2020 03 v.35;No.151 256-264
我国人口出生率的分析与预测
基金项目(Foundation):
国家自然科学基金青年基金资助项目(11601287)
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DOI:
中文作者单位:
山东师范大学数学与统计学院;阿萨巴斯卡大学商学院;
摘要(Abstract):
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.
关键词(KeyWords):
人口出生率;;时间序列;;ARIMA模型;;Eviews;;SAS
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参考文献
[ 1 ] 刘雨婷,刘艳琪,邓智年,等.“全面二孩”政策下的人口数量与结构预测[J].湖南文理学院学报:自然科学版,2018,30(4):17-21.
[ 2 ] 王燕.应用时间序列分析(第四版)[M].北京:中国人民大学出版社,2016:110-121.
[ 3 ] 刘敬敏,丁维勇,贾会涛.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].当代经济,2016,(13):100-101.
[ 4 ] 特伦斯·C·米尔斯.金融时间序列的经济计量学模型(中译本)[M].北京:经济科学出版社,2002:31-67.
[ 5 ] 郭敏.我国人口出生率预测——基于ARIMA模型分析[D].昆明:云南财经大学,2018.
[ 6 ] 高惠璇.SAS系统SAS/ETS软件使用手册[M].北京:中国统计出版社,1998:65-116.
[ 7 ] 万兆泉.关于国内生产总值的时间序列分析及预测[D].南昌:江西财经大学,2016.
[ 8 ] 徐雅静,汪远征.ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现[J].中国科技信息,2006,(10):216-219.
[ 9 ] 周正柱,王俊龙.长江经济带区域生态环境质量综合评价与预测研究[J].山东师范大学学报:自然科学版,2018,33(4):474-480.
[10] 陈小玲.基于ARIMA模型与神经网络模型的股价预测[J].经济数学,2017,34(4):30-34.
[11] 郝琳.我国人口老龄化问题研究及对策[D].曲阜:曲阜师范大学,2014.
[ 2 ] 王燕.应用时间序列分析(第四版)[M].北京:中国人民大学出版社,2016:110-121.
[ 3 ] 刘敬敏,丁维勇,贾会涛.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].当代经济,2016,(13):100-101.
[ 4 ] 特伦斯·C·米尔斯.金融时间序列的经济计量学模型(中译本)[M].北京:经济科学出版社,2002:31-67.
[ 5 ] 郭敏.我国人口出生率预测——基于ARIMA模型分析[D].昆明:云南财经大学,2018.
[ 6 ] 高惠璇.SAS系统SAS/ETS软件使用手册[M].北京:中国统计出版社,1998:65-116.
[ 7 ] 万兆泉.关于国内生产总值的时间序列分析及预测[D].南昌:江西财经大学,2016.
[ 8 ] 徐雅静,汪远征.ARIMA模型在河南省GDP预测中的应用及SAS实现[J].中国科技信息,2006,(10):216-219.
[ 9 ] 周正柱,王俊龙.长江经济带区域生态环境质量综合评价与预测研究[J].山东师范大学学报:自然科学版,2018,33(4):474-480.
[10] 陈小玲.基于ARIMA模型与神经网络模型的股价预测[J].经济数学,2017,34(4):30-34.
[11] 郝琳.我国人口老龄化问题研究及对策[D].曲阜:曲阜师范大学,2014.
基本信息:
DOI：
中图分类号:C924.2
引用信息:
[1]孙鑫鑫,高燕,袁汐等.我国人口出生率的分析与预测[J].山东师范大学学报(自然科学版),2020,35(03):256-264.
基金信息:
国家自然科学基金青年基金资助项目(11601287)
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