. Dickey D. A. and Fuller W. A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root / Journal of the American Statistical Association. 74. 1979. - p. 427- 431.
10. McQuarrie A. D. R., Tsai C. L. Regression and time series model selection.– World Scientific, 1998. – 455 с.
11. Readings in Population Research Methodology/ Project editors: Bogue D.J., Arriaga E.E., Anderton D.L. Vol. 5.Population Models, Projections and Estimates. Chicago (Illinois): United Nations Fund for Population Activities, 1993.
12. Stenley K Smith, Jeff Tayman, David A Swanson. State and Local Population Projections;: Methodology and Analysis/ Kluwer Academic Publishers: New York, Boston, Dardrecht, London, Moscow, 2002. - 443 p
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Бахитова, Р. Х., Лакман, И. А., & Шамсутдинова, Н. К. (2016). Применение ARIMA-моделей для краткосрочного прогнозирования показателей рождаемости в г. Уфа. Уровень жизни населения регионов России, 12(3), 214-219. извлечено от https://www.jour.fnisc.ru/index.php/vcugjournal/article/view/8333
Раздел
СОЦИАЛЬНО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ
