УДК 338
Авторы:
Пынько Люсьена Евгеньевна
Кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономики и цифровых технологий» Дальневосточного института управления – филиала Российской академии народного хозяйства и Государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), г. Хабаровск, Россия
SPIN-код: 6646-3325
Иноземцева Галина Дмитриевна
Дальневосточный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и Государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), г. Хабаровск, Россия
Щур Евгения Андреевна
Дальневосточный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и Государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС), г. Хабаровск, Россия
Название статьи:
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ СРЕДСТВАМИ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Страницы:
103-111
Аннотация:
В статье рассматривается выбор методов исследования динамики численности населения России в контексте анализа временных рядов, оценка нелинейности процесса формирования ряда динамики численности населения, подходы к исследованию лаговой компоненты, циклов динамики; оценка моделей ARMA и ARIMA, как ее разновидности. В модель заведомо не включены компоненты анализа демографической ситуации: рождаемость, смертность, миграция и т. п. Была проанализирована только статистика численности населения России, т.е. был использован метод бесфакторного адаптивного прогнозирования для оценки среднегодовой численности населения РФ. В исследовании была сопоставлена линейная и нелинейная форма модели динамики численности населения, обосновано предпочтение нелинейного моделирования социально-экономических процессов. Оценена тенденция возможного сокращения численности населения, как уязвимость в формировании экономически-активного населения России в настоящем и будущем. Были рассчитаны прогнозные значения изменения численности в краткосрочной перспективе.
Ключевые слова:
численность населения, критическое значение, лаговая компонента, временной ряд, модель ARIMA, прогнозное значение.
Список использованных источников:
Финансирование научной работы:
Нет сведений.
Ссылка для цитирования:
Пынько Л.Е., Иноземцева Г.Д., Щур Е.А. Моделирование и прогнозирование динамики численности населения России средствами эконометрического анализа // Первый экономический журнал. – 2024. – №4. – С. 103–111.
URL статьи: https://naukavak.ru/pezh-№4-346_103-111/
© Пынько Л.Е., Иноземцева Г.Д., Щур Е.А., 2024
Материал распространяется на условиях лицензии Creative Commons «Атрибуция» 4.0 Международная (CC BY 4.0)
The authors:
Puinko Liusiena Evgenievna
Sc. (Economics), Senior Lecturer Department of Economics and Digital Technologies, Far Eastern Institute of Management the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Russia, Khabarovsk
SPIN-код: 6646-3325
ORCID: 0000-0002-8938-130X
Inozemtseva Galina Dmitrievna
Far Eastern Institute of Management, Branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Department of Economics and Digital Technologies, Khabarovsk, Russia
Shchur Evgeniya Andreevna
Far Eastern Institute of Management, Branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Department of Economics and Digital Technologies, Khabarovsk, Russia
Article title:
Modeling and forecasting of population dynamics in Russia by means of econometric analysis
Pages:
103-111
Abstract:
The article considers the choice of methods for studying the dynamics of the Russian population in the context of time series analysis, assessment of the nonlinearity of the process of formation of a number of population dynamics, approaches to the study of the lag component, dynamics cycles; evaluation of ARMA and ARIMA models as its varieties. The model obviously does not include the components of the analysis of the demographic situation: fertility, mortality, migration, etc. Only the statistics of the population of Russia were analyzed, i.e. The method of factories adaptive forecasting was used to estimate the average annual population of the Russian Federation. The study compared the linear and non-linear form of the population dynamics model, and justified the preference for nonlinear modeling of socio-economic processes. The trend of possible population decline is assessed as a vulnerability in the formation of the economically active population of Russia in the present and future. The projected values of the population change in the short term were calculated.
Keywords:
population size, critical value, lag component, time series, ARIMA model, forecast value.
