Метод экстраполирования по экспоненте
Метод экстраполяции по среднему темпу роста
Метод экстраполяции по среднему абсолютному приросту
Математические методы
А. Методы экстраполяции – простейшие методы прогнозирования, основанные на предположении неизменности среднегодовых темпов роста, среднегодовых абсолютных и относительных приростов.
Методы экстраполяции применяются в демографии для расчёта общей численности населения только при отсутствии резких колебаний рождаемости, смертности и миграции.
Математическая модель по этому методу имеет вид линейной функции:
t,
где – прогнозируемый уровень численности населения;
– базовый уровень численности населения;
– абсолютный среднегодовой прирост численности населения;
t – период прогнозирования.
В реальности неизменные среднегодовые абсолютные приросты могут оставаться таковыми только непродолжительное время, поэтому прогнозирование численности населения с использованием указанной линейной функции может быть использовано только в краткосрочных прогнозах.
Математическая модель по этому методу имеет вид степенной функции:
,
где: – среднегодовой коэффициент роста численности населения.
В этой модели предполагается ежегодное изменение численности населения в одно и то же число раз, т.е. его рост (или снижение) в геометрической прогрессии.
От среднегодовых коэффициентов роста можно перейти к среднегодовым коэффициентам прироста, и тогда формулу можно преобразовать следующим образом:
,
где – среднегодовой коэффициент прироста населения.
Путём преобразования формулы можно определить период удвоения населения, период сокращения населения вдвое.
Математическая модель по этому методу имеет вид экспоненциальной функции:
, (7.10)
где: e – основание натурального логарифма (2,7183);
где – среднегодовой коэффициент прироста населения
Применение экспоненциальной функции более предпочтительно по сравнению с линейной функцией и степенной, т.к. это гарантирует, что численность населения не станет отрицательной.
Б. Аналитический метод – основан на подборе функции, наиболее близкой по своему графическому отображению к эмпирической кривой.
Например, часто применяется логистическая функция ("логистик" с греческого – искусство вычислять, рассуждать), особенность которой в демографическом прогнозировании состоит в том, что её приращение уменьшается по мере роста численности населения.
Выше были представлены методы расчёта общей численности населения. Большое значение для целей социально-экономического планирования имеет прогноз будущего состава населения, в первую очередь по возрасту и полу. Для расчёта отдельных возрастных групп (а также – с разбивкой по полу) используют метод передвижки возрастов (за рубежом чаще называемый методом компонент).
Суть метода состоит в том, что первоначальная численность населения как бы "передвигается" в будущее, уменьшаясь за счёт умерших (и уехавших) и пополняясь за счёт родившихся (и приехавших). Следовательно, для прогноза необходимо знать базовую численность и структуру населения, а также – гипотезы относительно тенденций воспроизводства и миграции населения в прогнозном периоде.
Передвижка осуществляется по временным шагам, равным длине возрастной группы.
Для этого численность возрастной группы населения в начале прогнозного периода умножается на коэффициент передвижки (дожития). Коэффициент передвижки – соотношение двух чисел смежных возрастных групп: живущих в возрасте "x+1" и "x" (и ), взятых из таблицы смертности. При этом следует учитывать миграционное сальдо.
Модель передвижки возрастов имеет вид:
, (7.17)
где – численность возрастной группы " ";
– численность возрастной группы "";
– коэффициент передвижки в следующий возраст (вероятность жить в возрасте "");
МС – миграционное сальдо.
C использованием коэффициента миграционного сальдо, модель передвижки возрастов выглядит следующим образом:
, (7.18)