ARMA模型中国人口老龄化发展趋势的预测和分析
时间:2020-03-20 13:51 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
摘要人口的迅速老年化将是我国面临的最主要的挑战之一。对老年化现象的科学描述与预测,对我国经济的健康发展有着极其重大的现实意义。本文从我国人口老年结构的变化出发,分析了我国老年人口的基本特征及现状,通过ARMA模型建立了老年化人口发展趋模型,进而研究了其变动趋势,并通过ARMA模型预测了未来几年我国老年人口的数据,最后根据我国人口老年化所带来的问题也提供了几点应对它的建议。46785 毕业论文关键词:人口老龄化; 平稳性检验; 随机性检验; 时间序列 目录 一、引言 3 二、我国人口年龄结构的变化 3 (一)人口老龄化的含义 3 (二)我国人口年龄结构的变化 4 三、我国人口老龄化的基本特征 6 (一)老龄人口规模庞大,且发展速度很快 6 (二)超前于社会经济的发展 6 (三)人口老龄化在时间和空间上的不平衡 7 四、人口老年化对经济和社会的影响 7 五、 描述性统计 8 六、建模和预测 9 (一)数据来源和处理 9 (二)平稳性检验 10 (三)白噪声检验 11 (四)模型定阶及参数估计 12 (五)预测 14 (六)分析 14 (七)威布尔模型 14 七、应对我国人口老龄化的建议 15 参考文献 17 致谢 18 一、引言 21世纪是世界上所有国家人口迅速老年化的世纪。至今,世界上很多发展中的国家即将或已经进入了拥有老年化问题的社会,而几乎世界上所有的发达的国家都已经驶入了老年化的社会。21世纪初,中国也进入了老年化的社会,是世界上所有发展中国家中较早进入老年化社会的发展中国家之一。中国的老年化人口占总人口比例在全世界所有国家中排名第一。从很长的未来来看,人口老年化的问题不仅仅是中国这个拥有庞大人口数目的国家的自身的问题,同时也关系到了世界总人口的人口老年化的进程,收到世界所有人的关注。本文将尝试通过时间序列建立中国人口老年化模型,进而对比加以分析。 时间序列预测方法[1]的基本思想是: 预测一个现象的未来变化时, 用该现象的过去行为来预测未来, 即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。众所周知,现实中我们的时间序列模型基本都是非平稳的, 它的变化受到了很多因素的影响, 其中一些起着决定性的、长期性的作用, 使得时间序列模型的变化体现出某种特定的趋势和一定的规律性, 另一些则起着非决定性的\短期的作用, 使得我们的时间序列模型的变化体现出某种不规律性。 时间序列模型的变化大体上可以分成以下几种: (1) 趋势性的变化, 指一些特定现象随着时间的变化往一定的方向体现出持续而稳健的平稳、下降或上升的趋势; (2) 周期性的变化(即季节性变化),是指某种特定的现象受到了季节的影响, 按照某一特定的周期而体现出的周期性的波动性的变化; (3) 循环性变动, 指某种现象受到了某种不固定的周期的影响而体现出的一种特定的波动性变化; (4) 随机性变动, 指某种现象受到了一些偶然性的因素的影响而体现出的不规则性的波动。时间序列模型一般都是是由以上几种变化性形式的叠加或组合而形成的。 (责任编辑:qin) |