- •1. Статистическое наблюдение, его формы, виды и способы.
- •2. Виды статистических группировок. Построение группировки по количественному признаку
- •3. Абсолютные, средние и относительные статистические показатели.
- •4 Аналитические показатели временного ряда
- •5. Индивидуальные и сводные индексы, их взаимосвязи.
- •6. Методы проверки временных рядов на наличие тенденции.
- •7. Методы выбора формы трендовой модели
- •8. Построение моделей авторегрессионных преобразований.
- •1. Основан на использовании, так называемых, последовательных или конечных разностей.
- •2. Метод отклонений эмпирических значений признака от теоретических по уравнению тренда полученных.
- •3. Метод Фриша-Воу
- •9. Прогнозирование на основе средних аналитических показателей временных рядов.
- •10. Прогнозирование на основе экстраполяции тренда.
- •11. Прогнозирование с учетом дисконтирования информации
- •12. Прогнозирование на основе кривых роста Гомперца и Перля-Рида.
- •13. Автокорреляция, ее выявление в уровнях временного ряда
- •14. Прогнозирование связных временных рядов
- •15. Оценка точности и надежности прогнозов.
- •16. Основные понятия теории выборочного наблюдения
- •17. Алгоритмы формирования выборочной совокупности
- •18. Простая случайная и систематическая выборки
- •19. Расслоенная выборка
- •20. Кластерная (сериальная) выборка
- •21.Предмет, задачи и система показателей макроэкономической статистики
- •22. Статистическое исследование результатов экономической деятельности
- •23. Статистическое исследование трудового потенциала и трудовых ресурсов
- •24. Статистическое исследование цен и ценообразования
- •25.Статистическое исследование внешней экономической деятельности
- •26. Сводный счет «Производство», его назначение и система показателей.
- •27. Методология исчисления валового внутреннего продукта и национального дохода
- •28. Межотраслевой баланс производства и распределения продукции в снс
- •29. Система макроэкономических показателей, применяемая в международной статистической практике
- •30. Предмет, метод, функции и система показателей социальной статистики
- •1. Общество, его основные характеристики и дифференциация
- •2. Условия жизни
- •3. Уровень жизни (материальная сторона)
- •4. Способ жизни и качественные аспекты жизни
- •Расчет коэффициентов корреляции Кэндела и Спирмена . [-1;1]
- •31.Статистическое исследование социальной структуры и социальной мобильности населения
- •32.Статистическое исследование жизненного уровня населения
- •33.Статистическое исследование дифференциации населения по денежным доходам
- •34.Статистическое исследование сферы обслуживания и охраны здоровья населения
- •35.Предмет, задачи и система показателей демографической статистики
- •36.Статистическое исследование численности, размещения и состава населения
- •37.Статистическое исследование естественного движения населения
- •38.Статистическое исследование миграционного движения населения.
- •39.Статистическое исследование воспроизводства населения
- •40. Понятие, принципы и методы демографического прогнозирования
- •41.Случайные величины. Закон распределение вероятностей дискретной случайной величины
- •42. Функция распределения и плотность вероятности случайной величины, их свойства
- •43. Основные числовые характеристики случайной величины и их свойства
- •44.Биноминальный и нормальный законы распределения случайной величины
- •45.Парные и частные коэффициенты корреляции, их свойства
- •46. Множественные коэффициенты корреляции и детерминации, их свойства
- •47. Понятие генеральной совокупности и выборки из нее
- •48. Определение точечной оценки (статистики) и основные требования, предъявляемые к точечной оценке (несмещенность, состоятельность, эффективность)
- •49. Интервальные оценки параметров генеральной совокупности
- •50. Интервальная оценка генеральной средней нормально распределенной генеральной совокупности.
- •51. Интервальная оценка генеральной дисперсии нормально распределенной генеральной совокупности.
- •52. Статистические гипотезы и правила их проверки. Статистические критерии.
- •53. Сущность дисперсионного анализа. Основные задачи, решаемые с его помощью
- •54. Определение оценок параметров классической линейной модели множественной регрессии с помощью метода наименьших квадратов
- •55. Факторный и компонентный анализ как методы снижения размерности
- •56. Кластерный анализ как метод многомерной классификации
- •57. Проверка значимости уравнения множественной регрессии и его коэффициентов. Интервальное оценивание коэффициентов уравнения регрессии
- •58. Гомо- и гетероскедастичность остатков в регрессионных моделях.
