基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
基于ARIMA模型的中国人口预测
表 1 2 阶 ADF 检验结果 Null Hypothesis: X2 has a unit root
总数作为研究对象袁旨在建立特定模型对我国人口
增长趋势进行模型解释袁并对我国未来人口数量进
行合理的预测. 由于人口数是存量的时间序列指
标袁因此尝试使用 ARIMA 模型对人口序列进行拟
合.
ARIMA 模型全称为求和自回归移动平均模
型袁是拟合尧预测时间序列数据的重要模型之一.由
于差分能够较好地提取确定性趋势袁 因此 ARIMA
及显著性检验袁 判断模型对原序列的拟合是否良 好曰
利用模型对我国人口进行预测.[2] 2.1 确定单整阶数
本文使用 Eviews 软件对人口时间序列进行 ADF 检验及后续建模尧检验.这里使用 ADF 检验判 断人口序列的单整阶数.ADF 检验的 3 个模型如 下院
m
驻Xt=啄Xt-1+移i=1 茁i驻Xt-i+着t渊None冤
模型经常被用于拟合非平稳时间序列.ARIMA渊p,d,
q冤模型共有 3 个参数袁其中 p 代表模型的 AR渊自回
归冤阶数袁q 代表模型的 MA渊移动平均冤阶数袁而 d
代表序列的差分阶数.其数学表达式如下院
蓸 覬iLi (1-L)dXt=啄+ 1+ 兹iLi 着t.
i=1
Test critical values:
1% level
-4.105534
5% level
基于matlab的中国人口预测(修改版)
目录摘要 (1)关键词 (1)引言 (1)1引言 (1)1.1 论文研究的背景 (2)1.2论文研究的意义 (2)2人口预测模型 (4)2.1 MALTHUS模型 (4)2.2 LOGISTIC模型 (5)3 MATLAB仿真计算 (6)3.1人口预测模型及参数的选定 (6)3.2计算人口环境容纳量 (7)4. 结论 (15)参考文献：.......................................... 错误!未定义书签。
Abstract (1)Key words (1)基于MATLAB的中国人口预测信息与计算科学专业张良指导教师：卢月莉[摘要]以MATLAB为人口预测的仿真计算平台,采用MALTHUS和LOGISTIC模型对中国人口进行了预测和比较,分析了人口增长率的变化率、远期人口预测的相对误差及LOGISTIC 模型的人口发展趋势,给出了合理的人口环境容纳量,修正了预测模型的相对误差,提高了人口预测的准确度。
[关键词]MATLAB仿真;人口预测;误差; MALTHUS模型; LOGISTIC模型;环境容纳量1引言1.1 论文研究的背景人口问题是长期以来制约中国社会发展的最为关键的因素之一。
从新中国成立至今，中国人口己经由5.4亿增至13.3亿，人口总量增加了近8亿。
在中国人口的各发展阶段过程中，人口数据受限于人口基数而表现了结构的变化，自建国初期到70年代，是中国人口由原来的高出生率、高死亡率进入到高出生率、低死亡率的人口增长时期。
特别是受多年的人口结构积累的影响，近年来的中国人口发展出现了老龄化进程加速的态势，预计未来还将进一步地延伸该态势，对中国社会还将持续发生较大的影响作用。
基于现实来看，现代中国处于全面建设小康社会的快速转型期，人口的发展将使中国从总体资源丰富的大国步入人均资源占有量不足的境地，势必抑制国民整体生活水平的快速增长。
诸如此类因素，都将影响中国的未来，因而，有效的分析与科学预测中国人口的发展与变化显得既紧迫又重要。
我国人口出生率预测——基于ARIMA模型分析
现代经济信息我国人口出生率预测——基于ARIMA模型分析郭 敏 田 荟 张施伟 云南财经大学摘要：人口增长率是控制人口增长的重要指标之一。
本文利用国家统计局对我国1960-2016年来我国人口出生率统计的数据分析，运用ARIMA模型对未来三年人口出生率进行预测。
预测结果显示：本文探究的ARIMA(0，1，2)模型，可用于我国人口出生率的预测，为我国政府在制定相关管理政策上提供参考，且通过ARIMA模型可预测2018年我国的人口出生率将在13.06282‰左右浮动。
