跳到主要內容

簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 郭孟坤
Kuo,MengKun
論文名稱: 電腦模擬與隨機方法在人口推估上的應用
An Empirical Study of Simulation and Stochastic Methods on the Population Projections
指導教授: 余清祥
Yue,Jack C.
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 統計學系
Department of Statistics
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 60
中文關鍵詞: 人口推估人口變動要素合成法拔靴法預測電腦模擬
相關次數: 點閱:284下載:150
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 人口推估(Population Projection)涉及國家的政策及規劃,精確的結果可協助國家適時制訂政策,提高國民福祉。臺灣現在使用的方法為人口變動要素合成法(The Cohort Component Method),可算是情境推估(Scenario Forecast)的一種,其起源可追溯至1920年代(Whelpton, 1928),參酌專家意見之後,使用高、中、低三種推計來描述其變動範圍。除了情境推估外,近年在人口變動要素合成方法上發展出的新方法大致可以分成三種:一為隨機推估(Stochastic Forecast Method)、一為模擬情境(Random Scenario Method)、一為推估誤差(ex post Method),美國及聯合國已經不單單依賴專家提供的傳統高、中、低推計,轉而使用這些新的推估方法。
    由於近年來生育率快速降低、平均餘命延長以及外籍新娘增多等因素,大為提高人口推估的難度,因此本文將機率的概念併入人口推估中,以預測區間(Prediction Interval)來捕捉人口各項特性的可能變動範圍。除了回顧幾種在人口變動要素合成法中發展出的隨機推估方法及合併專家意見的方針外,也使用區塊拔靴法(Block Bootstrap)電腦模擬,進行臺灣、美國、日本、法國四個國家的人口推估。另外,本文也採用以Stoto(1983)提出的預測誤差估計,評估區塊拔靴法和人力規劃處推估結果之異同,以提供使用專家意見與隨機方法的參考。最後則是比較臺灣以北中南東小區域推估和臺灣整體的推估結果,並合併專家意見進行臺灣地區人口推估。


    第一章 前言 1
    第一節 研究動機 1
    第二節 研究目的 3
    第二章 文獻回顧與資料簡介 4
    第一節 人口變動要素合成法 4
    第二節 機率人口推估 6
    一、隨機推估 7
    二、模擬情境 7
    三、推估誤差法 8
    四、相關討論 9
    第三節 專家意見 10
    第四節 區塊拔靴法 14
    第五節 資料簡介 15
    第三章 實證研究 16
    第一節 區塊拔靴法在人口推估上的應用 16
    第二節 實證分析 17
    第三節 Lee-Carter模型與區塊拔靴法預測死亡率之比較 21
    第四章 推估誤差 24
    第一節 方法簡介 24
    第二節 臺灣推估誤差研究 26
    第三節 美國推估誤差研究 28
    第五章 臺灣北中南東四區域人口推估 30
    第一節 執行程序 30
    第二節 比較結果 30
    第六章 臺灣地區人口推估 35
    第一節 執行程序 35
    第二節 推估結果 35
    第七章 結論與討論 41
    第一節 結論 41
    第二節 建議 42
    參考文獻 44
    附錄 48

