中国人口增长模型中长期趋势的测定

发布时间：2018-06-14 12:19

  本文选题：时间序列分析 + Gramer分解定理　； 参考：《统计与决策》2014年21期

【摘要】：文章基于1981~2010年的中国人口数据,构建了时间序列数据,并运用应用时间序列分析中的Gramer分解定理,将原数据分解为确定性趋势成分和平稳的零均值误差成分。对于确定趋势部分得到中国人口增长与时间之间呈二次曲线关系,对于误差部分建立了ARMA(2,1)模型,把这两部分相加便得到了中国人口增长的长期趋势模型。从而,通过构建的长期趋势模型,计算出中国人口数量的增长幅度将会逐渐减小,且在相当长的时间之后中国人口数量将呈现出递减趋势。
[Abstract]:Based on the population data of China from 1981 to 2010, this paper constructs time series data, and applies Gramer decomposition theorem in time series analysis to decompose the original data into deterministic trend components and stationary zero mean error components. For determining the trend part, the relationship between population growth and time is conic. For the error part, the ARMA-2Q1) model is established, and the long-term trend model of China's population growth is obtained by adding the two parts together. Therefore, through the long-term trend model, it is calculated that the increase of Chinese population will gradually decrease, and after a long period of time, the population of China will show a decreasing trend.
【作者单位】： 鲁东大学数学与统计科学学院;
【基金】：山东省统计科研重点课题(KT13145) 山东省科技发展计划项目(2012YD01056) 鲁东大学博士人才引进基金项目(LY2013001;LY201222)
【分类号】：C924.21

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2017354