基于arima模型的我國人口預(yù)測預(yù)測畢業(yè)論文

1、基于基于ARIMA模型的我國人口預(yù)測預(yù)模型的我國人口預(yù)測預(yù)測1.前言前言人口問題是一個(gè)世界各國普遍關(guān)注的問題。人作為一種資源，主要體現(xiàn)在人既是生產(chǎn)者，又是消費(fèi)者。作為生產(chǎn)者，人能夠發(fā)揮其的主觀能動(dòng)性，加速科技進(jìn)步，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；作為消費(fèi)者，面對有限的自然資源，人在發(fā)展的同時(shí)卻又不得不考慮人口數(shù)量的問題。因?yàn)橛绊懸粋€(gè)國家或地區(qū)的人口數(shù)量不僅僅是一個(gè)自然再生過程，它還涉及到這個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，環(huán)境資源的承載力等因素。一個(gè)國家或地

2、區(qū)的人口規(guī)模直接影響著其經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、政治結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定、社會(huì)的進(jìn)步和資源的利用。中國是世界人口第一大國，人口問題始終是影響我國可持續(xù)發(fā)展的核心因素。由于我國20世紀(jì)5060年代在人口政策方面的失誤，不僅造成人口總數(shù)增長過快，而且年齡結(jié)構(gòu)也不合理。因此，要在保證人口有限增長的前提下適當(dāng)控制人口老齡化水平，把年齡結(jié)構(gòu)調(diào)整到合適的區(qū)間，就是一項(xiàng)長期而又艱巨的任務(wù)。用建立數(shù)學(xué)模型的方法對人口發(fā)展的過程進(jìn)行描述、分析和預(yù)測，進(jìn)而研究和控制人口增長和人

3、口老齡化的政策、策略，早已引起各有關(guān)方面的極大關(guān)注和興趣，并成為系統(tǒng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)科學(xué)和人口科學(xué)研究中重要的應(yīng)用交叉研究領(lǐng)域。因此人口研究、預(yù)測和控制是關(guān)系國計(jì)民生的大事。最早的人口預(yù)測模型可以追溯到英國人口學(xué)家馬爾薩斯。馬爾薩斯根據(jù)百余年的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料，于1798年提出了著名的人口指數(shù)增長模型。后來，人們通過對馬氏模型的修正，又提出了阻滯增長模型(logistic模型)，該模型在一定的時(shí)期內(nèi)也取得了比較令人滿意的結(jié)果。指數(shù)增長模型和阻

4、滯增長模型都是確定性的，只考慮人口總數(shù)變化的連續(xù)時(shí)間。后來，人們又發(fā)展出了隨機(jī)性模型，如考慮人口年齡分布的模型等。人口預(yù)測，作為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)研究的一種方法，應(yīng)用越來越廣泛，也越來越受到人們的重視。在描繪未來小康社會(huì)的藍(lán)圖時(shí)，首先應(yīng)要考慮的是未來中國的人口數(shù)量、結(jié)構(gòu)、分布、勞動(dòng)力、負(fù)擔(dān)系數(shù)等等，而這又必須通過人口預(yù)測來一一顯示。人口預(yù)測研究是國家制定未來人口發(fā)展目標(biāo)和生育政策等有關(guān)人口政策的基礎(chǔ)，對于國民經(jīng)濟(jì)計(jì)劃的制定和社會(huì)戰(zhàn)略目標(biāo)的決策具

5、有重要參考價(jià)值。一般的人口預(yù)測統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，預(yù)測精度都難以保2.3建模步驟建模步驟1.觀察時(shí)間序列。根據(jù)時(shí)間序的散點(diǎn)圖自相關(guān)函數(shù)(ACF)圖和偏自相關(guān)函(PACF)圖以及ADF單位根檢驗(yàn)觀察其方差、趨勢及其季節(jié)性變化規(guī)律識別該序列的平穩(wěn)性。2.對序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的并存在一定的增長或下降趨勢則需對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理如果數(shù)據(jù)序列存在異方差性則需對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換或者開方處理直到處理后數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值無顯著

6、地異于零。3.模型識別。若平穩(wěn)時(shí)間序列的偏相關(guān)函數(shù)是截尾的而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的則可斷定此序列適合AR模型若平穩(wěn)時(shí)間序列的偏相關(guān)函數(shù)是拖尾的而自相關(guān)函數(shù)是截尾的則可斷定此序列適合MA模型若平穩(wěn)時(shí)間序列的偏相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的則此序列適合ARMA模型。4.對ARIMA(pdq)模型定階估計(jì)參數(shù)。5.模型檢驗(yàn)。進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)診斷白噪聲檢驗(yàn)假設(shè)模型殘差的ACF值和PACF值在早期或季節(jié)性延遲點(diǎn)處不得大于置信區(qū)間同時(shí)殘差應(yīng)理想化為0均值。

7、可觀察殘差的ACF圖、PACF圖并輔以D—w值、t值等檢驗(yàn)法。6.預(yù)測分析。時(shí)間序列分析包括以下步驟:分析時(shí)間序列的隨機(jī)特性用實(shí)際統(tǒng)計(jì)序列構(gòu)造預(yù)測模型根據(jù)所得模型做出最佳的預(yù)測值。3.我國人口預(yù)測模型的構(gòu)建步驟我國人口預(yù)測模型的構(gòu)建步驟3.1數(shù)據(jù)的選取數(shù)據(jù)的選取文章選取的數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒，其中1981年及以前數(shù)據(jù)為戶籍統(tǒng)計(jì)數(shù)1982、1990、2000、2010年數(shù)據(jù)為當(dāng)年人口普查數(shù)據(jù)推算數(shù)；其余年份數(shù)據(jù)為在年度人口抽樣調(diào)查基礎(chǔ)上