R/S方法和Hurst指数试验在重庆市户籍人口自然变动分析中的应用

根据重庆市1985—2013年的户籍人口自然变动指标统计数据,选择户籍人口出生率、死亡率、自然增长率等指标参数,运用R/S分析法研究重庆市未来户籍人口自然变动指标的变化趋势;并通过Hurst指数试验预测重庆市未来户籍人口自然增长率的变化情况;参考气候倾向率的概念,计算重庆市户籍人口自然变动倾向率。研究表明:重庆市未来户籍人口变动指标的变化趋势与过去29年的变化有很好的自相似性。未来10年,户籍人口出生率将降低1.102‰;户籍人口死亡率将增加0.066‰左右;户籍人口自然增长率将降低1.168‰左右。根据户籍人口增长率的20年Hurst指数试验结果表明,重庆市户籍人口自然增长率降低趋势的持续性很强,期间没有转折,没有升高降低的突变点。通过对未来户籍人口增长趋势的预测,为人口调控政策提供决策依据。     

新陈代谢GM(1,1)模型在人口老龄化预测中的应用

根据人口普查中得到的老年人口占年末户籍人口的比例等数据建立了新陈代谢GM(1,1)模型,并对今后几年老年人口占年末户籍人口的比率进行预测,且对预测精度进行验证。结果显示,拟和程度较高,预测误差较小。     

未来40年安徽省户籍人口变动趋势

以安徽省历年人口数据为参数数据,依次对未来总和生育率、期望寿命、出生性别比以及生育模式等参数进行了估计;再以2000年户籍数据为队列数据,采用队列因素法的场景预测方法,预测并分析了未来40年安徽省人口总量、人口分布、老龄化人口和劳动适龄人口等变动趋势。     

上海人口负增长及改善人口管理对策建议

上海市是中国经济和社会发展水平较高的城市,也是世界上人口最多的特大城市之一。1994年末常住户籍人口达1298.8万人。从1993年起上海市在中国各省、自治区、直辖市中,率先出现了常住户籍人口自然变动的负增长,该年的全市人口出生率为6.50‰,死亡率为7.27‰,自然增长率为—1.38‰。上海市出现的这种人口自然变动负增长,预计比整个中国出现人口自然变动负增长至少要早40年。深入分析上海市的这种人口现象形成原因及其对可持续发展的影响,探讨改善人口管理的对策,不仅对上海人口与经济、社会协调发展具有重要意义,而且对中国其他地区也有一定的参考价值。     

人口模型在贵州省总人口预测中的应用

合理的人口规模是实现经济可持续发展的一个重要前提,因此,建立合理的人口模型,准确预测未来人口的发展趋势,对贵州省未来经济的发展具有十分重要的意义。运用马尔萨斯人口模型、阻滞增长模型和GM（1,1）灰色模型,结合贵州省1978-2013年历年人口数据,用2010-2013年的实际数据作为检验标准,对贵州省2010—2020年的人口数作估计和预测。比较分析这三种人口模型,得出在正确选择人口增长率的情况下,马尔萨斯模型预测的结果更为理想的结论。     

人口变动对高等教育的影响

文章从人口自然变动、迁移变动和社会变动三个方面分析了人口变动对高等教育的影响,在此基础上,结合对人口变动若干趋势的预测,进一步探寻高等教育发展的契机。     

基于GM（1，1）模型的深圳未来十年人口预测

文章在传统数据分析方法基础上,运用GM（1,1）模型对中国统计年鉴中2000-2010年深圳人口数据进行分析,预测了未来十年深圳的常住人口变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

深圳市人口与医疗需求预测

针对深圳市人口与医疗需求,以人口的变化与结构特征为切入点,综合分析了2002－2011年深圳市及各区人口基本情况、2002年以来深圳市床位需求状况以及某些疾病的就医情况的数据资料,建立了人口增长和Leslie预测以及马尔科夫预测等模型,得出深圳市未来十年人口与医疗需求变化的预测．     

联合预测在中国人口总量预测中的应用

人口问题是制约中国经济发展的重大问题之一,实行计划生育以来,我国的人口增长水平虽然放缓,但由于人口基数庞大,人口的增长数量仍然相当的可观,因此,准确的预测未来总人口数量对于制定相应的政策法规以保证经济的快速发展具有重大意义。基于过去年份的人口数据,利用ARIMA模型和回归模型来预测未来中国的人口数量,并利用联合预测将两种预测结果进行加权平均,以达到更高的预测精度,为人口预测提供了一种简单高效的预测模型。     

洛阳市人口发展趋势的ARIMA模型

基于洛阳市1989-2009年人口总量数据和线性时间序列建模方法,建立了洛阳市人口发展趋势的ARIMA(2,2,1)模型,并且对2010-2016年洛阳市人口总量和发展速度进行了预测.预测结果显示,洛阳市总人口在未来几年将保持平均增长量为3.6万,平均增长率为0.52%的态势增长.     

