Разработка моделей, алгоритмов и программных средств прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах : На примере города Рубцовска

• Автор: Антропов, Александр Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 148 с. : ил.

Содержание
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКИХ И

ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

1.1. Обзор подходов к построег гию общих демографических моделей

1.2. Исследование характера взаимозависимости демографического и

ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ.

1.3. Обзор современных подходов построения экономикодемографических моделей.

1.4. Некоторые особенности регионального демографического прогнозирования.

1.5. Постановка задач решаемых в диссертационной работе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ОСНОВНОЙ МОДЕЛИ ЕСТЕСТВЕННОГО ДВИЖЕНИЯ

НАСЕЛЕНИЯ ПРИ ДЕМОГРАФИЧЕСКОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ.
2.1. Основы ПОДХОДА к построению муниципальных информационноаналитических систем поддержки принятия решений.
2.2. Моделирование естественного движения населения
2.3. Сравнительный анализ статистического и нестатистического подходов при моделировании естественного движения населения
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В ГОРОДЕ
РУБЦОВСКЕ.
3.1. Оценка демографической ситуации в г. Рубцовске
3.2. Прогноз параметров модели.
3.3. Прогнозирование демографической ситуации в городе Рубцовске
3.4. Предложения по концепции информационноаналитической системы поддержки принятия решения для администрации г. Рубцовска.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Список литературы


В частности, многие модели учитывают лишь некоторые социально-экономические и демографические характеристики. Так, большая группа наиболее распространенных демографических моделей - модели воспроизводства населения рассматривают дифференциацию населения лишь по полу и возрасту []. При построении и использовании демографических моделей приходится абстрагироваться от целого ряда характерных признаков, черт и свойств объекта моделирования, которые либо являются несущественными, либо рассматриваются как несущественные с точки зрения решаемой задачи. Таким образом, в основе демографических моделей лежит формализация объекта моделирования, в которой определяется набор учитываемых моделью количественных и качественных характеристик моделируемого процесса, а также среды, в которой он протекает. В первом случае состояние модели описывается распределением индивидов в соответствии с заданным набором демографических признаков, поэтому модели этого класса иногда называют моделями распределений. Во втором случае состояние модели характеризуется демографическим состоянием индивида, в силу этого такие модели называются иногда моделями состояний (или положений). Реальное воплощение микромодслей связано с применением ЭВМ и имитационным моделированием. Область применения микромоделей - анализ факторов демографических явлений [1, , ]. В зависимости от того, учитывает или нет демографическая модель возможное отклонение частот демографических событий от их вероятностей, модели делятся на стохастические (вероятностные) и детерминистские []. Детерминистский подход традиционен для демографии, где понятие вероятности имеет не общий математико-статистический смысл, а отождествляется с частотой демографических событий. На самом деле, при любом определении понятия «вероятность», частота не только не тождественна ей, но отличается от неё случайным образом. Сложность построения стохастических моделей связана с тем, что большинство демографических совокупностей не представляет собой однородных в статистическом смысле совокупностей, а вопрос о характере распределения частот демографических событий при данной вероятности изучен весьма слабо. Все микромодели являются стохастическими, макромодели - большей частью детерминистскими. Демографические модели, в которых время и возраст входят как непрерывные переменные, называются непрерывными. Модели, в которых они приняты изменяющимися с определенным шагом, называются дискретными [, ]. Если этот шаг принять за единицу, то время и возраст будут принимать только целые значения. Все известные микромодели - дискретны. Дискретные макромодели применяются как в анализе, так и в различных расчетах. Аналитическая ценность непрерывных моделей во многом связана с предположением, что большинство переменных такой модели суть непрерывные или дифференцируемые функции времени (возраста). Такое соглашение не всегда соответствует действительности, т. Практика демографических исследований свидетельствует о том, что указанное выше противоречие не препятствует успешному применению непрерывных моделей в анализе. Современный период развития демографических моделей характеризуется уточнением и усложнением традиционных моделей, разработкой моделей новых типов, широким внедрением в практику демографического моделирования ЭВМ. Для современных демографических моделей характерен каузальный подход к моделированию, т. В то же время широкое распространение получили и попытки описать закономерности демографических процессов чисто количественно в тех случаях, когда анализ их сущности невозможен при современном уровне развития демографической науки. Центральным элементом всякой демографической модели является система соотношений между экзогенными (внешними) и эндогенными (внутренними) её переменными. Рассмотрим классификацию моделей с точки зрения генезиса этой системы соотношений [, , , ]. Первый и наиболее распространенный тип составляют модели, в которых система соотношений между переменными непосредственно и однозначно вытекает из смысла переменных модели, представляет собой результат анализа объекта моделирования по существу.