ARFIMA-модели

Введение. В статье рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследования показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании таких показателей, как численность населения, уровень рождаемости и смертности, продолжительность жизни населения.

Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса – Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, в частности, применительно к демографическим данным: коэффициенту суммарной рождаемости в России (1990–2014 гг.), количеству заключенных браков по месяцам в России (2005–2015 гг.), общему коэффициенту рождаемости во Франции (1740–2014 гг.) и уровню безработицы в России (1996–2016 гг.). Были проанализированы ARIMA-, SARIMA- и ARFIMA- модели в зависимости от характера динамики исследуемого показателя.

Результаты. Проведенный анализ показал, что оцененные ARIMA-модели для коэффициента суммарной рождаемости и количества заключенных браков являются адекватными, имеют хорошие статистические и прогностические свойства. На основании полученных моделей построены прогнозы. В случае длинных рядов наличия свойств процессов с длинной памятью выявлено не было.