指数增长模型对内蒙古人口的预测研究

中国是世界的人口大国,近些年来,我国人口老龄化越来越快,政府部门需要对有关人口的一些政策进行调整、修改,所以分析、预测现在、未来人口数量具有较大的现实意义.本文主要进行研究内蒙古人口变化及预测,从内蒙古1981年至2013年的人口数量和自然增长率出发,发现内蒙古人口从1981年短期内符合指数增长模型,长期内不符合.进而将模型进一步改进,考虑自然环境和资源对人口的影响,采用阻滞增长模型,发现内蒙古人口符合阻滞增长模型,并预报了未来10年的人口数量,希望对内蒙古人口的控制以及计划生育的实施有所借鉴.     

可分离变量微分方程的人口总量预测模型

利用我国大陆1949²010人口统计数据,对指数增长模型(马尔萨斯人口模型)和阻滞增长模型(Logistic模型)做出检验,并用它预测20112010人口统计数据,对指数增长模型(马尔萨斯人口模型)和阻滞增长模型(Logistic模型)做出检验,并用它预测2011²080年我国大陆人口.     

基于灰色系统预测GM(1,1)模型的商洛市人口预测

商洛市作为关中-天水经济区的重要城市,它的人口规模直接决定了在经济区域中城市的建设思路和发展政策,因此对城市人口的准确预测就显得非常重要。为了提高对商洛市人口的预测精度,根据2008—2016年的商洛市人口数据,采用灰色系统预测GM(1,1)模型建立商洛市人口变化的数据模型,并与实际数据进行了拟合。结果表明,该模型与实际数据的拟合性较好,预测得到的数据与实际数据差距较小,满足相应的验证精度,可以用来预测未来的商洛市人口趋势,为城市的建设思路和发展政策提供参考。     

“单独二孩”政策下我国受教育人口变化趋势研究

基于中国2005年1%人口抽样和2010年人口普查资料,在对不同夫妇的婚配概率和堆积释放生育估计的基础上,从全国、城镇、农村三个维度,对学龄前、小学、初中、高中、大学五个阶段的受教育人口变动趋势进行预测和分析。在"单独二孩"政策下,我国受教育人口的规模有所增长,但长期总趋势是在波动中下降;学龄前儿童在2017年达到峰值,小学、初中、高中、大学学龄人口经过不同的波动轨迹在2020—2036年间逐类达到高峰后转为下降;城镇在波动中增长,农村则单边下降;全国受教育人口的变动态势,主要受城镇受教育人口变动的影响;要特别关注城乡学龄人口的不同发展态势,为应对未来各级学龄人口变动预先做好充分准备;"十三五"时期城镇学龄前儿童的快速增长,是制定"十三五"教育发展规划必须正视和解决的问题。     

山西人口预测模型

通过数据拟合揭示山西人口增长率与人口总量存在线性关系,由此建立山西人口模型,并将模型离散化得到差分形式模型.采用差分形式模型对山西人口进行预测分析,预测精度达到99.99%,并借助统计软件对未来十一年的山西人口总量进行了预测.     

人口的自然结构、社会结构和地域结构

人口的自然结构(构成)是按人口的自然指标,将人口划分为各个组成部分而形成的人口结构,包括人口年龄结构和性别结构。人口自然结构与人口再生产有极密切的联系。现有的人口自然结构是过去长期人口自然变动的结果,又是今后人口自然变动的基础。人口的年龄结构是指一个人口集团在某一时段上的人口年龄分布状况、各年龄     

未来十年绵阳市商品住房需求趋势预测

人口变动是影响住房需求的一个重要因素。根据绵阳市1997-2006年人口变动情况、2007-2016年人口变动趋势和实地调查购房者购房意愿,结合绵阳市城市化进程,用"住宅需求构造式主要变动因素假设方法",建立了数学模型,对2007-2016年绵阳市城镇住房面积需求和户型需求进行预测和分析。结果显示:未来十年绵阳市城镇住房需求数量呈不断增加趋势,到2016年绵阳市城镇住房需求数量将达到30905套,城镇住房新建建筑面积为315.2328万m2,商品住房市场具有较大的发展潜力;中小户型住房受到广大购房者的欢迎,并且由于土地供给不断减少,中小户型住房将会成为绵阳市住房市场的一个发展方向。因此应加大绵阳城市品牌宣传力度,吸引更多的外来购房者。房地产商应转变开发方向,适应消费者的需求,大力开发中小户型住房,增加中小户型住房在楼盘中所占的比例。分析预测的结果对绵阳市住房市场的发展有一定的参考价值。     

山西人口模型分析

根据2001年至2009年的山西人口变化特征,选择一元线性回归模型的指数模型并借助EXCEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,通过检验分析,模型的预测精度大于99.9%。并利用该模型对山西省人口总量开展预测,经过分析在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西人口总量到2020年预计将增加到3645.22万人。     

基于改进的GM(1,1)模型在人口预测中的应用——以福建省为例

以灰色预测理论为基础,分别运用传统的和改进的GM（1,1）模型,对福建省未来人口进行预测,并提出了存在干涉因子的GM（1,1）模型的使用方法,改进的GM（1,1）模型具有较高的预测精度和可行性．     

可分离变量微分方程的人口总量预测模型

利用我国大陆1949~2010人口统计数据,对指数增长模型(马尔萨斯人口模型)和阻滞增长模型(Logistic模型)做出检验,并用它预测2011~2080年我国大陆人口.