    圖形索引
    圖1、臺灣未來人口成長趨勢圖 2
    圖2、臺灣總人口的預測區間 18
    圖3、臺灣總生育率預測區間 18
    圖4、美國總人口預測區間 19
    圖5、日本總人口預測區間 20
    圖6、日本總人口預測區間 20
    圖7、區塊拔靴法與Lee-Carter模型零歲平均餘命預測區間 22
    圖8、區塊拔靴法對於Lee-Carter預測值之涵蓋率 23
    圖9、2005年人力規劃處與推估誤差法的比較 27
    圖10、2005年區塊拔靴法與推估誤差法的比較 27
    圖11、美國總人口預測的推估誤差修正(1993與2003年比較) 29
    圖12、臺灣地區北中南東總生育率推估比較 32
    圖13、臺灣地區北中南東零歲平均餘命推估比較 33
    圖14、臺灣地區總人口與北中南東合併總人口推估比較 34
    圖15、區塊拔靴法設定不同總生育率下限之總生育率預測 36
    圖16、區塊拔靴法與人力規劃處總生育率比較 37
    圖17、區塊拔靴法與人力規劃處總人口推估比較 37
    圖18、區塊拔靴法與人力規劃處三階段年齡結構比較 38
    圖19、區塊拔靴法與人力規劃處15~64歲人口比例推估比較 38
    圖20、西元2026年臺灣年初人口金字塔 39
    圖21、西元2051年臺灣年初人口金字塔 39
    圖22、西元2026年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40
    圖23、西元2051年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40
    圖24、臺灣零歲平均餘命預測區間 48
    圖25、臺灣65歲以上人口比例預測區間 48
    圖26、臺灣0~14歲人口比例預測區間 48
    圖27、臺灣15~64歲人口比例預測區間 48
    圖28、美國總生育率預測區間 48
    圖29、美國零歲平均餘命預測區間 48
    圖30、美國65歲以上人口比例預測區間 49
    圖31、美國0~14歲人口比例預測區間 49
    圖32、美國15~64歲人口比例預測區間 49
    圖33、日本總生育率預測區間 49
    圖34、日本零歲平均餘命預測區間 49
    圖35、日本65歲以上人口比例預測區間 49
    圖36、日本0~14歲人口比例預測區間 50
    圖37、日本15~64歲人口比例預測區間 50
    圖38、法國總生育率預測區間 50
    圖39、法國零歲平均餘命預測區間 50
    圖40、法國65歲以上人口比例預測區間 50
    圖41、法國0~14歲人口比例預測區間 50
    圖42、法國15~64歲人口比例預測區間 51
    圖43、臺灣地區北中南東總人口比較 51
    圖44、區塊拔靴法與人力規劃處零歲平均餘命比較 52
    圖45、區塊拔靴法與人力規劃處65歲以上人口比例比較 52
    圖46、區塊拔靴法與人力規劃處0~14歲人口比例比較 53
    圖47、西元2006年臺灣年初人口金字塔 53

    表格索引
    表1、美國西元2003年推估誤差法主效應 28
    表2、臺灣地區推估誤差 54
    表3、臺灣持續時間ANOVA Table 55
    表4、臺灣基年ANOVA Table 55
    表5、臺灣基年主效應敘述統計量 55
    表6、美國2004年推估誤差 56
    表7、美國2004年ANOVA Table 57
    表8、美國2004年 之估計 57
    表9、美國2004年主效應敘述統計量 57
    表10、美國1994年推估誤差 58
    表11、美國1994年ANOVA Table 59
    表12、美國1994年 之估計 59
    表13、美國2004年主效應敘述統計量 59
    表14、臺灣地區各年度年初人口推估結果 59

    中文部分
    中華民國內政部統計資訊網,http://www.moi.gov.tw/W3/stat/ 。
    中華民國臺灣95年至140年人口推計,行政院經濟建設委員會人力規劃處,http://www.cepd.gov.tw/index.jsp。
    內政部(1949 ~ 2005),中華民國台閩地區人口統計,內政部編印。
    何正羽(2006), “高齡人口Gompertz死亡率推估模型的建構與應用”, 東吳大學商用數學系碩士論文。
    余清祥與藍銘偉(2003),“台灣地區生育率模型之研究”, 人口學刊, Vol. 27, 105-131。
    黃意萍與余清祥(2002),“台灣地區生育率模式的推估研究”, 人口學刊, Vol. 25, 145-171。
    曾奕翔與余清祥(2002),“台灣地區死亡率推估的實證方法之研究”,中華民國人口
    學年會學術研討會。
    賴思帆與余清祥(2006),“台灣與各國生育率模型之實證與模擬比較”, 人口學刊, Vol. 33, 33-59。

