Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,909

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕГИОНА

Карбаев Д.С. 1
1 ГБОУ ВПО «Самарская государственная областная академия (Наяновой)»
1. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. – М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. – 50 с.
2. Ксенофонтов М.Ю., Поскачей М.А. Сценарное прогнозирование как инструмент разработки стратегии развития сельского хозяйства // Проблемы прогнозирования. – 2008. – № 05. –С. 3–19.
3. Самарский статистический ежегодник. – Самара: Самарастат, 2011. – 360 с.
4. Социально-экономическое положение Самарской области, январь-июль 2012 г. [Электронный ресурс]. – Самара: Самарастат, 2012. – Режим доступа: http://www.samarastat.ru/P/Dokl_07.zip – свободный.

Одним из основных критерием разработки автоматизированной системы является максимальное соответствие реализуемым моделям. В тоже время, система прогнозирования должна обеспечивать возможность тестирования корректности моделей на всех стадиях разработки. Такая возможность предполагает гибкую модификацию приложения для удовлетворения программных, системных и прикладных требований. Таким образом, разработанная система является платформой интеграции алгоритмических модулей, модулей обработки данных и пользовательского интерфейса.

Решение любой задачи по анализу и прогнозированию временных рядов начинается с построения графиков исследуемых показателей и выявления факторов, которые на них влияют. Наиболее часто на практике используются упрощенные методы выявления тенденции ряда. Поскольку графики изменения численности населения имеют плавный рост, распространенным приемом является сглаживание временного ряда с помощью скользящих средних [1]. В задачах прогнозирования демографических показателей на региональном уровне количество включаемых в модель факторов существенно ограничено объемом выборки. Одним из возможных вариантов построения модели в данном случае является интегрированная модель авторегрессии-скользящего среднего.

В качестве примера в данной работе рассматривается инерционный [2] сценарий развития региональной экономики (сценария, в котором развитие экономического объекта происходит без кардинальных изменений в системе целевых установок и механизмах управления). Для построения прогнозной модели использовались данные о численности населения, сведения о рождаемости, смертности по Самарской области за 2001-2011 гг. [3]. Результаты моделирования представлены в таблице.

В основе используемой в работе методологии расчета демографических показателей лежит принцип разбиения показателей на 2 группы: расчетные и сценарные. В качестве сценарных выступают следующие показатели: коэффициенты рождаемости, смертности и миграционного прироста населения в городской и сельской местности. Расчетные показатели за текущий год вычисляются на основе сценарных:

Н – численность постоянного населения (среднегодовая) – всего, тыс. чел.;

кН – численность постоянного населения (среднегодовая) – всего, в % к предыдущему году;

Нг, Нс – численность постоянного населения (среднегодовая) в городской (Нг) и сельской (Нс) местности, тыс. чел.;

ОПЖ – ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет;

кРожд – общий коэффициент рождаемости, человек на 1000 населения;

кСмерт – общий коэффициент смертности, человек на 1000 населения;

кЕст – коэффициент естественного прироста, человек на 1000 населения;

кМП – коэффициент миграционного прироста, человек на 10000 населения.

Прогнозный расчет демографических показателей Самарской области 2011-2014 гг.

Год

Н

кН

Нг

кНг

Нс

кНс

ОПЖ

кРожд

кСмерт

кЕст

кМП

2010

3128,61

99,66

2520,43

99,66

608,18

99,64

68,30

11,56

15,19

-3,63

2,05

2011

3117,22

99,64

2511,36

99,64

605,86

99,62

69,00

11,17

15,00

-3,83

1,94

2012

3105,86

99,64

2502,32

99,64

603,55

99,62

69,29

11,17

15,00

-3,83

1,90

2013

3094,55

99,64

2493,31

99,64

601,24

99,62

69,57

11,17

15,00

-3,83

1,92

2014

3083,28

99,64

2484,33

99,64

598,95

99,62

69,86

11,17

15,00

-3,83

1,91

Для определения точности прогноза были в разработанной системе проведены ретроспективные расчеты по базе 2009 года, средний процент ошибки показателей не превысил 5 %. Проведенные исследования подтверждают оценку [4]: на территории Самарской области наблюдается естественная убыль как устойчивый и долговременный фактор сокращения населения. Положительный миграционный прирост остается единственным элементом, частично замещающим естественную убыль населения. Он формируется за счет миграции со странами СНГ и другими зарубежными странами.


Библиографическая ссылка

Карбаев Д.С. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕГИОНА // Современные наукоемкие технологии. – 2012. – № 10. – С. 62-63;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=31000 (дата обращения: 11.12.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074