• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Статистические подходы к анализу и моделированию сезонности в демографических данных

Демографическое обозрение. 2019. Т. 6. № 2. С. 104-141.

Согласно майскому  указу Президента (2018 г.), в число национальных целей и стратегических задач развития РФ на период до 2024 г. входят «обеспечение устойчивого естественного роста численности населения РФ и повышение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет». Возросшая необходимость мониторинга текущей демографической ситуации, изучение структуры демографических показателей, пристальное внимание научного сообщества к реализации национальных целей обусловили выбор темы настоящего исследования.

В работе исследовались проблемы моделирования сезонности демографических показателей РФ (числа рождений, числа умерших, младенческой смертности, числа заключенных браков) по ежемесячным данным Росстата за период 2007-2018 гг. Зарубежные исследования показали, что, наряду с традиционными демографическими методами, ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании демографических показателей (численности населения, уровня рождаемости и смертности, продолжительности жизни населения). Использование статистического подхода на основе SARIMA-моделей в данной работе позволило получить адекватные модели с хорошими статистическими и прогностическими свойствами. Стационарность процессов с учетом сезонности анализировали на основе HEGY-теста. Исследуемые в работе показатели имели ряд особенностей, которые были учтены при моделировании. Ряды числа рождений и числа умерших имели второй и первый порядки интегрируемости соответственно и содержали детерминированную сезонность, ряд числа заключенных браков имел первый порядок обычной и сезонной интегрируемости, ряд младенческой смертности не содержал сезонность, что было подтверждено на основе анализа автокорреляционной функции и периодограммы. Для анализируемых показателей в работе были построены точечные и интервальные оценки прогноза на 2019 г. Для сравнения качества прогнозирования SARIMA-моделей в работе были оценены также сезонные модели Хольта-Уинтерса.