연령 이동 방법은 어떤 목적으로 사용됩니까? 과학부터 시작하세요. 인구통계 예측의 간략한 역사
인구통계학적 예측 방법은 다음과 같습니다.
1) 외삽법;
2) 연령 이동 방법;
3) 통계 모델링 방법.
미래 인구 규모를 추정하기 위해 외삽법을 사용하는 것은 출산율, 사망률, 이주 측면에서 확인된 추세가 예측 기간 동안 변하지 않을 것이라는 가정에 기초합니다.
외삽 방법을 사용한 미래 인구 규모에 대한 가장 대략적인 추정치는 일반적인 역학 지표를 사용하여 얻을 수 있습니다.
1) 평균 절대 성장률을 기준으로 한 추정:
어디?? – 평균 절대 인구 증가 지표;
St - t년의 예상 인구;
S0 – 예측 기간 시작 시 인구 규모
t – 예측 기간;
2) 평균 성장률을 기준으로 한 추정:
어디 ?엑스티– 평균 절대 성장 지표;
3) 평균 성장률을 기준으로 한 추정:
어디 ?xpr– 평균 성장률을 나타내는 지표입니다.
나이를 옮기는 방법으로미래 인구의 성별, 연령구조를 계산하는 방법이다. 이는 인구의 연령 구성과 사망률 표의 생존율에 대한 데이터를 기반으로합니다.
연령이동법의 핵심은 한 연령층의 인구 규모가 엑스어느 시점에 티는 해당 연령대의 인구 규모를 곱하여 계산됩니다( 엑스-) 어느 시점에서 (티-1) 특정 연령 그룹의 생존율을 통해 노인 인구의 비율( 엑스-1 ) 나이까지 살 것이다 엑스연령:
특정 날짜에 인구의 연령 구성이 알려진 경우 1년, 2년 등 각 연령의 추정 인구 규모를 계산할 수 있습니다(이주를 고려하지 않음).
가능한 출생 수를 결정하기 위해 15~49세 여성의 연령 구성 및 특별 출생률에 대한 데이터가 사용됩니다.
어디 에게R.스페셜.x– 나이든 여성을 위한 특별 출산율 엑스연령;
?Sxt– 평균 수노인 여성 엑스연령.
본질 통계적 모델링 방법인구통계 예측을 위한 회귀 모델을 사용하여 선택된 요인에 대한 인구통계 현상의 의존성을 특성화하는 것으로 구성됩니다.
수학적 모델링 방법은 수학적 함수(예: 지수 곡선, 포물선 등) 사용을 기반으로 한 모델 사용과 관련된 별도의 그룹에 포함됩니다.
특정 기간이 시작될 때의 인구 규모를 알고 있는 경우 t년 후의 미래 인구 규모는 다음 공식을 사용하여 인구 증가의 지수 법칙을 기반으로 결정될 수 있습니다.
(RU)– 자연적인 인구 증가;
(MW)– 기계적 인구 증가;
?에스– 평균 연간 인구;
티– 예측 기간.
구성요소 방법은 인구통계 예측 개발자에게 더 넓은 기회를 열어줍니다. 외삽법이나 분석법과 달리 전체 인구뿐만 아니라 성별, 연령별 분포도 얻을 수 있습니다.
구성 요소 방법은 미국 인구 통계학자인 P.K. 웰프턴. 이 인구통계 예측 방법(구성요소 방법 또는 연령 이동 방법)의 이중 이름은 첫째, 해당 적용이 인구통계 균형 방정식의 사용을 기반으로 한다는 사실에 기인합니다.
둘째, 개별 연령별 집단의 규모에 대한 자료는 매년 다음 연령층으로 이동하며, 연간 출생아수와 영아사망률 전망을 토대로 0연령 집단의 규모를 결정한다는 점이다.
구성 요소 방법의 핵심은 출산율, 사망률 및 이주에 대한 주어진(예측) 매개변수에 따라 시간 경과에 따른 개별 코호트의 이동을 추적하는 것입니다. 이러한 매개변수가 초기 시간 t0에 고정되고 Di 기간 동안 변경되지 않고 유지되면 이는 시간 t0+Dt에서 인구의 크기와 구조를 고유하게 결정합니다.
