Перспективныеподходыкрешениюпроблемыточностидемографическихпрогнозов

Точностьдемографическихпрогнозовявляетсяоднимизважнейшихкритериев, позволяющихсудитьобихценностиинаучнойобоснованности. Взначительнойстепениточность, подкоторойпонимаетсяблизостьпрогнозныхзначенийкфактическимпоказателям, определяетсятем, вкакоймерепрогнозиструководствуетсяусловиями, описаннымивпараграфе 20.2 настоящейглавы. Ксожалению, этинеобходимыеусловия, зачастую, оказываютсянедостаточными. Следует, например, иметьввиду, чтопредположенияотносительнобудущихтенденцийдемографическихпроцессовдляоднихрегионовсформулироватьзначительнопроще, чемдлядругих. Даженезначительныенесоответствияфактическогоипрогнозируемогочерез 5 летпоказателямогутпородитьогромныерасхождениямеждунимичерез 20–25 лет (какввидуаккумуляциипрогнозныхошибок, такивследствиеулучшениякачествастатистическойинформации).

Современныеисследованиявобластидемографическогопрогнозированияпредлагаютряддополнительныхмер, способныхтакилииначерешитьпроблемуточностипрогнозов.

Однаизтакихмерсвязанассочетаниемпрогнозов, построенныхразличнымиметодами. Еслиобозначитьчерез E_F,i ошибку (отклонениеотфактическогозначения) прогноза, построенногометодомкомпонентдлястраны i; через E_S,I — ошибкупрогноза, построенногокаузальнымметодом; через E_C,i — ошибкупрогноза, построенногосочетаниемдвухметодов (каксреднееарифметическоезначений, прогнозируемыхдвумяметодами), тоэтиошибкиможновыразитьследующимобразом (Lutz, Vaupel, Ahlburg, 1999, с. 90):

EF,i = αF + εF,i,,

ES,i = αS + εS,i,

EC,i = αC + εC,i,

где α — средниеошибкипрогнозовдлягруппыстран; ε — ошибкапрогнозадлястраны i (сумма ε_i длякаждойгруппыстранравна 0).

Тогдакорнисреднихквадратовошибокдляпрогнозов, построенныхкогортно-компонентным (j=F) икаузальным (j=S) методами (RMSE_j), атакжекомбинированнымметодом (RMSE_C), равны:

RMSE_j = (α_j + var(ε_j))^1/2, (20.34)

RMSE_C = 0,5 [(α_F + α_C)² + var(ε_F) + var(ε_S) + 2 cov(ε_F,ε_S)]^1/2,(20.35) где var(ε_j) – коэффициентвариациипрогнозныхошибок; cov(ε_F,ε_S) — ковариацияошибокпрогнозов, построенныхкогортно-компонентнымикаузальнымметодами.

Если RMSE_C меньше RMSE_F, токомбинированныйпрогноз (среднееарифметическоезначениекогортно-компонентногоикаузальногопрогнозов) точнеепрогноза, построенногокогортно-компонентнымметодом. Еслиже RMSE_S окажетсяменьше RMSE_F, токаузальныйпрогнозможетсчитатьсяболееточным, чемкогортно-компонентныйпрогноз.

Другаямерасвязанасувеличениемчислапараметровпрогноза, строящегосякогортно-компонентнымметодом, преждевсего — засчетучетавлиянияхарактеристикобразования. Этамераможетсущественноуточнитьпрогнозируемыедемографическиепоказатели, особенновстранах, гдесуществуетзначительнаядифференциациярождаемостиисмертностипоуровнюобразования (ктаковым, вчастности, относитсяиРоссия) илигдеобразовательнаяструктуранаселенияпретерпеваетбольшиединамическиеизменения (как, например, вразвивающихсястранах). Приэтомоченьважнотообстоятельство, чтопоказателиобразованиясравнительнопростоизмеряютсяиобрабатываются, напримернаосновумультистатусныхтаблиц (Lutz, Vaupel, Ahlburg, 1999, C. 42–58).

Третьямерасвязанасиспользованиемэкспертныхопросовдляоценки

точностипрогноза (Lutz, Vaupel, Ahlburg, 1999, C. 139–155). Даннаяметодикапредусматриваетопросэкспертовсцельюпрогнозавеличинивозможнойвариациипоказателейрождаемости, смертностиимиграции. Объединениеразличныхраспределенийвероятностейвединоепрогнозноераспределениеснизитопасностьотклоненийиндивидуальныхпрогнозов. Втакомслучаепрогнозчисленностинаселениябудетвключатьнекуюмедианнуювеличину (наиболеевероятныйвариант), атакжевеличины, соответствующиенижнейиверхнейграницамдоверительногоинтервала (придоверительноминтервале 95% — вероятности 2,5% и 97,5%). Приэтомбудетдостаточнопростовыяснитьвероятностьтого, чточисленностьнаселениядостигнеткакой-либовеличиныврамкахвозможнойвариации (см. рис. 20.3).

,

,

,

,

,

,

Годы

0,975

,

,

,

,

0,025

 

 

Рис. 20.3 Прогноз населения Северной Африки

Примечание: числасправаотдиаграммыпоказываютвероятностьтого, чточисленностьнаселениявсоответствующийгодбудетнижевеличины, обозначеннойсоответствующейкривой. Источник: Yousif, Goujon and Lutz, 1996, P. 77

Оценкавероятностипрогнозаможетбытьпроизведенаидругимспособом. Стандартныеотклоненияпрогнозныхпоказателеймогутбытьопределенынаосновесопоставленияфактическихзначенийсданнымипрогнозов, подготовленныхвпрошлом. Затемполученныестандартныеотклонениямогутбытьиспользованыдляоценкивероятностибудущихпрогнозовприусловии, чтотаковыебудуттакжеточныипостроенынатехжеметодах, чтоиболееранниепрогнозы (см. Lutz, Vaupel, Ahlburg, 1999, P. 156–190).

Конечно, ниоднаизперечисленныхмернелишенанекоторыхнедостатков, однакопозволяетповыситьлиботочностьпрогноза, либоточностьинтерпретациикаждогоизвариантованалитическихпрогнозов.