关键词：人口增长率；统计量描述；ARIMA模型中图分类号：C924. 24 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)028-0004-03一、前言18世纪末，英格兰政治经济学家托马斯马尔萨斯(Thomas Maithus)在其经济增长模型中提出人口的大量增长会使得人均消费和人均产出都没有增加，控制人口是提高生活水平的唯一手段①(斯蒂芬D威廉森)。
作为世界上人口第一大国，人口问题在不同历史阶段面临着不同的挑战。
“坚持以人为本，树立全面、协调、可持续的发展观，促进经济社会和人的全面发展”，十六届三中全会提出对以人为本发展观内涵的认识，深化以控制人口，提高人口素质为前提的发展概念。
人口出生率是控制人口增长的重要指标。
对我国过去人口出生率特征的分析及未来我国人口出生率预测是政府制定宏观人口调控政策的内在指导依据。
本文主要研究1950-2016年我国人口出生率，利用ARIMA模型分析其特征并预测我国未来五年人口率。
二、研究方法１．ＡＲＩＭＡ基本介绍在时间序列数据中随机变量序列是一个随机的过程。
不平稳的随机过程被称为非平稳过程②，其统计量(如均值E(Xi)，方差Var(Xi )等)在不同的时间点上是不同的，随机规律难以预测。
因此，博克思和詹金斯(Box and Jenkins)在上世纪70年代初提出了一种著名时问序列预测方法，所以又称为box--jenkins模型、博克思一詹金斯法。
基于ARIMA模型的我国人口增长的分析与预测
ｌ ３ ３ ４ ７ ４ ． Ｏ １ ３ ２ ９ ６ ８ ． ８
１ ３ ３ ９ ７ ２ ． ４ １ ３ ４ ｏ ２ ７ ． ４ ｌ ３ ５ ０ ７ ８ ． ４
‘０。 毒０
、
々 — 参
，
００ － ０ ∞
过５ ％） 。 ３ ． 实证 分 析
（ 一 ）数据的选取 本文 的数据为 １ ９ ４ ９— ２ ０ ０ ９ 年 中国的人 口总数 ，记为 Ｐ ． （ １ ）平稳性检验 作 出人 口的变化趋势 图，如下图 １ 。图像 明显有 向右上方倾 斜 的趋 势 ，且上升趋势和 幅度不一致 ，说明此序列有增长的趋势 ，并且存在异 方差 ；对数据做 Ａ Ｄ Ｆ检 验 ， ｔ 值为 一 １ ．１ ４ ６ ，绝 对值都 小 于 ｌ ％ 、５ ％、 １ ０ ％显著性水平下 的临界值绝对值 ，所 以不能拒绝原假设 ，认为该时 间 序列是非平稳时 间序列 。
基于 Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ模 型 的 我 国人 口增 长 的分 析 与预 测
吕家权
摘 要 ：运用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型对我 国 １ ９ ４ ９ － － ２ ０ ０ ９年 的人 口总数进行 了分析 与预测 ，得 出 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ （ ２，２，１ ）模型 可以对我 国的人 口总数
作短 期 预 测 的 结论 。
ｕ ‘＝ ｃ＋ｐｌ Ｈ ｜ ＿ ｌ＋￣２ Ｕ ｔ － ２＋ … ＋怫 ｕ Ｉ 呻＋ ‘＋ ｌ 占 Ｉ １＋ 占 ｔ ＿ ２＋ … ＋ 占 卜 ｑ
（ １ ． ８ ９２ ５ ）
（ ２ ． Ｏ ５）
Ｒ ：Ｏ． ９ ９ ９， Ｒ ＝０ ． ９ ９ ９， Ｓ ． ｅ ．＝３ ９ ７． ６， ＤＷ ＝２ ． ０ ２， Ｆ ＝７ ５ ７ ２ ３ ． ２ ４，
基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
随着国家人口规模的不断增长和人口结构的变化，如何实现人
口与经济的可持续发展已成为我国的一项重要议题。
基于ARIMA模
型的中国人口预测可以为其未来的人口政策制定提供参考和指导。
ARIMA是自回归集成移动平均模型的缩写，其主要用于时间序
列分析和预测。
在进行中国人口预测时，首先需要收集和整理历史
人口数据，包括人口总量、出生率、死亡率、迁徙率等，以建立ARIMA模型。
通过分析历史数据的趋势、季节性和周期性等特征，利用
ARIMA模型进行预测，可以得出未来一定时间内的人口总量和各项
指标的趋势和变化。
根据预测结果，政府可以制定相关的人口政策，如合理控制出生率、鼓励人口流动等，以实现人口与经济的可持续
发展。
