安徽省人口老龄化预测与分析——基于灰色GM（1,1）模型

发布时间：2022-02-09 14:56

　　当前,中国人口老龄化问题日益突出,老年人口数量在逐年上升,解决人口老龄化以及养老问题,发展养老产业势在必行。通过对安徽省65岁及以上老年人口数量和老年系数的预测,运用灰色GM（1,1）模型,并借助Matlab软件进行计算和检验,对安徽省2018～2023年65岁及以上的老年人口进行预测。研究结果显示:2018～2023年安徽省老龄人口数量呈现上升的态势,2020年老年人口数量将突破900万,至2023年将达到950.15万人,老年系数为15.59%,说明安徽省人口老龄化问题突出,未来的养老形势严峻。最后根据问题提出适宜的解决方案。 

【文章来源】：洛阳理工学院学报(社会科学版). 2020,35(01)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、已有研究成果综述
二、老龄人口预测的GM(1,1)模型
    (一)GM(1,1)模型基本原理
    (二)GM(1,1)模型误差检验
三、GM(1,1)模型的实证检验过程及分析
    (一)数据来源与模型构建
    (二)人口老龄化趋势的实证检验过程
        1.平均相对模拟百分误差检验
        2.小误差概率检验
        3.级差比检验
        4.实证分析
    (三)实证结果分析
四、结 语
    (一)结 论
    (二)建 议


【参考文献】：
期刊论文
[1]人口老龄化对西部地区服务业发展的影响研究[J]. 冯月.  商业经济研究. 2019(06)
[2]中国人口老龄化对劳动生产率的影响分析——基于非线性方法的实证研究[J]. 冯剑锋,陈卫民,晋利珍.  人口学刊. 2019(02)
[3]区域差异化视角下人口老龄化对房价的影响[J]. 鞠方,李文君,李书娴.  区域经济评论. 2019(01)
[4]空间关联视野下人口老龄化对劳动参与率的影响分析[J]. 冯剑锋,岳经纶,范昕.  江淮论坛. 2018(06)
[5]人口老龄化影响财政与货币政策的有效性吗?[J]. 李建强,张淑翠.  财经研究. 2018(07)
[6]中国未来人口老龄化水平变化趋势对经济增长的影响——以“全面两孩”政策为背景[J]. 隋澈.  河北经贸大学学报. 2018(03)
[7]2015～2100年中国人口与老龄化变动趋势[J]. 翟振武,陈佳鞠,李龙.  人口研究. 2017(04)
[8]全面二孩政策实施对我国人口老龄化的影响研究[J]. 陈宁.  华中科技大学学报(社会科学版). 2017(02)
[9]基于新陈代谢GM（1,1）模型的重庆市人口老龄化预测研究[J]. 王宁,张爽,曾庆均.  西北人口. 2017(01)
[10]人口老龄化宏观经济效应预测[J]. 王云多.  暨南学报(哲学社会科学版). 2015(11)

硕士论文
[1]人口预测方法比较研究[D]. 宋佩锋.安徽大学 2013



本文编号：3617210