内蒙古自治区人口总量的时间序列拟合与预测

以1950-2007年内蒙古自治区人口总量数据为依据,利用ARIMA（1,1,1）与GM（1,1）模型分别对内蒙古人口总量的时间序列进行了拟合、分析与预测。分析结果表明：两种模型的拟合程度都比较高,但灰色模型的拟合度更高。因此用GM（1,1）模型对内蒙古自治区2010-2012年的人口总量进行了预测。     

陕西省人口老龄化发展趋势的数学模型与统计预测

文章通过对陕西省第五次人口普查数据和历史人口数据的系统分析,建立了陕西省人口增长的Leslie动态模型.根据2000年各年龄组人口数量、生育率及死亡率数据,应用Matlab6.1软件编辑计算机程序,按五年为一个时间段,求出了2050年前陕西省人口老龄化的各项动态指标的系列预测数据,并针对未来50年人口老龄化趋势给陕西省经济发展带来的负面影响进行了系统的分析。     

函数型死亡率预测模型

人口死亡率反映人口的死亡水平,是人口规模的重要影响因素,同时也是人寿保险精算的重要数据基础。从数据特征来看,死亡率作为年龄的函数,是一种典型的函数型数据。本文使用函数型数据方法分析中国人口数据,基于1994—2010年中国人口分年龄死亡数据,建立函数型死亡率预测模型,对未来分年龄死亡率进行预测,并通过生命表方法计算了未来平均预期寿命。同时通过对历史数据的预测,说明模型预测结果比较可信。     

具有人口年龄和性别结构的中国人口预测模型

当前,人口的年龄结构、死亡分布和生育状况决定了未来一段时期的人口结构。文章以2000年人口普查的数据为基础,结合近几年生育和死亡的统计数据,建立了具有年龄和性别结构的发展模型,并对我国未来人口的变化特征进行了预测。     

分段拟合技术的建模效果印证及预测

用分段拟合技术建模本来就是一个不太容易的事情,那么由它所得到的比单一函数曲线(也可以是线性函数)模型更为复杂的模型效果到底如何?为了考察所建模型的准确性,文章就建筑企业中铁一局26年的年工程任务完成实际数据拟合的不同函数曲线模型的拟合效果进行技术印证,并利用分段拟合模型进行了预测和函数性质分析,进一步确认该局的年完成工程任务在未来还有原来35倍的拓展空间。     

计生政策调整的人口数量效应与结构效应考察

计划生育政策经过长期实践,其社会负效应逐渐积累,并带来了一系列社会问题.为考察计生政策调整的人口数量效应与结构效应,文章运用2010年全国人口普查数据,综合采用Leslie转移矩阵、ARMA模型、GM(1,1)等方法,对坚持一胎制、逐步放开二胎与立即放开二胎三种计生政策调整下,2010-2040年我国人口数量与结构变化进行预测.三种方案均表明未来我国人口总体将呈逐步下降趋势,劳动人口将持续减少,总人口抚养比及老年人口抚养比均呈显著上升趋势.     

我国男女两性老龄人口死亡率联合建模与预测

老龄人口死亡率建模和预测是长寿风险度量和养老金风险管理的基础。在我国,退休年龄及以上老龄人口死亡数据稀少,随机波动大,构建能够捕捉老龄人口死亡率随性别、年龄和时间变动的动态预测模型成为难题。本文采用Logistic两人口死亡率模型研究我国老龄人口死亡率的建模与预测。首先,运用死亡率数据质量较好的我国台湾地区数据,对模型结构进行选择,并检验模型的稳健性和预测性能。其次,基于我国大陆地区死亡率数据对模型结构进行二次验证和选择,应用所选模型对大 陆地区老龄死亡率进行建模和预测。结果显示,对于我国男女老龄死亡率的拟合和预测,Logistic 两人口模型均优于单人口CBD模型。最后,运用Logistic两人口死亡率模型对死亡率在年龄和时间两个维度上外推和预测,计算出时期和队列老龄人口分年龄的预期余寿,为养老金精算评估和长寿风险分析提供更准确的数据支持。     

中国人口发展预测模型的构建与应用

文章利用<中国人口统计年鉴>中的部分数据,以2001年为初始年份构建了按年龄分布的女性模型-Leslie模型,对中国未来人口进行了长期预测.并得出结论:我国在短期内不缺少劳动力,但须加强劳动力结构方面的调整.文章还分别就人口老龄化问题、人口抚养比进行了分析,并得到了我国老龄化在加速,人口抚养比呈现增加的趋势的结论.     

中国人口增长预测模型及其改进

文章根据已有的人口数据,运用数据拟合方法和矩阵方法分析研究了人口增长的规律,分别建立了预测中国人口增长的回归和凯菲茨矩阵两个数学模型,并且给出了中国人口短期和长期的预测结果.通过比较,阐述了两种模型的优缺点.     

