CA-AR模型在人口增长模拟中的应用

文章结合人口变化的空间和属性两个基本特征,充分利用CA和AR模型的优点,构建了用于模拟人口增长的CA-AR模型.对成都市主城区作实证研究.以1991年～2004年的人口统计数据为基础估计模型参数,并用2005年的人口数据对模型进行检验.结果表明,此模型较好地解决了在人口增长模拟中人口数量的时间序列变化和空间相互影响相结合的问题.使人口增长模拟更符合实际情况,预测精度较高,为城市规划、城市土地利用规划等提供了科学的参考依据.     

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。     

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.     

四川省人口老龄化系数中长期预测

文章依据生命表理论,利用联合国平均预期寿命增长模型及年龄移算法,预测四川省老年人口峰值期在2040年.根据四川省1978～2010年户籍人口数据,建立预测值满足老年人口峰值期的向量自回归模型.在设定低、中、高三种总和生育率方案下,基于模型预测四川省2011～2050年的户籍总人数、老年人数以及老龄化系数.     

适用于大数据集的广义可加模型

通常情况下,对用电量进行预测的问题可以采用广义可加模型(GAM),但当数据集很大时,在计算机上实现起来就非常困难,甚至是不可行的.因此,本文给出了大数据集下实用的广义可加模型拟合方法,模型中的平滑项用惩罚回归样条函数来表示.只需保证在任何时候模型矩阵的子矩阵可以在计算机上实现,该方法就可以通过迭代更新的方式得到模型矩阵的因子.本文研究证明,该方法可以有效地对平滑参数进行估计.当有新数据加入时,用电量预测模型需要不断地拟合更新,并且需要对新的用电量数据序列的自相关性进行处理.本文给出了处理这些问题的方法,以及在计算机上的实现过程.该方法可以实现使用一般的中型计算机来处理大数据集的广义可加模型的估计问题.最后,对法国用电量预测的实证研究表明,降秩样条平滑方法也能够很好地处理复杂的模型问题.     

基于均衡关系的中国人口死亡率预测模型

人口死亡率反映了人口的死亡程度,准确预测死亡率是人口科学及人口经济学研究的重点之一,同时也是长寿风险测量的重要数据基础。基于Lee-Carter模型,探索中国大陆与台湾地区死亡率的相关性,通过协整分析考虑两地死亡率的长期均衡关系,创新性地建立基于相关性的向量误差修正模型(VECM),克服传统自回归移动平均模型(ARIMA)使用有限数据进行预测的局限性;均方预测误差作为检验标准,结果表明:基于VECM模型的预测效果比传统的预测效果更佳;基于中国大陆地区和台湾地区的死亡率长期均衡关系,可以为两地联合长寿债券的定价提供重要参考。     

人口红利对区域经济增长影响及外溢效应的空间关联研究

文章以我国各区域对应变量结合面板数据进行空间差异的测算,针对区域人口红利所致的经济增长,及其引致的经济增长进行了空间权值的进一步验证.并利用二元邻值W矩阵进行人口红利发展SDD函数权重矩阵构建模型,验证了劳动力增长过程中的区域间外溢.结果证实,少儿抚养及老年赡养对区域人口红利存在显著的外溢关联影响.我国东、中、西区域之间存在时序上人口红利外溢效益的负向关联,今后一段时间内,我国东部区域与中西部区域间的劳动力资源流动应逐步加强.     

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.     

经济增长、国际贸易与环境污染的关系研究

文章利用金砖国家1992-2011年的平衡面板数据,分别使用固定效应模型和两阶段GMM的方法检验了经济增长、国际贸易和环境污染间的相关关系.研究结果表明,金砖国家的经济增长与环境污染之间是呈现N型曲线关系,印度处于N型曲线的第一拐点前,中国和南非位于第一拐点和第二拐点之间,巴西和俄罗斯处于第二拐点之后.总体上金砖国家的贸易开放度的提升会加剧环境污染,由贸易活动引起的经济增长会使环境恶化;经济结构、产业结构、人口增长、能源消耗及技术进步等因素均会对污染物的排放产生影响.     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

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。     

城镇化对城市土地市场影响的时序特征及区域差异

文章基于城市尺度面板数据的协整分析,运用单位根检验、协整检验的方法,研究了人口增长与住宅地价的互动关系,证明了在全国层面人口增长与住宅地价存在长期均衡关系.在此基础上,构建了住宅地价、人口、建成区面积的三维VAR模型,并对各城市的VAR模型进行脉冲响应分析,结果显示人口增长和建成区扩张对住宅地价有显著影响,但不同城市呈现不同的影响效果.     

中国人口预测的自回归分布滞后模型研究

本研究以自回归分布滞后模型为基础,以人口年增长量作为被解释变量,人口年增长量的滞后值、人口年出生率和人口年死亡率的滞后值作为解释变量,分别设计了两类4个模型,并以1952-2002年人口序列数据为基础,采用一般回归法、后退法和逐步回归法三种方法对所设计的模型进行估计,得到可作为人口预测的168个模型.然后,从中筛选出较优的包含人口年增长量滞后值的中国人口自回归分布滞后预测模型和不包含人口年增长量滞后值的中国人口预测模型.     

人口结构、产业结构与中国经济潜在增长率

对于中国经济增长潜力的判断直接关系到宏观经济调控目标和调控方式的选择。在索洛模型框架下结合人口结构和产业结构的转型,构建经济增长系统模型,并提供利用经济结构演变信息来预测未来潜在经济增长率的简单方法;根据实际经济数据和对未来结构转型的情形设定,对中国"十三五"期间经济增长率进行模拟预测,结果显示:在经济结构转型背景下,"十三五"期间中国经济增长率将出现明显下降,大约处于6.22%⁷.17%之间。未来中国经济增长将更加依赖于技术创新和人力资本积累为动力的新的增长模式。     

税收收入预测的时间序列方法选择

税收是国家财政收入的主要来源,能否准确地预测税收收入对于制定国家财政预算具有重要意义.文章以中国2001年至2007年的税收收入数据为基础,分别采用传统时间序列分析方法和Box-Jenkins的方法建立了中国月度税收收入的时间序列预测模型.该模型可用于对未来短期情况的预测,同时说明有时在进行预测时传统方法除了操作简便外,精度也更高一些.因此,在建模时,要通过对几个不同模型的比较,找出数据规律,确定最优的模型.     

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。     

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。     

中国能源消费的ARIMA模型预测分析

文章利用Box-Jenkins法的ARIMA模型,对1953～2007年中国能源消费总值数据序列进行分析,建立了1953～2005中国能源消费的自回归移动平均模型ARIMA(3,1,3).检验结果表明,ARIMA(3,1,3)模型对原始数据序列有着较好的似合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内中国能源消费量的预测.根据建立的模型预测结果,中国能源消费量仍将保持较高的增长.     

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据.文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

人口红利对经济发展影响的实证研究

人口红利理论对理解人口增长与经济发展的关系提供了新的视角。文章以吉林省为案例检验了这一理论的适用性。首先对吉林省建国以来的人口结构进行分析,以社会抚养比为指标对吉林省人口红利状况进行判断,并利用人口增长预测(CPPS)软件对吉林省人口红利进行预测。以1993~2011年数据为基础,构建VAR模型分析人口红利对吉林省经济增长的贡献,得出了吉林省人口结构对经济增长的贡献较小,且不是经济增长的格兰杰原因的结论。