ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЩЕЙ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ РЕТРОСПЕКТИВНОГО ПРОГНОЗА
Аннотация
В статье рассмотрен ретроспективный прогноз общей численности населения Российской Федерации за период 2001–2017 гг. Проведен сравнительный анализ фактического значения показателя общей численности населения РФ на 20.03.2017 г. по данным Федеральной службы государственной статистики РФ с полученным прогнозным значением. Выбор модели прогнозирования осуществлялся методом подбора кривых роста на основе корреляционно-регрессионного анализа и методом наименьших квадратов. Качественный подбор уравнения регрессии определялся наименьшей ошибкой аппроксимации уровней временного ряда. Анализ значимости подобранного уравнения регрессии статистическими методами позволяет сделать вывод о верном подборе модели и возможности ее использования для прогноза численности населения.
Цель: подбор уравнения регрессии для изучения динамики численности населения на основе эмпирических данных и оценка его точности для прогноза численности населения.
Метод или методология проведения работы: метод подбора кривых роста на основе корреляционно-регрессионного анализа и метод наименьших квадратов.
Результаты: получено подтверждение эффективности построенной модели для прогнозов демографических процессов.
Область применения результатов: полученные результаты целесообразно применять при построении прогнозов демографических процессов.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Sobranie zakonodatel’stva RF. 2007. № 42. St. 5009 [Collection of the legislation of the Russian Federation. 2007. № 42. Art. 5009.].
Abduvasieva Z.S. O nekotorykh matematicheskikh modelyakh chislennosti naseleniya respubliki Tadzhikistan [On some mathematical models of population of the Republic of Tajikistan]. Vestnik universiteta. 2014. Vol. 1, no. 4(47), pp. 120–126.
Azarov S.V. Regressionnye metody statisticheskogo otsenivaniya v sotsial’nykh issledovaniyakh [Regression methods of statistical evaluation in social studies]. Matematicheskie metody i komp’yuternye tekhnologii v marketingovykh i sotsial’nykh issledovaniyakh. Sbornik nauchnykh rabot [Mathematical methods and computer technologies in marketing and social research. Collection of scientific works]. M.: Akademiya menedzhmenta innovatsii. 2004. no. 4, pp. 56–72.
Grishin A.F., Kocherova E.V. Statisticheskie modeli: postroenie, otsenka, analiz [Statistical models: construction, estimation, analysis]. Moscow: Finansy i statistika, 2005. 417 p.
Guliyan B.Sh. O voprosakh matematicheskogo modelirovaniya i prognoza chislennosti naseleniya regiona na primere RF [On the mathematical modeling and forecast of the population of the region on the example of the Russian Federation]. Slavyanskii forum. 2016. no. 3(13), pp. 61–66.
Zozulya P.V. Prognozy chislennosti naseleniya Rossii i mira [Projections of the population of Russia and the world]. Vestnik Universiteta (Gosudarstvennyi universitet upravleniya). 2017. №2 (fevral’), pp. 71–75.
Kochegarova O.S. ABS-analiz kak sredstvo optimizacii reshenija zadach prikladnoj statistiki [ABC-analysis as a means to optimize the solution of tasks applied statistics]. Nauka Krasnojar’ja. 2016. no. 3-3 (26), pp. 101–109.
Kochegarova O.S. Prognozirovanie ekonomicheskih processov metodami korreljacionno-regressionnogo analiza [Forecasting of economic processes by methods of correlation and regression analysis]. Chelyabinsk, 2015, рp. 9–12.
Lazhauninkas J.V. Metodika provedenija statisticheskoj obrabotki jeksperimental’nyh dannyh s ispol’zovaniem tablichnogo processora Excel [The methodology of statistical processing of experimental data using the Excel spreadsheet processor]. Saratov, 2014, рp. 34–36.
Mukaeva L.A. Retrospektivnyi analiz dinamiki chislennosti naseleniya Сhechenskoi Respubliki [A retrospective analysis of the population dynamics of the Chechen Republic]. Vestnik Chechenskogo gosudarstvennogo universiteta. 2015. no. 1, рp. 183–186.
Polyakov E.M. Demograficheskaya situatsiya v sovremennoi Rossii [The demographic situation in modern Russia]. Obshchestvo: sotsiologiya, psikhologiya, pedagogika. 2012. No. 2, pp. 17–21.
Prikhod’ko S.B. Doveritel’nyi interval nelineinoi regressii vremeni vosstanovleniya rabotosposobnosti ustroistv terminal’noi seti [Confidence interval of a nonlinear regression of time to restore the terminal network devices]. Khar’kov. 2014. no. 3/4(69), pp. 26–29.
Pryhod’ko S.B. Ynterval’ne ocinjuvanyja statystychnyh momentiv negausivs’kyh vypadkovyh velychyn na osnovi normalizujuchyh peretvoren’ [Intervalle ocenuvanje negassa statistical moments of random variables based on normalcy transformations]. Matematychne modeljuvanyja. Dniprodzherzhyns’k: DDTU. 2011. No. 1(24), pp. 9–13.
Federal’naya sluzhba gosudarstvennoi statistiki [Federal Service of State Statistics]. http://www.gks.ru (accessed 24.05.2017).
Cherepanov E.V. Veroyatnostno-statisticheskie osnovy prikladnoi sotsiologii i marketingovykh issledovanii [Probabilistic and statistical foundations of applied sociology and marketing research]. Akad. Menedzhmenta Innovatsii, Kaf. “Analiticheskii menedzhment”, Byuro ekonomicheskikh i sotsial’nykh tekhnologii-BEST AMI. Moscow, 2006.
Yakubovskii-Lipskii Yu.O. Izmenenie komponentov obshchei chislennosti naseleniya na territorii rossiiskoi federatsii s 1745 goda po 2010 god [Changes in the components of the total population in the territory of the Russian Federation from 1745 to 2010]. Ekologicheskaya ekspertiza. 2013. no. 2, pp. 3–26.
DOI: https://doi.org/10.12731/2218-7405-2017-6-56-66
ISSN 2658-4034