    英文部分
    Alho, J.M. (1990b), “Stochastic Methods in Population Forecasting”. Int. J. Forecasting, Vol.6, 521-530.
    Alho, J.M. (2002), “The Population of Finland in 2050 and Beyond”, The Research Institute of the Finnish Economy, Discussion Papers, No.826.
    Alho, J., Alders, M., Cruijsen, H., Keliman, N., Nikander, T. and Pham. D.Q.(2006),“New Forecast: Population Decline Postponed in Europe”, Statistical Journal of the United Nations ECE, Vol.23, 1-10.
    Alho, J.M. and Spencer, B.D. (1997), “The Practical Specification of the Expected Error of Population Forecasts”, Journal of Official Statistics, Vol.13(3), 203-225.
    Alho, J.M. and Spencer, B.D. (2005), Statistical Demography and Forecasting, Springer, New York.
    Armstrong, J.S. (2001), Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston.
    Bongarrts, J. and G. Feeney(1998), “On the Quantum and Tempo of Fertility”, Population And Development Review, Vol.24(2), 271-291.
    Bühlmann, P. (2002), “Bootstraps for Time Series”, Statistical Science, Vol. 17(1), 52-72.
    Chatfield, C.(2000), Time-Series Forecasting, Chapman & Hall/CRC, New York.
    Denton, F.T., Feaver, C.H. and Spencer, B.G. (2005), “Time Series Analysis and Stochastic Forecasting: An Econometric Study of Mortality and Life Expectancy”, Journal of Population Economics, Vol.18, 203-227.
    Efron, B. (1979), “Bootstrap Method: Another Look at Jackknife”, Ann Statist, Vol. 7, 1-26.
    Hall, P. (1985), “Resampling a Coverage Pattern”, Stochastic Processes Applications, Vol. 20, 231-246.
    Human Mortality Database, http://www.mortality.org/.
    Keilman, N., Pham, D.Q., and Hetland, A. (2002), “Why Population Forecasts should be Probabilistic - Illustrated by the Case of Norway”, Demographic Research, Vol. 6, 410-454.
    Künsch, H.R. (1989), “The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations”, The Annuals of Statistics, Vol. 17, 1217-1261.
    Lee R.D. (1974), “Forecasting Births in Post-Transition Populations: Stochastic Renewal with Serially Correlated Fertility”, Journal of American Statistical Association, Vol.69, 607-617.
    Lee, R.D. (1998), “Probabilistic Approaches to Population Forecasting“, Population and Development Review, Vol. 24, Supplement : Frontiers of Population Forecasting. 156-190.
    Lee, R.D. and Carter, L (1992), “Modeling and Forecasting U. S. Mortality”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 87, 659-671.
    Lee, R.D. and Tuljapurkar, S.(1994), “Stochastic Population Forecasts for the United States : Beyond High, Medium and Low “, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1175-1189.
    Lee, R.D. and Miller, T. (2001), “Estimating the Performance of the Lee-Carter Method for Forecasting Mortality”, Demography, Vol.38, 537-549.
    Long, J.F. and Hollmann, F.W. (2004), “Developing Official Stochastic Population Forecasts at the US Census Bureau”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 201-208.
    Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (1996), “Probabilistic Population Projections Based on Expert Opinion”, The Future Population of the World. What Can We Assume Today? ,Ed. W. Lutz, 397-428, Revised Edition, London, Earthscan.
    Lutz, W., Saariluoma P., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2000), “New Developments in the Methodology of Expert- and Argument-Based Probabilistic Forecasting” IIASA Interim Report, IR-00-020.
    Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2001), “The End of World Population Growth“, Nature, Vol. 412, 543-545.
    Lutz, W., Sanderson, W. and Scherbov, S. (2004), “The End of World Population Growth“, The End of World Population Growth in the 21st Century, 17-83, London, Earthscan.
    Lutz, W. and Scherbov, S. (1998), “An Expert-Based Framework for Probabilistic National Population Projections: The Example of Austria”, European Journal of Population, Vol. 14, 1-17.
    Mammen, E. and Nandi, S. (2004), “Bootstrap and Resampling”, Handbook of Computational Statistics Concepts and Methods, Ed. Gentle, J. E., Härdle, W. and Mori, Y., 468-495, Springer, Heidelberg.
    O'Neill, B.C., Balk, D., Brickman, M., and Ezra, M. (2001), “A Guide to Global Population Projections”, Demographic Research, Vol. 4, 203-288.
    Politis, D.N. and Romano J.P. (1994), “The Stationary Bootstrap”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, 1303-1313.
    Sanderson, W.C., Scherbov, O’Neill, B.C. and S., Lutz, W. (2004), “Conditional Probabilistic Population Forecasting”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 157-166.
    Smith, S.K.(1997), “Further Thoughts on Simplicity and Complexity in Population Projection Models”, International Journal of Forecasting, Vol. 13, 557-565.
    Stoto, M.A. (1983), “The Accuracy of Population Projections”, J.A.S.A., Vol. 78 (381), 13-20.
    Tuljapurkar, S., Lee, R.D., and Li, Q. (2004), “Random Scenario Forecasts Versus Stochastic Forecasts”, International Statistical Review, Vol. 72(2), 185-199.
    Whelpton, P.K. (1928), “Population of the United States, 1925 to 1975”, American Journal of Sociology, Vol. 34, 253-270.
    Whelpton, P.K. (1954), “On Stationary Processes in the Plane”, Biometrika, Vol. 41, 434-449.
    Wilson, T. and Rees, P. (2005), “Recent Developments in Population Projection Methodology : A Review”, Population, Space and Place, Vol. 11, 337-360.

    QR CODE
    :::