辽宁省人口数量的未来预测基于辽宁省1978-2021年人口数量历史数据的时间序列模型分析

(整期优先)网络出版时间:2023-07-03
/ 2

辽宁省人口数量的未来预测基于辽宁省1978-2021年人口数量历史数据的时间序列模型分析

宋伟

吉林建筑大学  吉林 长春 130118

【摘要】这篇论文应用时间序列分析技术对辽宁省1978-2021年人口数量历史数据进行了ARIMA模型拟合与检验,并用所得ARIMA模型对辽宁省人口数量的未来走势进行了预测。预测结果显示:辽宁省在2021年以后的十年间,人口数量将呈现出持续下降态势,且下降速度会逐步增大。从2021年到2024年的三年时间,辽宁省人口数量将会下降42.51万人,从2021年到2026年的五年时间,辽宁省的人口数量将会下降78.03万人。截止至2031年,辽宁省的人口数量将会下降至4037.45万人,与2021年相比,下降191.95万人,下降了4.5%。

【关键词】人口数量;时间序列;ARIMA模型;白噪声检验

一、引言

人口问题是影响一个国家或地区经济运行、政策制定的焦点问题,人口问题是否能够得到妥善解决也是检验一个国家或地区经济运行情况好坏、政策制定优劣的标准。辽宁省作为东北地区第一大省,人口问题一直是阻碍该地区经济发展、政策制定的重要问题。对辽宁省人口数量的分析、研究与预测对解决这一地区众多人口相关问题能够起到至关重要的作用,进而对推动该地区经济的发展和政策的制定具有重要的现实意义。在众多人口相关问题中一个较为核心的问题是:一个国家或地区未来人口数量的变化走势,是上升还是下降,抑或是波动变化?若是上升,上升的幅度有多大?若是下降,下降的幅度有多大?若是波动变化,波动的周期有多长?本文的研究,在规范使用时间序列分析技术的基础之上,基于辽宁省1978-2021年人口数量历史数据对辽宁省人口数量时间序列进行模型的拟合与预测,从而得到预测结果,将对上述问题给出完整的答案。

二、实证过程

1. 辽宁省1978~2021年人口数量时序图

从辽宁省1978~2021年人口数量的时间序列走势图上我们可以明显地看出:辽宁省的人口数量在19782021年这段时间呈明显的上升趋势,从1978年的3394万人上升到2021年的4229.4万人,上升了835.4万人,上升了24.61%。从时间序列分析的角度来讲,序列带有明显的上升趋势,呈现出显著非平稳的特征。

2. 对序列的预处理

1考虑一阶差分序列

从原序列一阶差分序列的走势图中我们可以看出:一阶差分后,序列呈现出明显的下降趋势,且白噪声检验结果显示:序列不但具有短期自相关性,而且具有长期自相关性。

白噪声检验结果如下:

延迟阶数

LB统计量检验

LB统计量值

P

6

62.13

<.0001

12

77.81

<.0001

18

78.37

<.0001

24

95.07

<.0001

30

156.07

<.0001

36

216.85

<.0001

42

248.88

<.0001

2考虑二阶差分序列

从原序列二阶差分序列的时序图上来看:二阶差分后已经明显地消除了序列中的趋势,呈现出平稳性的特征,自相关图检验显示:二阶差分序列具有短期自相关性,由此可以判断二阶差分序列为平稳序列。

对二阶差分序列的白噪声检验,检验结果为:

延迟阶数

LB统计量检验

LB统计量值

P

6

14.77

0.0221

12

17.7

0.1252

18

19.26

0.3762

24

24.33

0.4431

30

29.24

0.5052

36

33.15

0.6047

白噪声检验结果显示:二阶差分序列延迟6阶的LB统计量P值为0.0221<0.05,由此可以断定二阶差分序列为非白噪声序列。

3. 模型定阶、参数估计及检验

根据自相关图的1阶截尾性选择ARIMA(0,2,1)模型

模型拟合结果为:

待估参数

参数估计值

标准差

统计量值

P

常数项

-1.43568

0.12213

-11.76

<.0001

MA(1)

1.00000

0.15906

6.29

<.0001

AIC

351.1617

SBC

354.637

Observations

42

模型拟合形式为:

                     (1)

残差白噪声检验结果:

延迟阶数

LB统计量检验

LB统计量值

P

6

7.35

0.1958

12

10.06

0.5251

18

11.42

0.8337

各延迟阶数的白噪声检验P值均大于0.05,由此可判断残差为白噪声序列、模型拟合有效;同时,模型参数估计值的显著性检验P值小于0.05,说明模型拟合效果良好。

三、实证结果

利用模型(1)对辽宁省人口数量的未来发展趋势进行预测,预测结果如下:

