基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测
2016-01-08分类号:C924.24
【部门】西安交通大学公共政策与管理学院 西安交通大学社会保障统计与精算研究中心
【摘要】文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对生育率序列随机过程进行预测,分析残差项之间的自相关性和异方差效应,以避免单一模型拟合导致的重要细节信息损失。提出了应对中国长期持续低生育率的相关对策建议,以期为生育政策的调整和完善提供决策依据和实践参考。
【关键词】自回归求和移动平均(ARIMA)模型 广义自回归条件异方差(GARCH)模型 生育率 随机预测
【基金】国家社会科学基金资助项目(12CRK008);; 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(skz2014005)
【所属期刊栏目】统计与决策
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