- •59. Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк). Свойства омнк-оценок
- •60. Дискриминантный анализ как метод многомерной классификаций с обучением
40. Понятие, принципы и методы демографического прогнозирования
В широком смысле слова под прогнозом населения понимают предсказание его будущего состояния (совокупности параметров) в определенный момент времени. В узком смысле слова прогноз населения обычно сводят к определению перспективной численности жителей.
Прогнозирование населения производится на основе целого ряда принципов, к которым относятся: учет особенностей демографического развития в прошлом, а также особенностей социально-экономической ситуации; использование достоверной информационной базы прогноза и научных методов его построения и др.
В статистике населения разработана классификация прогнозов населения. Она строится по следующим признакам:
1) в зависимости от объекта - прогнозы численности, прогнозы состава, прогнозы естественного движения, прогнозы миграции населения и т.п.;
2) в зависимости от срока - краткосрочные прогнозы (до 5 лет), среднесрочные прогнозы (от 5 до 25 лет), долгосрочные прогнозы (от 25 лет и более);
3) в зависимости от метода - прогнозы на основе математических функций, прогнозы на основе демографических моделей, прогнозы на основе статистических характеристик ряда динамики, прогнозы на основе вероятностной передвижки возрастов.
Основные модели прогноза численности населения
1) Модель экспоненциальной функции:
где St - прогнозируемая численность населения;
S0 - исходная численность населения;
е - основание натуральных логарифмов;
k - коэффициент естественного прироста населения, выраженный в долях единицы;
t - срок прогноза
В этой математической модели предполагается изменение численности населения в некоторой геометрической прогрессии. Основным параметром модели, определяющим ее популярность в статистике населения, является коэффициент естественного прироста. В реальной действительности этот параметр не может оставаться постоянным в течение длительного периода времени.
2) Модель стабильного (стационарного) населения
где St - численность стабильного (стационарного населения;
Lx - среднее число доживающих до возраста х лет в стационарном населении;
е - основание натуральных логарифмов;
k - коэффициент естественного прироста населения, выраженный в долях единицы
В этой демографической модели предполагается изменение численности населения в некоторой геометрической прогрессии. При этом половозрастная структура общества и коэффициент естественного прироста остаются стабильными. Если коэффициент естественного прироста будет равен нулю, то модель стабильного населения трансформируется в модель стационарного населения. Практическая роль модели такого содержания возрастает в связи со стремлением отдельных государств земного шара к стабилизации демографического развития.
3) Модель среднего абсолютного прироста населения
где St - прогнозируемая численность населения;
S0 - исходная численность населения;
Δ - средний абсолютный прирост численности населения;
t - срок прогноза
В этой статистической модели предполагается ежегодное равновеликое изменение численности населения, которое было характерно для ретроспективного ряда динамики. При этом фактически наблюдается замедление демографического развития. Модель наиболее эффективна при простейших расчетах в краткосрочном прогнозировании
4) Модель среднего темпа роста населения
где St - прогнозируемая численность населения;
S0 - исходная численность населения;
Tр - средний темп роста численности населения;
t - срок прогноза
В этой статистической модели предполагается ежегодное изменение численности населения в одно и то же число раз. При этом наблюдается демографическое развитие с некоторым ускорением (замедлением), характерным для ретроспективного ряда динамики
5) Модель вероятностной передвижки возрастов
где St - прогнозируемая численность населения определенной возрастной группы;
Sx - численность населения смежной младшей возрастной группы;
Px - вероятность дожития до следующей старшей возрастной группы.
В этой вероятностной модели предполагается сохранение в будущем существующего порядка вымирания населения. Она позволяет установить не только численность, но и состав общества будущего. Целесообразно использовать метод с разбивкой по полу. Слабая сторона вероятностей передвижки возрастов заключается в необходимости дополнительного прогнозирования численности родившихся (первая возрастная группа населения)
В общем виде прогнозирование населения сводится к осуществлению следующих этапов:
1) выбор модели прогноза;
2) установление базы прогноза;
3) определение гипотез (параметров) прогноза;
4) выбор срока прогноза;
5) расчет модели прогноза.
Для оценки точности демографического прогноза рассчитывают абсолютное и относительное отклонения прогнозного и фактического значений численности населения.
содержание