시간 tо부터 시작하여 각 연령별 인구 규모는 예측된 연령별 사망 확률에 따라 감소합니다. 각 연령별 원래 인구에서 사망자 수를 빼면 생존자는 한 살 더 많아진다. 예상 연령별 출산율 수준은 예측 기간의 각 연도별 출생 수를 결정하는 데 사용됩니다. 태어난 사람들도 허용되는 수준에 따라 사망의 위험을 경험하기 시작합니다. 구성 요소 방법에서는 연령별 이주율(도착 및 출발)도 고려합니다.
예측 기간의 각 연도마다 절차가 반복됩니다. 이를 통해 연령별, 성별별 인구 규모를 결정하고, 총 수인구, 일반 출산율, 사망률, 일반 및 자연 증가율. 이 경우 1년 연령 간격과 다양한 연령 그룹(5세 또는 10세)에 대해 예측 계산을 수행할 수 있습니다. 두 경우 모두 예상 계산 기술은 동일합니다. 전향적 계산은 일반적으로 여성 인구와 남성 인구에 대해 별도로 이루어집니다. 남녀 인구의 규모와 연령구조는 단순히 여성인구와 남성인구의 규모를 합산하여 구한다. 또한 출산율, 사망률 및 이주에 대한 모든 예측 매개변수는 매년 또는 예측 기간의 연 단위로 변경될 수 있습니다.
실제로 인구 예측은 성별별로 연령별 데이터를 기반으로 수행됩니다. 출산율은 연령별 비율로 표현됩니다. 사망률 강도는 남성과 여성을 구분하여 연령별 다음 연령까지 생존할 확률로 표현됩니다. 이주는 일반적으로 성별과 연령별로 분류된 예상 연간 순 이주로 측정됩니다. 더 현대적인 트렌드이주를 명확히 하고, 가능한 경우 유입과 유출을 강조하려는 욕구입니다.
예측 주기를 기준으로 계산이 이루어지며, 각 주기는 일반적으로 1년 또는 5년입니다. 이 연산을 사용하여 계산된 주기 종료 시의 인구는 차례로 다음 주기의 시작점이 됩니다. 미래의 다음 날짜에 대한 인구 추정치를 얻기 위해 예측 주기가 반복됩니다. 이는 예측이 이루어진 날짜에 도달할 때까지 반복됩니다. 이 절차의 특별한 특징은 예측자가 각 예측 주기마다 출산율, 사망률 및 이주에 대한 다양한 값을 사용할 수 있다는 것입니다. 각 주기마다 각 구성요소에 대한 값 세트가 선택되면 계산 프로세스는 얻은 값을 인구통계학적 균형 방정식에 대체하는 것으로 간단히 줄어듭니다. 예측의 타당성과 유용성은 원천 인구 추정의 정확성과 미래 출산율, 사망률 및 이주 패턴 예측의 정확성에 따라 달라집니다.
(예측 기준 연도)의 초기 시점에서 x 세의 여성 인구 규모가 рx0과 같다고 가정합니다. 1년이 지나면 초기 숫자가 바뀔 것입니다. 인구의 일부는 사망하고, 인구의 다른 일부는 주어진 영토를 떠나고, 반대로 누군가는 그곳에 살게 될 것입니다. 결과적으로, t1 시점의 연령 (x +1) 인구 규모는 다음과 같습니다.
P = P x 0 * Sn +Msx 0 (9)
여기서 S n = - - 다음 연령으로의 이동 계수;
Lx 및 Lx+l은 사망률 표에서 x 및 x +1 연령에 살고 있는 사람의 수입니다.
Msx는 연령별 이주 균형입니다.
0세를 제외한 모든 연령에 유사한 절차가 적용됩니다.
t1 시점에서 0세 연령층의 규모는 출산율과 영아 사망률 및 이주를 모두 고려하여 계산됩니다. 그 해에 태어난 모든 사람이 다음 해 초까지 생존할 수는 없고 비록 작지만 이주가 있기 때문입니다. 이 나이에도. 먼저, 해당 연도의 출생아 수를 계산합니다. 알려진 바와 같이, 이 숫자는 연령별 출산율과 해당 연령의 연간 평균 여성 수의 곱의 합과 같습니다.
ㄴ= ? ASFRx*Fx, (10)
여기서 B는 연간 출생 수입니다.