同时，中国的可持续发展战略与人口问题密不可分。
在推进可
持续发展的过程中，人口是一项重要的因素。
政府需要制定有针对
性的政策措施，协调经济发展与人口增长的关系，消除地区和城乡
之间的人口差异和不平衡。
人口数量的控制、结构调整和流动控制
可以有效地促进中国可持续发展。
总之，基于ARIMA模型的中国人口预测可以为政府制定人口政
策提供定量化数据支持，促进人口与经济的可持续发展。
同时，政
府还应当在推进可持续发展的过程中注重人口议题的管理，通过合
理的政策措施保障人口的合理发展。
基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
人口是一个国家的经济、社会、文化发展的重要组成部分，对中国而言也不例外。
目前，中国的人口总量已经超过13亿，是世界上最大的人口国家。
在这个庞大的人口基数下，如何进行可持续发展已经成为一个重要的问题。
因此，我们需要将人口预测
与可持续发展战略相结合，以确保未来的发展不会对环境和资源造成过度的损失和消耗。
ARIMA模型是一个经典的时间序列预测模型，可以预测未来的趋势和变化。
因此，我们可以将该模型应用于中国的人口预测。
具体地说，我们可以通过历史数据分析中
国的人口增长趋势，并使用ARIMA模型对未来的人口发展趋势进行预测。
通过该模型，我们可以了解未来中国人口的增长情况，以及如何制定可持续发展战略来适应这种变化。
然而，仅有预测是不够的，我们还需要将人口预测与可持续发展战略相结合。
我们需要将人口发展与环境、资源、经济等方面相结合，以确保未来的发展不会产生负
面影响。
特别是要注意人口老龄化和儿童压力等问题。
我们应该针对这些问题，制定
更加精准和有效的政策和措施，以保证未来的发展不会对环境、资源和经济造成过度
的损失和消耗。
总的来说，基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略是一个值得探讨
和研究的重要课题。
我们应该通过深入的研究和实践，在未来的发展中积极应对人口
变化，制定更加科学、精准和有效的可持续发展战略。
只有这样，我们才能确保未来
的发展是更加健康、可持续和有益的。
现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型
现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型
一种常见的现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型是ARIMA
模型（自回归移动平均模型）。
ARIMA模型是一种基于历史数据的时间序列预测模型，可以用于
预测未来的趋势和变化。
该模型包括三个关键参数：AR（自回归）、I （差分积分）和MA（移动平均）。
这些参数可以通过对历史数据的观
察和分析来确定。
ARIMA模型需要进行以下步骤：
1. 数据预处理：清洗、过滤和转换原始数据以形成一个时间序
列数据。
2. 模型选择：选择适当的ARIMA模型，可根据样本自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）、平稳性测试和季节性等指标来选择。
3. 参数估计：利用最大似然法或贝叶斯方法，对ARIMA模型的
参数进行估计。
4. 模型检验：检验模型是否合理，其中关键的检验方法为残差
检验，将残差序列上的自相关系数与白噪声进行比较。
5. 预测：利用已确定的ARIMA模型进行未来的趋势预测。
在预测现代城市人口发展趋势时，还需要考虑到与城市相关的一
些因素，如土地使用、人口流动、城市计划和措施等。
因此，同样的ARIMA模型可能会随着城市发展的变化而需要不断更新和改进。
基于ARIMA模型国内人口受教育年限预测
44基于ARIMA模型国内人口受教育年限预测肖丽雯( 江西财经大学，江西 南昌 330013 )【摘 要】本文基于人力资本水平衡量方法测算我国人力水平，采用ARIMA模型得出结论：我国人口受教育平均年数增速缓慢，仅为 0.06 年/人，并将在 2022 年到达 6 年。
【关键词】教育；人力资本；ARIMA模型一、引言进入21世纪以来，得益于“人口红利”我国经济一直呈现出快速增长的现象，劳动人口占总人口的比重较大，减少社会抚养比，促进我国的产出、储蓄和投资，并形成良性循环。
