我国人口出生率的分析与预测

发布时间：2022-01-11 00:13

　　我国的人口出生率经历了很多阶段,尤其是近几年一直保持低人口出生率的态势.为了对未来我国人口出生率进行合理的预测,采用时间序列建模的方法,通过数据预处理、模型识别、参数估计以及模型检验与优化等步骤,建立了ARIMA（1,2,2）模型,并利用该模型对未来5年我国的人口出生率进行预测,得到的结果分别为12.16‰、12.23‰、12.25‰、12.19‰、12.27‰.根据预测结果得出未来5年我国仍然保持低人口出生率这一结论.基于研究结论,为改善未来我国低人口出生率这一状况提出了合理化建议. 

【文章来源】：山东师范大学学报(自然科学版). 2020,35(03)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

全国人口出生率折线图

1) 平稳性检验及平稳化处理.首先画出原始数据的时序图,如图2所示.由图2可以明显看出原始数据序列为非平稳序列,但是为了保证结果的客观性,还需对全国人口出生率采用Eviews软件进行单位根检验,判断其是否平稳,结果显示单位根统计量ADF=-1.660 242,大于Eviews软件给出的显著性水平(1%～10%)对应的ADF临界值,这就说明该序列是非平稳的.为了可以对序列进行分析,要采取措施使其平稳化.让序列变平稳的方法有两种,分别是对数法和差分法.应用对数法可以绘制出1949年到2017年全国人口出生率自然对数的时序图(图3).

由图2可以明显看出原始数据序列为非平稳序列,但是为了保证结果的客观性,还需对全国人口出生率采用Eviews软件进行单位根检验,判断其是否平稳,结果显示单位根统计量ADF=-1.660 242,大于Eviews软件给出的显著性水平(1%～10%)对应的ADF临界值,这就说明该序列是非平稳的.为了可以对序列进行分析,要采取措施使其平稳化.让序列变平稳的方法有两种,分别是对数法和差分法.应用对数法可以绘制出1949年到2017年全国人口出生率自然对数的时序图(图3).图3显示取对数之后的序列保持了原序列的变化趋势,运用Eviews软件对取对数之后的人口出生率序列进行单位根检验,结果显示单位根统计量ADF=-1.147 253,大于Eviews软件给出的显著性水平(1%～10%)对应的ADF临界值,这说明该序列仍是非平稳的.上述全国人口出生率对数序列含有曲线趋势,通常二阶差分就可以提取出曲线趋势的特征值,因此接下来对原始数据取对数后的序列进行二阶差分,检验其是否平稳(图4).

【参考文献】：
期刊论文
[1]长江经济带区域生态环境质量综合评价与预测研究[J]. 周正柱,王俊龙.  山东师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[2]“全面二孩”政策下的人口数量与结构预测[J]. 刘雨婷,刘艳琪,邓智年,程子明.  湖南文理学院学报(自然科学版). 2018(04)
[3]基于ARIMA模型与神经网络模型的股价预测[J]. 陈小玲.  经济数学. 2017(04)
[4]全面放开二胎政策对人口出生率的影响研究——以唐山市为例[J]. 刘敬敏,丁维勇,贾会涛.  当代经济. 2016(13)
[5]ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现[J]. 徐雅静,汪远征.  中国科技信息. 2006(10)

硕士论文
[1]我国人口老龄化问题研究及对策[D]. 郝琳.曲阜师范大学 2014



本文编号：3581687