ASFRx - 연령별 출산율;
Fx는 x세 여성의 연간 평균 수입니다.
따로 태어난 여아의 수를 구하기 위해 B에 (1-5)를 곱합니다. 여기서 8은 출생 중 남아의 비율로 0.507에서 0.517 사이이지만 일반적으로 0.512로 간주됩니다(이는 2차 성별에 해당함). 비율은 105 대 100). 이렇게 얻은 출생아 수는 예측에 채택된 생존함수를 사용하고, 이 연령의 순이동 데이터를 사용하여 조정하여 다음 연도 초의 0세 인구 규모를 얻습니다.
위에서 설명한 절차는 예측 기간이 포함되는 연수만큼 반복적으로 반복됩니다. 각 연령층의 인구는 다음, 노년층으로 이동하는 것처럼 보입니다. 그렇기 때문에 구성요소 방식을 연령 이동 방식이라고도 합니다.
결과적으로 예측 기간의 각 연도에 대해 우리는 전체 인구와 연령-성별 구조는 물론 일반 출생률과 사망률을 모두 얻습니다.
구성요소 방법(연령 이동)을 사용하기 위한 필수 조건은 출산율, 사망률 및 이주에 대한 예측을 예비적으로 개발하는 것입니다. 그러나 이 방법 자체를 적용하는 것이 순전히 기술적 작업인 경우 인구통계 과정의 역학을 예측하려면 많은 분석 작업, 출산율, 사망률, 이주 변화 패턴에 대한 지식 및 사회경제적 연관성에 대한 지식이 필요합니다. 요인. 그러한 예측은 예술과 다소 유사하다고 말할 수도 있습니다.
인구 규모와 구조에 대한 초기 정보의 정확성과 신뢰성이 의심스럽지 않은 경우 예측의 다음 단계는 출산율, 사망률 및 이주에 대한 미래 추세에 대한 가설을 개발하는 것입니다. 이 경우에는 이들 가설을 서로 연결하는 것이 필요하다. 현재 상태인구통계학은 출산율, 사망률, 이주 사이의 관계를 예측에 효과적으로 사용하는 데 필요하고 충분한 정확성과 신뢰성으로 기록하는 것을 허용하지 않습니다.
개별 인구통계학적 프로세스 예측의 특징은 해당 매개변수가 예측 기간의 각 연도에 대해 결정되는 것이 아니라 일부 포인트에 대해서만 결정된다는 것입니다. 그런 다음 얻은 값은 중간 날짜에 대해 보간됩니다. 이 경우 보간법은 단순히 인구통계학적 과정의 매개변수가 기준점 사이에서 변하지 않는다는 가정으로 귀결되는 경우가 많습니다.
인구통계학적 상황 특성의 필수적인 부분은 인구 역학 및 그 구조의 관점에서 현재 추세를 예측하고 그 결과를 평가하는 것입니다. 그러한 예측의 목적은 발생할 수 있는 불리한 상황이나 상황을 보여주는 것입니다. 위험한 결과, 특정 조치가 필요한 것을 피하기 위해. 가장 일반적인 예측 중에는 출산율과 사망률의 기존 추세가 계속되는 경우 러시아 인구 규모에 대한 장기 계산이 있으며, 이는 역사적으로 불가피한 소멸을 나타냅니다. 단기(100년 이내) 외부 이주가 없는 러시아 국민. 이주 규모가 이를 보상할 정도라면 자연적인 쇠퇴, 그러면 러시아 국민도 사라질 것입니다. 왜냐하면 역사적으로 짧은 기간 동안 이주민은 영구 인구에 동화되지 않고 단순히 그것을 대체할 것이기 때문입니다.
전체 인구 규모뿐만 아니라 연령-성별 구조에 대한 예측을 얻을 수 있는 유일한 방법은 구성요소법, 즉 연령 이동 방법입니다. 이 섹션에서는 현재 추세의 결과를 평가하는 것과 관련된 문제를 고려할 것입니다.
