基于时间—区域序列的随机死亡率预测及对中国数据的应用

人口研究 ›› 1995, Vol. 19 ›› Issue (4): 58-63.

基于时间—区域序列的随机死亡率预测及对中国数据的应用

李南¹，ShripadTuljapurkar²

1 西安交通大学人口与经济研究所；2 美国Stanford大学Morrison人口与资源研究所

出版日期:1995-07-28 发布日期:2013-03-10
作者简介:1 西安交通大学人口与经济研究所，副教授；2 美国Stanford大学Morrison人口与资源研究所，教授
基金资助:
本文研究受国家自然科学基金 (NO.79370061)资助。

Online:1995-07-28 Published:2013-03-10

摘要/Abstract

摘要： 由美国学者Lee,Tulj(?)parkar和Carter于1991年提出的随机人口预测(LTC)方法,既弥补了传统的“高一低”方案所无法回答发生某个状态的概率的缺点,又解决了经典的随机人口模型不能处理按龄生育、死亡率的随机性时变的困难。介绍了(LTC)方法的主要内容,并通过将其中时间序列模型扩展为时间—区域序列模型,解决了该方法用于发展中国家的常见困难即死亡率时间序列数据不足的问题。同时利用中国死亡率数据进行(LTC)方法的建模和预测,取得了良好的效果。

关键词: 区域序列, 死亡率, 统计检验, 奇异值分解, 时间序列, 参数估计, 基于时间, 总区域, 人口预测, 子区域

李南，ShripadTuljapurkar. 基于时间—区域序列的随机死亡率预测及对中国数据的应用[J]. 人口研究, 1995, 19(4): 58-63.

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