基于灰色GM(1,1)模型對我國老年人口數(shù)量的預(yù)測研究
發(fā)布時間:2021-07-03 22:11
隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國的人口問題越來越突出,尤其是人口老齡化問題。人口問題是制約許多國家發(fā)展的重要因素,論文對我國目前的人口老齡化的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,通過GM(1,1)模型對未來我國65歲及以上老年人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測,對我國應(yīng)對人口老齡化問題制定合理的人口控制政策,同時提出相應(yīng)的應(yīng)對養(yǎng)老問題的措施。
【文章來源】:中小企業(yè)管理與科技(上旬刊). 2020,(04)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
我國65歲及以上人口占比變化趨勢圖
老年撫養(yǎng)比是指人口中老年人口與勞動年齡人口之比,用百分?jǐn)?shù)的形式表示,它從經(jīng)濟(jì)的方面反映我國老齡化的程度。由圖2可以看到,我國的老年撫養(yǎng)比近些年上升較快,2018年已經(jīng)達(dá)到16.8%,與1999年的10.2%相比,提高了6.6個百分點(diǎn)。這說明我國的老年人口在快速增長,人口老齡化程度在不斷加深。3 基于GM(1,1)灰色模型對未來我國老年人口數(shù)量預(yù)測的實(shí)證研究
通過將計(jì)算結(jié)果與表1進(jìn)行對比分析,計(jì)算出的相對誤差在0.01~0.05之間,是合格的;均方誤差比C小于0.35,是優(yōu)秀的;小誤差概率大于0.95,是優(yōu)秀的;三個指標(biāo)中評價結(jié)果有兩個優(yōu)秀,一個合格,說明用灰色模型GM(1,1)預(yù)測老年人口數(shù)是合理的,如圖4所示。對得到GM(1,1)模型的時間響應(yīng)方程中的k分別賦值19、20、21、22、23,可以得到2019到2023年對應(yīng)的65歲及以上的老年人口數(shù),分別為16692萬人、17308萬人、17945萬人、18607萬人、19293萬人。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]安徽省人口老齡化預(yù)測與分析——基于灰色GM(1,1)模型[J]. 李魯. 洛陽理工學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版). 2020(01)
[2]基于灰色多元回歸模型的重慶市人口老齡化預(yù)測[J]. 鄧世成. 貴州商學(xué)院學(xué)報. 2018(03)
[3]基于GM(1,1)修正模型預(yù)測離退休人口[J]. 周舟,范君暉. 上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
本文編號:3263446
【文章來源】:中小企業(yè)管理與科技(上旬刊). 2020,(04)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
我國65歲及以上人口占比變化趨勢圖
老年撫養(yǎng)比是指人口中老年人口與勞動年齡人口之比,用百分?jǐn)?shù)的形式表示,它從經(jīng)濟(jì)的方面反映我國老齡化的程度。由圖2可以看到,我國的老年撫養(yǎng)比近些年上升較快,2018年已經(jīng)達(dá)到16.8%,與1999年的10.2%相比,提高了6.6個百分點(diǎn)。這說明我國的老年人口在快速增長,人口老齡化程度在不斷加深。3 基于GM(1,1)灰色模型對未來我國老年人口數(shù)量預(yù)測的實(shí)證研究
通過將計(jì)算結(jié)果與表1進(jìn)行對比分析,計(jì)算出的相對誤差在0.01~0.05之間,是合格的;均方誤差比C小于0.35,是優(yōu)秀的;小誤差概率大于0.95,是優(yōu)秀的;三個指標(biāo)中評價結(jié)果有兩個優(yōu)秀,一個合格,說明用灰色模型GM(1,1)預(yù)測老年人口數(shù)是合理的,如圖4所示。對得到GM(1,1)模型的時間響應(yīng)方程中的k分別賦值19、20、21、22、23,可以得到2019到2023年對應(yīng)的65歲及以上的老年人口數(shù),分別為16692萬人、17308萬人、17945萬人、18607萬人、19293萬人。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]安徽省人口老齡化預(yù)測與分析——基于灰色GM(1,1)模型[J]. 李魯. 洛陽理工學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版). 2020(01)
[2]基于灰色多元回歸模型的重慶市人口老齡化預(yù)測[J]. 鄧世成. 貴州商學(xué)院學(xué)報. 2018(03)
[3]基于GM(1,1)修正模型預(yù)測離退休人口[J]. 周舟,范君暉. 上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2017(04)
本文編號:3263446
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