Стохастическая модель для прогнозирования численности населения
Автор: Носова Мария Геннадьевна
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Физико-математические науки
Статья в выпуске: 9 т.5, 2019 года.
Бесплатный доступ
В статье разрабатывается стохастическая модель для прогнозирования численности населения. Модель для прогнозирования численности мужского и женского населения представляет собой систему массового обслуживания с двумя типами заявок и марковским модулированным процессом. Метод и модель могут быть адаптированы для обработки различных типов данных и источников информации. Чтобы проиллюстрировать это, анализируются демографические данные Российской Федерации и прогнозируется изменение численности населения до 2115 года. При этом демонстрируется гибкость и преимущества применения данного подхода к прогнозированию численности населения и выделяются области, в направлении которых работа может быть продолжена.
Система массового обслуживания, стохастическая модель, численность населения, прогнозирование численности населения
Короткий адрес: https://sciup.org/14115670
IDR: 14115670 | УДК: 519.21 | DOI: 10.33619/2414-2948/46/02
Stochastic model for population forecasting
The article develops a stochastic model for population forecasting. The model for forecasting the male and female population is a queuing system with two types of applications and a Markov modulated process. The method and model can be adapted to process various types of data and information sources. To illustrate this, the demographic data of the Russian Federation are analyzed and a change in population is forecasted before 2115. At the same time, the flexibility and advantages of applying this approach to population forecasting are demonstrated and areas in which work can be continued are highlighted.
Список литературы Стохастическая модель для прогнозирования численности населения
- Ahlburg D. A., Land K. C. Population forecasting: Guest editors' introduction // International Journal of Forecasting. 1992. V. 8. №3. P. 289-299. (92)90048-E DOI: 10.1016/0169-2070
- Alho J. M., Spencer B. D. Uncertain population forecasting // Journal of the American Statistical Association. 1985. V. 80. №390. P. 306-314. DOI: 10.1080/01621459.1985.10478113
- Alho J., Spencer B. Statistical demography and forecasting. Springer Science & Business Media, 2005. 410 p.
- Keilman N. Uncertainty in national population forecasting: Issues, backgrounds, analyses, recommendations. Amsterdam, Lisse: Swets & Zeitlinger B.V, 1990. V. 20. 221 p.
- Lee R. D., Tuljapurkar S. Stochastic population forecasts for the United States: Beyond high, medium, and low // Journal of the American Statistical Association. 1994. V. 89. №428. P. 1175-1189. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476857
- Lutz W. The future population of the world: what can we assume today. Routledge, 2013.
- DOI: 10.4324/9781315066929
- Lutz W., Goldstein J. R. Introduction: How to deal with uncertainty in population forecasting? // International Statistical Review. 2004. V. 72. №1. P. 1-4. x
- DOI: 10.1111/j.1751-5823.2004.tb00219
- Beyond six billion: Forecasting the world's population / Ed. by J. Bongaarts, R. A. Bulatao. Washington: National Academy Press, 2000. 236 p.
- Носова М. Г. Автономная немарковская система массового обслуживания и ее применение в задачах демографии: дисс. … канд. физ.-мат. наук. Томск, 2010. 204 с.
- Назаров А. А. Носова М. Г. Исследование математической модели демографических процессов в виде пятифазной системы массового обслуживания // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика Решетнева. 2010. Т. 1. C. 49-52.
- Назаров А. А., Носова М. Г. Многофазная автономная система массового обслуживания и ее применение к задачам демографии // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2009. Т. 315. №5. C. 183-186.
- Назаров А. А., Носова М. Г. О нецелесообразности аппроксимации процесса рождаемости потоками Пуассона при долгосрочном прогнозировании // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. №3 (8). 75-79.
- Nosova M. Research of a three-phase autonomous queuing system with a Markov Modulated Poisson process // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2018). 2018. С. 33-38.
- Гнеденко Б. В. Введение в теорию массового обслуживания. 3-е изд., испр. и доп. М.: КомКнига, 2005. 397 с.
- Боярский А. Я., Валентей Д. И., Кваша А. Я. Основы демографии / под ред. А. Я. Боярского. М.: Статистика, 1980. 295 с.
- Назаров А. А., Терпугов А. Ф. Теория массового обслуживания. Томск: Изд-во НТЛ, 2004. 228 с.
