多元回归与年龄移算法在老龄人口研究中的整合分析
发布时间：2017-10-06 09:22
本文关键词：多元回归与年龄移算法在老龄人口研究中的整合分析
更多相关文章： 多元线性回归 Mann-Whitney U检验 年龄移算模型
【摘要】：我国人口老龄化问题日趋明显,现阶段对人口老龄化的模型研究依然存在问题,在对我国人口老龄化情况的研究过程中,单纯运用多元回归的方法需考虑多重共线性问题,为避免此问题则要优选变量,但在逐步回归过程中又会将对其可能造成显著性影响的偏相关扰动项忽略,而且单纯运用回归模型进行预测将在长时间序列中造成较大误差,为此,结合年龄移算法对回归因子进行单项细度预测,再运用回归方程进行宏观计算,将大幅提高预测的精度。本文以男性人口、女性人口、城市人口、乡村人口等因素进行动态研究,先根据相关性分析,初步筛选影响因素,再通过多元线性回归找到人口老龄化与人口结构中相关因素的数量关系,这里通过逐步回归出恰好出现了偏相关扰动项无法接受检验的情况,我们运用两种标准化方法结合Mann-Whitney U检验进行验证分析,最终运用年龄移算模型和回归矩阵预测人口老龄化发展趋势,并根据预测结果进行相关分析,给出相应评价。
【作者单位】： 河海大学公共管理学院;
【关键词】： 多元线性回归 Mann-Whitney U检验 年龄移算模型
【基金】：江苏人口老龄化对经济社会发展影响及其对策研究,江苏省高校哲学社会科学基金重大项目(项目编号:2010ZDAXM004) 社会养老服务体制机制创新研究——基于江苏苏南、苏中、苏北的调查与比较,教育部规划基金项目(批准号:13YJA840008)
【分类号】：C924.24
【正文快照】： 一、回归因子优选对于人口老龄化问题,我们需要将男性人口数、女性人口数、城市人口数、乡村人口数、少年儿童人口数(小于14周岁)、青壮年人口数(15-64周岁)作为我国人口结构中对人口老龄化有影响的几个因素[1],考虑到计划生育政策从1981年正式施行,我们选择1982年开始的数据
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 卢霞;张恒;陈兴源;;人口老龄化发展现状及应对措施研究[J];重庆大学学报(社会科学版);2014年02期
2 易成栋;张纯;吴淑萍;高萌;梁环;;2000—2010年北京市老年人口空间分布及其变动研究[J];城市发展研究;2014年02期
3 毛蒋兴;王辛宇;郑雄彬;潘新潮;;新型城镇化背景下人口老龄化的城乡规划转型应对[J];规划师;2014年08期
4 茆长宝;程琳;;两种人口预测模型的精确度比较——以人口年龄移算法和灰色预测模型为例[J];南京人口管理干部学院学报;2009年01期
5 谢明柱;g娣，
本文编号：981995
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/renkou/981995.html