첫 번째이자 주요 결과는 전체 인구뿐만 아니라 노동 잠재력도 감소하는 것입니다. 근무 연령 범위 내의 우발적 조건. 동시에 잠재적인 직원의 수가 줄어들 뿐만 아니라 그들의 연령 구성도 나이가 들게 되어 긍정적인 결과(경험, 자격)와 부정적인 결과(보수주의, 진취성 감소, 변화에 대한 거부감)가 뚜렷하게 나타납니다. 국가 경제 발전의 필요성을 고려하면 이는 이주 노동자를 추가로 유치해야 함을 의미하는 것이 분명합니다.
두 번째로 중요한 결과는 (장기적인 출생률 감소로 인해) 어린이와 청소년의 비율 감소와 인구 증가로 인한 인구의 주요 연령층 비율의 변화입니다. 이는 노인들의 필요를 충족시키기 위해 예외 없이 사회 기반 시설의 모든 부문을 근본적으로 재편해야 할 필요가 있습니다. 의료, 교육, 문화, 여가, 사회적 지원 등의 시스템 의사와 병상(어린이 및 노인병)의 비율을 재고해야 합니다. 노인을 위한 종합 학교 및 재교육 시스템; 청소년 디스코 및 연금 수급자를 위한 문화 여가 시스템. 연금제도는 현재의 숫자 감소를 고려하여 분배 원칙에서 적립형 보험료 원칙으로 이미 재구성되기 시작했습니다. 노동인구그리고 다가오는 연금 수급자의 증가, 그러나 현재의 추세가 계속된다면 이 과정을 가속화해야 하며 이를 위해서는 추가 자금이 필요합니다.
세 번째 결과는 국가의 사회사로 인해 발생한 러시아 인구의 연령 및 성별 구조의 엄청난 변형을 완화하는 메커니즘이 없다는 것입니다. 전쟁; 이들 지역의 경제 발전을 위해 러시아 젊은이들이 구소련 공화국으로 상당한 규모로 유출되고 있습니다. 부당하게 고려된 조치 사회 정책이는 출생률과 사망률의 급증을 초래했습니다. 인구통계학적 파동의 반향은 기존 수준의 출산율과 사망률을 유지하면서 세대 규모에 영향을 미칠 것입니다.
다음 결과는 성별에 따른 인구 불균형을 기록하는 것인데, 이는 어린 시절부터 노년기에 이르기까지 모든 연령층에서 남성의 상당한 초과 사망률로 인해 발생합니다. 결과적으로 이 문제는 사회적, 경제적으로 미성숙한 젊은 가족 앞에서 조혼 및 출산율의 전통을 유지하는 것과 같은 다양한 결과를 초래합니다. 조기 미망인; 자녀양육을 포함한 한부모가족의 증가; 남편의 죽음 등으로 인해 가족이 붕괴될 가능성이 높기 때문에 더 많은 자녀를 갖기를 거부합니다.
현대 인구통계학적 상황 보존에 따른 이러한 모든 결과와 기타 결과는 구성요소 방법(연령 이동)으로 정량화할 수 있습니다. 이 방법의 핵심은 생식력, 사망률 및 이주에 대한 주어진(예측) 매개변수에 따라 시간 경과에 따른 개별 코호트의 이동을 "추적"하는 것입니다. 계산 방식은 다음과 같습니다. 연초(t)의 인구 S t x의 나이는 알려져 있습니다. 해당 연도 동안 초기 숫자가 변경됩니다. 인구의 일부는 사망하고 다른 일부는 해당 영토를 떠나며 반대로 누군가는 새로운 거주지에 도착합니다. 결과적으로 연말 이후 연초(t +1)에 연령(x +1)의 인구는 다음과 같습니다.
St +1 x +1 =St x * P x + M x
P x = L x +1 /L x - 다음 연령으로의 이동 계수는 연령 (x) 및 (x +1)에서 생명표에 따라 생활하는 숫자의 비율로 계산됩니다.
M x - 연령별 이주 균형.
0세를 제외한 모든 연령에 유사한 절차가 적용됩니다. 연초(t+1)의 0세 연령 그룹의 크기는 출산율과 영아 사망률 수준을 고려하여 계산됩니다. 태어난 모든 사람이 연말까지 생존하는 것은 아니기 때문입니다. 먼저 출생아수를 계산합니다. 이를 위해서는 연령별 출생률과 해당 연령의 연평균 여성 수를 곱하여 출생아수를 구해야 합니다. 연령별 출산율에 대한 데이터는 미래 출산율의 성격이 변하지 않을 것이라는 예비 예측 또는 가설의 결과입니다. 여성 수에 대한 데이터는 사전 이동의 결과입니다. 무브먼트는 궁극적으로 연초에 숫자에 대한 데이터를 받기 때문에 연간 평균 가임 연령 여성 수를 계산해야합니다.
