基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测

发布时间：2017-11-05 00:27

  本文关键词：基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测

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【摘要】：文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对生育率序列随机过程进行预测,分析残差项之间的自相关性和异方差效应,以避免单一模型拟合导致的重要细节信息损失。提出了应对中国长期持续低生育率的相关对策建议,以期为生育政策的调整和完善提供决策依据和实践参考。
【作者单位】： 西安交通大学公共政策与管理学院;西安交通大学社会保障统计与精算研究中心;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(12CRK008) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(skz2014005)
【分类号】：C924.24
【正文快照】： 0引言生育率是度量一个国家或地区时期生育水平最常用的可靠指标[1]。1992年以来,中国生育率的变化具有时间和空间维度上的压缩性特征,经历了从生育率水平由高到低的快速转变,且实施了无区域差别的生育干预政策。随着计划生育政策效应逐步显现,育龄妇女生育率长期稳定保持在更

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本文编号：1141826