2022

4216.6658

2023

4202.4959

2024

4186.8903

2025

4169.8490

2026

4151.3720

2027

4131.4594

2028

4110.1111

2029

4087.3271

2030

4063.1074

2031

4037.4521

编译环境SAS9.0,后附预测过程SAS程序源代码。

四、结论

从辽宁省人口数量未来走势的预测图中我们可以清楚地看到:在未来的三年、五年乃至十年时间里,辽宁省未来的人口数量将持续呈现下降趋势且下降速度逐渐增大。从2021年到2024年,辽宁省的总人口数量由4229.4万人下降到4186.8903万人,下降了42.51万人,年均下降率为0.34%;从2024年到2026年,辽宁省的总人口数量将由4186.8903万人下降到4151.372万人,年均下降率为0.43%;从2026年到2031年,辽宁省的总人口数量将由4151.372万人下降到4037.452万人,年均下降率为0.56%。也就是说,截止到2031年,辽宁省的总人口数量将由2021年的4229.4万人下降至4037.45万人,下降191.95万人,与2021年相比下降了4.5%,年均下降率为0.46%

【参考文献】

[1]  王慧. 基于ARIMA模型的新疆建筑业人力资源需求预测[J]. 房地产世界. 2022,(15): 26-28.

[2]  李易. 基于ARMA模型的股价短期预测——以古井贡酒股票为例[J]. 山西财政税务专科学校学报. 2022,24(01): 25-30.

[3]  苏蓉. 后疫情时代,债券投资的思考——基于ARMA模型分析[J]. 中国商论. 2021,(23): 83-86.

[4]  蒋奇, 刘永文. 基于ARIMA模型的美元汇率预测[J]. 经济研究导刊. 2022,(20): 69-71.

[5]  沈亚男, 罗欣. 基于ARIMA模型的农村人力资本投资建模与预测研究[J]. 金融理论与教学. 2022,(02): 63-65.

[6]  张瑞, 张岩, 杨海芬, 赵增锋. 基于ARIMA模型的我国农村金融机构负债金额预测研究[J]. 山西农经. 2022,(10): 190-192.

[7]  张亚婕. 基于ARIMA模型对股票和指数预测结果的简单比较分析[J]. 市场研究. 2019,(11): 23-26.

[8]  李窈, 于丽婷. 基于ARIMA模型对全国农业受灾面积的数据分析与预测[J]. 科学技术创新. 2021,(36): 34-36.

[9]  张梓. 基于ARIMA模型的贵州省GDP分析与预测[J]. 国土与自然资源研究. 2022,(05): 39-41.

[10]  吴玉霞, 温欣. 基于ARIMA模型的短期股票价格预测[J]. 统计与决策. 2016,(23): 83-86.

[11]  鲍燕妮, 沈丹祎, 石振明, 朱艳, 彭铭. ARMA模型在锚碇基坑变形预测中的应用[J].

工程地质学报. 2021,29(05): 1621-1631.

[12]  刘芳葛, 瑞婷. 基于ARIMA的冬季日最低温度预测与分析[J]. 电子技术与软件工程. 2022,(12): 184-188.

[13]  吴震亚. 基于ARIMA模型的上海虹桥枢纽客流数据分析预测[J]. 交通与运输. 2022,35(S1): 315-320.

[14]  杨聪, 彭巨擘, 伍美珍, 张合生. 基于ARIMA模型的铟电解槽异常预测研究[J]. 仪表技术. 2022,(03): 30-34.

[15]  甘茂. 基于ARIMA模型的引航船舶流量预测[J]. 中国水运(下半月). 2022,22(04): 22-24.

[16]  刘慧敏, 周乾宇, 贾善群, 刘丹丹, 孙长青. 2004—2018年中国肺癌死亡趋势分析及预测[J].

中国预防医学杂志. 2021,22(12): 913-919.

[17]  芦伟东. 基于ARIMA的干扰信号发射规律预测[J]. 中国无线电. 2022,(06): 65-67.

[18]  牛桂草, 周绩宏, 马红燕, 杜晓东, 王俊芹. 基于ARMA模型的河北鸭梨价格预测及预警[J]. 山东农业科学. 2021,53(11): 151-156.

[19]  查华, 石舢. 基于ARIMA模型对江苏省GDP的预测[J]. 兰州文理学院学报(自然科学版). 2022,36(03): 33-36+54.

[20]  杨艳, 雷咪咪. 农村三产融合背景下基于ARIMA模型对陕西省农村就业人数的分析与预测[J].

山西农经. 2022,(08): 9-12.

[21]  孙梦彩, 周权, 权戴戴, 周海军, 陈清泉, 何青, 张晓阳, 徐幽琼. ARIMA模型在登革热高发城市发病预测中的应用[J]. 中国预防医学杂志(网络首发,2022).

1