人口预测中的模型选择与参数认定_李永胜

资 源 简 介

人口预测中的模型选择与参数认定_李永胜

详 情 说 明

人口预测是社会学、经济学和公共政策研究中的重要课题。其中模型选择和参数认定直接决定了预测结果的准确性和可靠性。传统人口预测方法主要分为确定性模型和随机性模型两大类。确定性模型如人口指数增长模型、Logistic模型等，其特点是参数物理意义明确但灵活性较差；随机性模型如ARIMA时间序列模型、灰色预测模型等，更能反映人口变动的随机特征。

在参数认定方面，需要重点考虑生育率、死亡率和迁移率三大核心参数。生育率参数通常采用队列生育率法或时期生育率法，死亡率参数多使用生命表技术，迁移率则需结合地区经济发展水平进行动态修正。参数认定的准确性很大程度上依赖于基础数据的质量，因此需要对人口普查、抽样调查等数据源进行严格的校验和补全。

优秀的预测模型应具备三个特点：一是能反映人口发展的内在规律，二是参数体系具有可解释性，三是能适应不同地区的数据特征。实际应用中常采用组合预测方法，通过加权集成多个模型的优势。评价指标除常见的平均绝对误差(MAE)外，还应关注年龄结构预测的吻合度等维度指标。