Статистические подходы к анализу и прогнозированию демографических данных

Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2016. Т. 16. № 3. С. 306–315.

Копнова Е. Д., Родионова Л. А.

Введение. В статье были рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследования показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании таких показателей, как численность населения, уровень рождаемости и смертности, продолжительность жизни населения. Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса-Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, в частности применительно к демографическим данным: коэффициента суммарной рождаемости в России (1990-2014 г.г.), количества заключенных браков по месяцам в России (2005-2015 г.г.), общего коэффициента рождаемости во Франции (1740-2014 г.г.) и уровня безработицы в России (1996-2016). Были проанализированы ARIMA, SARIMA и ARFIMA-модели в зависимости от характера динамики исследуемого показателя. Результаты. Проведенный анализ показал, что оцененные ARIMA-модели для коэффициента суммарной рождаемости и количества заключенных браков являются адекватными, имеют хорошие статистические и прогностические свойства. На основании полученных моделей построены прогнозы. В случае длинных рядов наличие свойств процессов с длинной памятью выявлено не было.

Ключевые слова: статистические методы, анализ временных рядов, Statistical methods, Time series analysis, ARIMA-model, ARIMA-модели, SARIMA-модели, ARFIMA-модели