国家统计局公布的数据显示，2012年我国15-59岁劳动年龄人口比上年减少345万人, 60周岁及以上人口占总人口的14.3%，在后来的几年内劳动人口比重逐渐下降，至2017年底，我国60周岁及以上人口占比17.3%。
这意味着我国“人口红利”逐渐消失，“银色浪潮”问题更突出，以劳动力数量的经济推动模式将不再符合我国国情。
为避免落入“中等收入陷阱”，为经济发展找到新的引擎，教育对经济体注入新的活力有举足轻重的作用。
如何有效地变人力资源为人力资本、优化人力资本结构以促进经济增长成为亟待解决的难题。
基于此本文将重点研究国内人力资本的存量问题，并使用ARIMA模型对人口的受教育年限进行预测，探讨我国教育在短期的未来的发展。
二、数据的处理及说明本文中的教育人力资本以国内人口平均受教育年限来衡量。
采用Barro & Lee(2001)1提出人力资本水平的衡量方法，即通过测算地区人均受教育年限来构建指标，将受教育水平分为5个层次并计算受教育期限的加权平均值。
公式如下：限，各级教育层次和对应受教育年限设定为：文盲0年、小学6年、初中9年、高中及中专12年、大专及以上（含本科及研究生）16年。
n ij 表示既定的受教育水平下的人口份额。
三、ARIMA模型对对数化后的变量进行二阶差分做PDF检验，发现P值接近0，时序平稳度十分显著。
通过平稳性检验后，我们确定ARIMA(p,d,q)模型中的d值为2。
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基于ARIMA模型的中国人口预测与可持续发展战略
中国人口预测与可持续发展战略是一个关于中国未来人口发展趋势以及如何应对这一趋势的重要议题。
在过去几十年里，中国经历了人口快速增长的时期，但近年来人口增长速度放缓，出现了人口老龄化的趋势。
在这个背景下，预测中国人口发展趋势，并制定可持续发展战略至关重要。
为了进行中国人口的预测，我们可以使用ARIMA模型。
ARIMA模型是一种常用于时间序列分析和预测的统计模型，它可以预测未来的值并帮助我们了解时间序列数据的趋势和模式。
首先，我们需要收集中国人口的历史数据。
通过收集过去几十年的人口数据，我们可以构建一个时间序列，以便使用ARIMA模型进行分析和预测。
这些数据可以包括每年的总人口数、年龄结构、出生率和死亡率等指标。
接下来，我们可以使用ARIMA模型来分析人口数据的趋势和季节性。
ARIMA模型包含自回归（AR）成分、差分（I）成分和移动平均（MA）成分，可以表示为ARIMA(p, d, q)。
其中，p表示自回归的阶数，d表示差分的次数，q表示移动平均的阶数。
通过对历史数据进行拟合，我们可以确定这些参数的合适值。
然后，我们可以使用ARIMA模型进行人口预测。
通过将历史数据输入模型，我们可以得出未来几年的人口预测结果。
这些预测结果可以帮助政府和决策者制定相应的可持续发展战略。
当然，人口预测仅仅是解决人口问题的第一步，制定可持续发展战略需要综合考虑经济、社会和环境等多个方面的因素。
首先，要实现人口可持续发展，我们需要关注人口的结构和特点。
中国目前正在经历人口老龄化的挑战，而这将对社会的养老、医疗、就业和社会保障等方面造成压力。
因此，政府可以通过建立健全的社会保障体系，提高养老和医疗服务的质量，以及鼓励年轻人生育等方式来应对这一挑战。
其次，要实现人口可持续发展，我们需要关注经济的发展和就业机会的创造。
随着人口老龄化的趋势加剧，劳动力市场可能会出现紧张的局面。
因此，政府可以通过制定适当的就业政策，鼓励创业和技能培训，以及积极推动经济结构调整，来应对这一挑战。
最后，要实现人口可持续发展，我们需要关注环境保护和资源利用的问题。
中国是世界上人口最多的国家之一，对环境和资源的需求非常高。
因此，政府需要制定可持续发展的环境保护政策，鼓励绿色发展和低碳经济，提高资源利用效率，减少对环境的影响。
综上所述，基于ARIMA模型的中国人口预测和可持续发展战
略是一个相互关联的议题。
通过使用ARIMA模型预测人口发
展趋势，我们可以为制定相应的可持续发展战略提供依据。
在制定战略时，我们还需要综合考虑人口结构、经济发展和环境保护等多个方面的因素，以实现中国人口的可持续发展。