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基于二次指数平滑模型的中国人口预测分析

2019-07-11夏雪张杨

卷宗 2019年18期
关键词:数据分析

夏雪 张杨

摘 要:中国是世界上人口最多的国家,人口发展是国家经济发展的基础,人口系统也是一个复杂的动态系统。人口数量及其变化趋势影响着国家经济发展战略。以2008-2017年中国人口数量为基准,建立二次指数平滑模型对2020年中国人口数量进行预测,并分析探讨预测模型中相关参数α的取值对预测精度的影响。

关键词:二次指数模型;人口预测;数据分析

1 引言

人口问题是长久以来制约中国社会发展的关键因素之一。据《中国统计年鉴》上的人口数据显示,从1949年新中国成立以来,中国人口数量已经从5.4亿增加到了13.9亿,人口数量增加了8.5亿。人口数量多,而社会资源相对不足,环境所能承载的人口数量是有限,这是中国目前的基本国情。对于处于高速发展的中国社会而言,对未来一段时间的人口数量的进行一定的预测并根据预测结果制定相应的发展战略直接影响了中国国民经济的发展和社会的稳定[1,2]。

本文以2008-2017年中国人口为基准,建立二次指数平滑模型,分析模型相关参数取值对模型预测精度的影响,选取合适的参数对2020年中国人口进行预测分析。

2 二次指数平滑模型

二次指数平滑模型的基本原理是用平滑值对时序存在的线性趋势进行修正,考虑了时间序列在不同时期直线参数的变化,只需要利用三个数据值和一个参数α就可进行计算[3]。这种方法可以使过去观察值的权数减少,具有计算简单、样本要求量少、适应性强、结果稳定等特点[4]。

二次指数平滑法预测的基本应用步骤如下:

3 参数分析

在二次指数平滑模型中a是一个非常重要的参数,其取值直接影响着预测的精度。在预测中,我们希望能提高a值以提高近期观察值权数,但是又希望减小a值,以平滑随机误差。根据相关经验,如果时间序列虽然有不规则的波动,但长期趋势接近某一常数时,只是由于偶然变动使预测值产生或大或小的偏差,应采用较小的a值,一般取0.1~0.4;如果是时间序列呈现迅速而明显的增长或下降变化趋势,则应该选取较大的a值,如0.5~0.8。为进一步论证a的取值有效性,本文按a取值分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8进行计算,以求取最合适的a值,进而准确的预测2020年的中国人口数量。

综合对比不同a取值情况下的差别,当a=0.8时预测数据最接近真实值,所以取a=0.8进行人口预测是最合理的。

4 人口预测

结合2016年和2017年的人口数据,取a=0.8代入二次指数平滑预测模型,可得2018年的人口数据为139759万人。

由此類推,可得出2020年中国人口预测值为141259万人。

5 结论

1)二次指数平滑法适用于对具有线性变化趋势的时序进行预测,对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。

2)采用二次指数平滑模型对人口数据进行预测时,参数a不小于0.3的情况预测精度较高,a=0.8时的预测精度最高。

3)二次指数平滑模型是按照线性变化进行预测的,但是中国人口数量不可能一直无限增长,模型对a预测过程中人口由上升到降低的拐点无法自动识别,且模型未考虑考虑人口老龄化、男女比例、二胎政策等因素的影响,需要进一步深入分析修正。

参考文献

[1]孟鹏洋.人口预测数学模型分析[J].公共管理,2018,11:28-29.

[2]王广州.中国人口预测方法及未来人口政策[J].财经智库,2018,3(3):112-138.

[3]方伟.郑文竹.樊立沙.凌云鹏.基于二次指数平滑模型的中国社会电力需求预测分析[J].价值工程,2015(36):65-66.

[4]段克峰.基于一种复合模型的中国人口预测模型[J].理论新探,2012(20):30-32.

作者简介

夏雪(1990-),女,汉族,四川成都人,硕士,助教,主要从事大学教育工作。

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