출생수와 별도로 남아와 여아의 수를 구하기 위해서는 출생시 성비를 사용하는데, 이는 오랜 기간 관찰한 결과 기록된 실증적 패턴이다(여아 100명당 남아 105명, 이는 0.52:0.48). 그런 다음 출생 수에 해당 성별의 사람에 대한 사망률 표의 생존 확률을 곱하고 S t +1 0이라는 숫자를 얻습니다.
설명된 절차는 예측 기간에 포함되는 연수만큼 반복됩니다. 각 연령층의 인구는 다음, 노년층으로 이동하는 것처럼 보입니다. 그렇기 때문에 구성요소 방식을 연령 이동 방식이라고도 합니다.다른 사람의 인구 통계 예측을 믿지 않는다면 Demscope를 통해 이를 확인하거나 원하는 경우 직접 만들 수도 있습니다.
25년, 심지어 50년 등 상당히 예측 가능한 미래에 대한 다양한 예측 계산 방법 중에서 가장 유명한 방법은 '연령 전환' 방법입니다. 이는 인구 고령화와 재생의 논리와 완전히 일치하며 이런 의미에서 완전히 자연스러운 것처럼 보입니다. 이 방법의 본질은 다음과 같습니다.
2001년 등 특정 연도에 태어난 어린이는 내년인 2002년 초까지 가장 어린 0세 연령층을 형성하게 된다. 출생 수는 가임 연령의 여성 수와 해당 연령 여성의 출산 빈도에 따라 달라집니다. 이는 예측을 하려면 n년의 전체 예측 기간 중 서로 다른 연도에 이 빈도가 어떻게 될지 예측해야 함을 의미합니다.
2002년에 살아 있을 다른 모든 사람들은 이미 2001년에 살고 있습니다. 2001년 초에 n살이었던 사람은 2002년 초에 확실히 1살 더 많아질 것입니다. 물론 그 사람이 2001년이 끝나기 전에 죽지 않는 한 말입니다. 2001. 이는 예측을 하려면 n세인 사람이 n+1세까지 살 확률을 예측해야 함을 의미합니다.
연령별 연말까지 생존할 확률과 생존하지 못할 확률은 잘 연구된 인구통계학적 지표입니다. 이는 일반적으로 출생 시 기대 수명과 밀접한 관련이 있습니다. 따라서 각 기대수명 값에 대해 모든 연령별 생존율을 상당히 높은 정확도로 예측할 수 있습니다.
인구통계학적 예측의 세 번째 구성요소는 이주입니다. 이주민의 연령 구성은 변동에 가장 취약하지만 여전히 완전히 임의적이지는 않습니다. 이민자와 이민자의 연령 분포 형성에는 일정한 객관적 논리가 있으며, 이를 이해함으로써 가까운 미래에 입국 및 출국하는 사람들의 연령 구성이 어떻게 될지 어느 정도 정확하게 예측할 수 있습니다.
예측에는 202개의 연령별 생존 확률(남성 101, 여성 101)과 35개의 연령별 자녀 출산 확률이 포함됩니다. 그들의 독립적인 예측은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 그다지 유용하지도 않습니다. 사실은 서로 다른 연령대의 확률이 서로 매우 밀접하게 관련되어 있으며 이러한 관계에 대한 매우 신뢰할 수 있는 모델이 있다는 것입니다. 따라서 누구나 할 수 있는 사망률, 출산율 및 이주에 대한 몇 가지 최종 특성에 관한 독립적인 가설을 받아들이는 것으로 충분합니다. 이는 결국 가설에 지나지 않으며 기존 모델은 이 가설에서 연령 지표로 이동하여 수행하는 데 도움이 됩니다. 전체 예측 계산.
계산은 일반적으로 1세 연령 그룹을 1년 단위로 계산하거나 5세 연령 그룹을 5년 단위로 계산합니다. 여기서는 예측 단계에서 전체 연령 그룹이 다음 연령 그룹으로 이동하는 것이 중요합니다. 예를 들어 30~34세의 5년 단위 그룹을 고려한다면 다음 단계에서는 35~39세 그룹으로 바뀌어야 하는데, 이는 5년 단위의 단계를 밟아야 한다는 의미다.
