進入21世紀(jì)后,我國人口老齡化問題日益顯著,給我國社會保障體系帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。鑒于此,采用中國老年人口數(shù)據(jù)資料,基于ARIMA時間序列模型,在對中國老齡化現(xiàn)狀深入剖析基礎(chǔ)上,預(yù)測中國2020～2040年期間人口老齡化未來趨勢。研究結(jié)果表明:我國人口老齡化問題已成為經(jīng)濟社會發(fā)展的瓶頸,在2030年以前我國的老年人口增速逐年增加,2030年以后增速放緩。最后,根據(jù)研究結(jié)論提出若干政策建議。 

【文章來源】：合作經(jīng)濟與科技. 2019,(24)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、文獻(xiàn)綜述
三、數(shù)據(jù)說明與理論模型
    （一）數(shù)據(jù)說明。
    （二）理論模型。
四、ARMA模型的運用
    （一）老年人口數(shù)模型構(gòu)建。
    （二）模型確立。
    （三）模型估計與診斷。
    （四）模型預(yù)測。
五、結(jié)論及建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ARIMA模型的重慶市人口老齡化趨勢預(yù)測[J]. 鄧世成.  武漢商學(xué)院學(xué)報. 2018(01)
[2]基于新陳代謝GM（1,1）模型的重慶市人口老齡化預(yù)測研究[J]. 王寧,張爽,曾慶均.  西北人口. 2017(01)
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時間序列的河南省老年人口系數(shù)的預(yù)測[J]. 萬麗穎.  平頂山學(xué)院學(xué)報. 2016(02)
[4]基于灰色GM（1,1）模型的城市人口老齡化預(yù)測[J]. 張振華.  統(tǒng)計與決策. 2015(19)
[5]陜西省人口老齡化趨勢預(yù)測與分析[J]. 劉紅英.  金融經(jīng)濟. 2014(10)
[6]人口老齡化對經(jīng)濟影響的模型與實證[J]. 徐達(dá).  財經(jīng)科學(xué). 2012(04)
[7]人口老齡化的區(qū)域經(jīng)濟效應(yīng)分析——基于新古典經(jīng)濟增長模型[J]. 包玉香.  人口與經(jīng)濟. 2012(01)
[8]ARIMA模型在城市年用電量預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張士強,王雯,王健.  電力需求側(cè)管理. 2010(06)
[9]河南省人口老齡化發(fā)展趨勢預(yù)測[J]. 謝婧,盛利,施學(xué)忠.  鄭州大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版). 2008(02)
[10]積極構(gòu)建養(yǎng)老服務(wù)體系應(yīng)對人口老齡化問題[J]. 李紅鳳.  湖北經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報(人文社會科學(xué)版). 2007(11)



本文編號：3341947