Статистические Подходы К Анализу И Прогнозированию Демографических Данных

В статье рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследова-ния показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогно-зировании таких показателей, как численность населения, уро-вень рождаемости и смертности, продолжительность жизни на-селения. Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, в частности, применительно к демографиче-ским данным: коэффициенту суммарной рождаемости в России (1990-2014 гг.), количеству заключенных браков по месяцам в России (2005-2015 гг.), общему коэффициенту рождаемости во Франции (1740-2014 гг.) и уровню безработицы в России (1996-2016 гг.). Были проанализированы ARIMA-, SARIMAи ARFIMA-модели в зависимости от характера динамики исследуемого показателя. Результаты. Проведенный анализ показал, что оцененные ARIMA-модели для коэффициента суммарной рож-даемости и количества заключенных браков являются адекват-ными, имеют хорошие статистические и прогностические свой-ства. На основании полученных моделей построены прогнозы. В случае длинных рядов наличия свойств процессов с длинной памятью выявлено не было.