당신과 나는 정확히 이러한 5년 예측을 세울 것입니다. 보기가 더 쉽고 매우 다양한 목적에 충분합니다.
자, 이제 일하러 갑시다! Excel 웹사이트에 있는 prognozis.xls 파일을 사용하면 큰 노력 없이 예측가 대열에 합류할 수 있습니다.
구성요소 방법은 인구통계 예측 개발자에게 더 넓은 기회를 열어줍니다. 외삽 및 분석과 달리 전체 인구뿐만 아니라 성별 및 연령별 분포도 얻을 수 있습니다*.
구성 요소 방법은 미국 인구 통계학자인 P.K. 웰프턴(R.K. 웰프턴, 1893-1964). 센티미터.: 보그 D.J.인구 예측 기법: 연령-성별 예측. 시카고, 1980. P. 8. 재인쇄 국가:독서인구 조사 방법론. 5권. 인구 모델, 예측 및 추정. 시카고, 1993. P. 17-7-17-10.
이 인구통계 예측 방법(구성요소 방법 또는 연령 이동 방법)의 이중 이름은 첫째, 해당 적용이 3장에서 논의된 인구통계 균형 방정식의 사용을 기반으로 한다는 사실에 기인합니다.
어디 P0그리고 피 1- 해당 기간(연도)의 시작과 끝의 인구 규모 안에- 해당 기간 동안의 출생 수 디- 해당 기간 동안의 사망자 수 M i - 해당 기간 동안의 이주 유입; 남 0 -해당 기간 동안의 이주 유출. 여기서 비, 디, 미그리고 남 0일정 기간(연도)에 걸친 인구 변화의 구성 요소라고 합니다.
둘째, 개인별 연령별, 성별별 인구수에 대한 데이터가 존재하기 때문이다. 이리저리 움직이다매년 출생아수와 영아사망률을 예측하여 제로연령군의 규모를 결정하고 있습니다.
구성요소 방법의 핵심은 출산율, 사망률 및 이주에 대한 주어진(예측) 매개변수에 따라 시간 경과에 따른 개별 코호트의 이동을 "추적"하는 것입니다. 이러한 매개변수가 초기 시점에 고정된 경우 t0,그런 다음 기간 Di 동안 변하지 않고 유지되며, 이는 특정 시점의 인구 규모와 구조를 고유하게 결정합니다. 티 0 + 티
시간부터 시작하여 각 연령별 인구 규모는 예측된 연령별 사망 확률에 따라 감소합니다. 각 연령별 원래 인구에서 사망자 수를 빼면 생존자는 한 살 더 많아진다. 예상 연령별 출산율 수준은 예측 기간의 각 연도별 출생 수를 결정하는 데 사용됩니다. 태어난 사람들도 허용되는 수준에 따라 사망의 위험을 경험하기 시작합니다. 구성 요소 방법에서는 연령별 이주율(도착 및 출발)도 고려합니다.
예측 기간의 각 연도마다 절차가 반복됩니다. 이는 연령별, 성별별 인구 규모, 총인구, 일반 출생률, 사망률, 일반 및 자연 증가율을 결정합니다. 이 경우 1년 연령 간격과 다양한 연령 그룹(5세 또는 10세)에 대해 예측 계산을 수행할 수 있습니다. 두 경우 모두 예상 계산 기술은 동일합니다. 전향적 계산은 일반적으로 여성 인구와 남성 인구에 대해 별도로 이루어집니다. 남녀 인구의 규모와 연령구조는 단순히 여성인구와 남성인구의 규모를 합산하여 구한다. 또한 출산율, 사망률 및 이주에 대한 모든 예측 매개변수는 매년 또는 예측 기간의 연 단위로 변경될 수 있습니다.
오른쪽으로에게 인구 예측은 성별에 따른 연령별 데이터를 기반으로(연령별 기준으로) 수행됩니다. 출산율은 연령별 비율로 표현됩니다. 필멸의 힘은 다음과 같이 표현됩니다.연령별 남성과 여성에 대해 다음 연령까지 생존할 확률(연령별 생존율)을 별도로 나타냅니다. 이주는 일반적으로 성별과 연령별로 분류된 예상 연간 순 이주로 측정됩니다. 보다 최근의 추세는 가능한 경우 유입과 유출을 구별하여 이주를 명확하게 하는 것입니다.