广州老年人口收入现状及差异分析

开展老年人口经济状况的调查研究，了解其经济地位，对建立与完善老年社会保障制度具有重要的现实意义。本文利用１９９８年７～８月间广州市老龄委和老年学会联合进行的广州城乡２０００名（城镇１４００名，农村６００名）６０岁及以上老年人口生活状况抽样调查资料，对广州市老年人口的收入现状及差异进行分析。 一、老年人口的收入来源及特征 根据实际情况，本次调查将城镇老年人口的收入来源分为九项，农村老年人口的收入来源为八项，调查结果见表１： 上述调查结果表明，广州城乡老年人口的收入具有以下特征： 第一，城镇老年人的主要…     

基于分位自回归的中国人口死亡率动态预测

采用1994-2012年国家统计局公布的死亡率数据,针对Lee-Carter模型的预测方法提出改进,将分位自回归方法内置到Lee-Carter模型框架中,构建中国人口死亡率的分位自回归预测模型,对未来人口死亡率的变动趋势进行预测。通过与传统的均值回归方法比较,得出结论为:人口死亡率的分位自回归预测方法能够获取更加全面的信息,能够有效应对人类预期寿命被低估的可能,从而对未来死亡率的预测更加合理、可信。     

加入出生年效应的死亡率预测及其在年金系数估计中的应用

人口死亡率下降与寿命的延长已经成为全球性的趋势。运用基于出生年效应的Lee-Carter模型对中国男性人口死亡率数据进行拟合,通过模型残差比较,发现该模型拟合效果更优。根据模型预测,发现中国男性人口的预期寿命随时间逐渐增加,但增加的幅度逐渐减少。将死亡率预测结果用于养老年金系数的估计,发现中国现行城镇职工养老保险个人账户的年金系数被严重低估,这将在未来给基本养老保险个人帐户带来很大的偿付压力。     

基于一种复合模型的中国人口预测模型

文章在Logistic人口模型基础上建立了一种人口复合模型,通过对我国历次人口普查数据规律的研究,用一元线性回归法建立了人口净增长率模型。最后运用数学软件计算人口复合模型中参数的值,建立了我国人口总数预测模型,并对我国未来28年内的人口总数进行了预测。     

中国高龄人口死亡率随机波动趋势分析

本文采用1996-2010年国家统计局公布的死亡率数据,以70岁男性人口作为高龄人口的代表,基于中国人口死亡率数据较少的特点,突破了传统Lee-Carter模型的框架,直接从死亡率改善产生的原因入手,采取Monte Carlo方法建立中国高龄人口死亡率随机波动趋势模型。通过对不同死亡率改善原因进行组合,从中选取最优模型来探究死亡率的随机趋势性与波动性的关系,更好的克服了死亡率普遍被低估的事实,使得对未来死亡率的预测更加准确与稳妥。     

陕西农村地区养老保障需求预测

文章基于2010年陕西省新的人口普查数据,使用扩展线性支出系统模型(ELES),预测未来陕西省农村地区老年人口的养老保障需求.据此推算陕西省未来老年人口总量,及其社会保障需求的总量.     

陕西省人口发展预测与婚姻挤压测度

利用陕西省五普数据,本文借助于模型生命表和平均期望寿命增长模式,对陕西省未来50年人口发展趋势作出预测,同时从人口数量匹配的角度,定量分析比较了同龄性别比和相对性别比,来考察陕西省未来婚姻市场挤压程度。     

上海人口发展预测研究

本文根据1952-2004年上海市人口统计资料,建立优化GM模型并对未来50年上海市户籍人口进行预测研究.对比其它时间序列外推模型,该模型具有较高的预测精度和良好的可行性.结果表明到2005年底,上海市户籍人口将达到1358.31万;到2010、2020、2030、2040、2050年,上海市户籍人口将分别为1397.33、1478.75、1564.93、1656.21和1752.63万人.     

江苏人口总量与结构研究

文章基于2005年江苏省1%人口抽样调查资料,对江苏的人口演变、现状及未来发展进行了实证研究.首先对江苏人口结构进行了研究,分析了江苏人口的年龄结构、学历结构、行业结构和区域结构等方面存在的问题.其次,对江苏人口总量与结构进行了预测研究,建立了江苏人口总量的预测模型和从业人员三次产业结构模型,对江苏2050年之前的人口总量和2020年之前的三次产业从业人员的总量与结构进行了预测分析.最后,针对江苏人口上存在的问题,提出了对策性建议.     

有限数据下Lee-Carter模型在人口死亡率预测中的应用

Lee-Carter模型是当今世界上最流行的死亡率建模与预测模型,传统的Lee-Carter模型在样本量很大时才能得到较好的效果,而中国的死亡率数据量较少,且部分年限的数据缺失,从而难以达到较好的预测效果。本文基于Li等(2004)提出的有限数据死亡率建模方法,同时考虑样本量不足的影响,采用韩猛等(2010)提出的“双随机过程”建模,构建了有限数据下中国人口死亡率的预测模型,并用于对未来死亡率变动趋势和人口寿命的预测,最后将预测结果与保险公司采用的死亡率改善因子以及社会养老保险个人账户中采用的计发月数进行对比分析,给出了若干相关结论和有关死亡率风险管理的建议。     

基于BP算法的人口平均寿命预测

本文阐述了神经网络及其BP算法的工作原理,对BP算法中的S函数和规范化方法进行了改造,同时将人工神经网络的BP算法引入人口平均寿命研究领域,并应用Matlab神经网络工具箱,对江苏省各年龄组人口平均寿命进行了预测研究。预测模型在预测精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果,对未来人口平均寿命的研究具有重要的意义。