계산은 "예측 주기"를 기준으로 이루어지며, 각 주기는 일반적으로 1년 또는 5년입니다. 인구통계학자는 인구 조사 또는 기타 소스 데이터를 시작으로 하나의 예측 주기 동안 출산율, 사망률 및 이주 데이터를 순차적으로 적용한 다음 결과를 합산하여 주기가 끝나는 날짜의 인구 추정치에 도달합니다. 이 연산을 사용하여 계산된 주기 종료 시의 인구는 차례로 다음 주기의 시작점이 됩니다. 미래의 다음 날짜에 대한 인구 추정치를 얻기 위해 예측 주기가 반복됩니다. 이는 예측이 이루어진 날짜에 도달할 때까지 반복됩니다. 이 절차의 특별한 특징은 예측자가 각 예측 주기마다 출산율, 사망률 및 이주에 대한 다양한 값을 사용할 수 있다는 것입니다. 각 사이클에 대해 각 구성요소에 대한 값 세트가 선택되면 계산 프로세스는 얻은 값을 방정식에 대체하는 것으로 간단하게 줄어듭니다.인구통계학적 균형. 위에서부터 예측의 타당성과 유용성은 원래 인구 추정의 정확성과 출산율, 사망률 및 이주에 대한 미래 매개변수 예측의 정확성에 달려 있습니다.
보그 D.J. 인구 예측 기법: 연령-성별 예측.시카고 , 1980. P. 8.재인쇄 국가: 인구 조사 방법론 읽기. 5권. 인구 모델, 예측 및 추정. 시카고, 1993년, 17-7페이지.
단순화를 위해 여성 인구에 대한 1년 연령 간격의 예를 사용하여 전향적 계산이 어떻게 이루어지는지 보여드리겠습니다.
초기 순간에하자 에게(예측기준연도) 여성노인인구 엑스연도는 다음과 같습니다. px x 0. 1년이 지나면 초기 숫자가 바뀔 것입니다. 인구의 일부는 사망하고, 인구의 다른 일부는 주어진 영토를 떠나고, 반대로 누군가는 그곳에 살게 될 것입니다. 이에 따라 인구연령화 (엑스+1) 지금 이 순간 t 1다음과 같습니다:
(L x그리고 L x + l- 해당 연령에 살고 있는 사람의 수 엑스그리고 엑스사망률 표에서 +1), Ms x- 연령별 이주 균형.
0세를 제외한 모든 연령에 유사한 절차가 적용됩니다.
t 1 시점의 0세 연령 그룹의 크기는 출산율과 영아 사망률 및 이주를 모두 고려하여 계산됩니다. 해당 연도에 태어난 모든 사람이 내년 초까지 생존할 수는 없기 때문입니다. 이 나이에도 이주합니다. 먼저, 해당 연도의 출생아 수를 계산합니다. 알려진 바와 같이, 이 숫자는 연령별 출산율과 해당 연령의 연간 평균 여성 수의 곱의 합과 같습니다.
어디 안에- 연간 출생 수; ASFR X- 연령별 출생률 FX- 연평균 여성 노인 수 엑스연령. 따로 태어난 여아의 수를 구하려면 안에여기에 (1-5)를 곱합니다. 여기서 8은 출생 중 남성의 비율로, 범위는 0.507~0.517이지만 일반적으로 0.512로 간주됩니다(이는 2차 성비 105~100에 해당). 이렇게 얻은 출생아 수는 예측에 채택된 생존함수를 사용하고, 이 연령의 순이동 데이터를 사용하여 조정하여 다음 연도 초의 0세 인구 규모를 얻습니다.
위에서 설명한 절차는 예측 기간이 포함되는 연수만큼 반복적으로 반복됩니다. 각 연령층의 인구는 다음, 노년층으로 이동하는 것처럼 보입니다. 그렇기 때문에 컴포넌트 방식을 '에이지 시프트 방식'이라고도 합니다.
이는 다음과 같이 시각적으로 표현될 수 있다(표 8.1).