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    基于ARIMA模型的上海市人均期望壽命預(yù)測分析

    2021-04-02 13:32:49趙妍
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2021年34期
    關(guān)鍵詞:ARIMA模型上海市

    摘 要:期望壽命是評價人口健康和福祉的綜合指標,研究期望壽命的變化,對人口政策的實施和調(diào)整具有重大意義。選用上海市1978—2018年人均期望壽命數(shù)據(jù)為研究對象,利用自回歸綜合移動平均數(shù)ARIMA時間序列模型對上海市人均期望壽命進行短期預(yù)測。結(jié)果表明,未來幾年上海市人均期望壽命將呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢。在2019—2023年,上海市人均期望壽命將分別達到83.890歲、84.150歲、84.410歲、84.670歲和84.931歲。

    關(guān)鍵詞:期望壽命;ARIMA模型;上海市

    中圖分類號:C924.2? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2021)34-0064-03

    引言

    人均預(yù)期壽命是衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展和醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平的綜合指數(shù)。它不僅代表了一個地區(qū)在一定時期內(nèi)的人群健康水平、衡量該地區(qū)的衛(wèi)生狀況,也綜合反映了該地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展水平。上海市作為我國優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源分布多、醫(yī)療技術(shù)能力與質(zhì)量水平雙提升的大都市之一,其人均期望壽命更是位居全國榜首,也處于世界前列地位。2018年,上海市戶籍人口平均期望壽命83.63歲,領(lǐng)先于同期全國水平(77歲)。上海市是我國戶籍人口老齡化最嚴峻的地區(qū),人口老齡化不但會引起消費結(jié)構(gòu)的變化,而且在一定程度上也抑制了經(jīng)濟的增長。因此,對上海市人均期望壽命的未來走勢進行預(yù)測,不僅可以為上海市制定社會發(fā)展規(guī)劃及決策提供重要參考,也為做好上海市老齡社會的人口健康、疾病防控、老年服務(wù)需求等工作提供理論參考依據(jù),提高應(yīng)對人口老齡化的效率。

    陳國偉等探討了自回歸綜合移動平均數(shù)(ARIMA)模型預(yù)測廈門市居民人均期望壽命的可行性,結(jié)果表明,ARIMA模型可用于對廈門市居民期望壽命的短期預(yù)測[1]。翁浩等通過分析貴州省2012年死因監(jiān)測數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)心腦血管疾病、慢性疾病會造成期望壽命的嚴重損失,而很少涉及期望壽命的預(yù)測分析[2]。時間序列數(shù)據(jù)是指由不同時點上的觀測值按照其先后順序組合而成的一系列數(shù)據(jù),其分析依賴于數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系[3]。朱奕奕等驗證了ARIMA模型是應(yīng)用日臻成熟的時間序列分析方法,它無須事先了解資料的典型特征,只需預(yù)設(shè)一個可能適用的模型,再不斷調(diào)整參數(shù)獲取最優(yōu)模型,在疾病發(fā)病或死亡的預(yù)測中應(yīng)用廣泛,很少應(yīng)用于對期望壽命的趨勢預(yù)測[4]。本文根據(jù)上海市1978—2018年人均期望壽命數(shù)據(jù)建立ARIMA模型,對其期望壽命進行研究預(yù)測,了解上海市人均期望壽命的變化情況,為上海市制定社會發(fā)展規(guī)劃及決策提供重要參考。

    一、研究方法

    (一)ARIMA模型簡介

    自回歸綜合移動平均(ARIMA)模型是由博克思和詹金斯于1976年共同提出的一種非平穩(wěn)時間序列預(yù)測方法,因此又稱之為Box-Jenkins模型,它適用于短期預(yù)測且精度較高。不平穩(wěn)的時間序列經(jīng)過平穩(wěn)化后建立的模型稱為ARIMA(p,d,q)模型,其本質(zhì)上是差分運算與ARMA模型的結(jié)合。其中,自回歸模型用AR表示,移動平均模型用MA表示,I代表結(jié)合兩種方法。對于模型中的參數(shù),p是自回歸階,d是差分階,q是移動平均階。

    (二)ARIMA模型建立步驟

    1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(確定差分階d值)。時間序列數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的數(shù)據(jù),這是建立ARIMA模型的前提條件。因此建模之前,首先應(yīng)該對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。ADF檢驗驗證時間序列是否平穩(wěn),其原假設(shè)為序列不平穩(wěn)。其標準有兩點:第一,一般p值小于0.1或0.05為標準,說明0.1或0.05水平下拒絕原假設(shè),即序列平穩(wěn);第二,若序列不平穩(wěn),可進行一階或二階差分后,再進行ADF檢驗,直至序列平穩(wěn)。

    2.確定模型的階數(shù)(確定自回歸階p和移動平均階q)。ARIMA模型的定階即確定p、q的過程,主要依賴于自相關(guān)圖(ACF)和偏自相關(guān)圖(PACF)的特點。定階原則有以下三點:第一,若PACF在p階處截尾(某一滯后階數(shù)后PACF為0),并且ACF拖尾,則ARIMA模型可簡化為AR(p);第二,若ACF在q階處截尾(某一滯后階數(shù)后ACF為0),并且PACF拖尾,則ARIMA模型可簡化為MA(q);第三,若ACF和PACF都顯著拖尾,可選擇ACF中最顯著的階數(shù)作為q值,選擇PACF中最顯著的階數(shù)作為p值。

    3.建立ARIMA模型。ARIMA模型的構(gòu)建應(yīng)符合模型參數(shù)、Q統(tǒng)計量和信息準則三項標準:第一,ARIMA模型要求模型殘差為白噪聲,即殘差不存在自相關(guān)性,可通過Q統(tǒng)計量檢驗進行白噪聲檢驗(原假設(shè):殘差是白噪聲);第二,Q6用于檢驗殘差前6階自相關(guān)系數(shù)是否滿足白噪聲,通常其對應(yīng)p值大于0.1則說明滿足白噪聲檢驗(反之則說明不是白噪聲);第三,信息準則AIC和BIC值用于多次分析模型對比,此兩值越低越好。本文利用SPSS.23遍歷出各種可能的模型組合進行模型構(gòu)建,并且結(jié)合AIC最小這一規(guī)則,最終得到最佳模型。

    4.模型的檢驗和預(yù)測。本研究利用上海市1978—2017年上海市人均期望壽命確定最優(yōu)模型,用2018年的期望壽命進行組外回代以進行檢驗,計算預(yù)測誤差并判斷預(yù)測精度。最后,利用1978—2018年的數(shù)據(jù)對模型進行修正,預(yù)測未來5年上海市居民的人均期望壽命。

    二、上海市人均期望壽命預(yù)測

    上海市是中國的魅力之都。自1978年進入改革開放時代,上海走上快速發(fā)展的軌道,欣欣向榮,新世紀一座新興的全球化都市應(yīng)運而生,其常住人口規(guī)模在2018年末已達2 423.78萬。研究預(yù)測上海市人口的期望壽命,對上海市人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展具有重要的意義。本文以1978—2017年上海市期望壽命數(shù)據(jù)建模,2018年數(shù)據(jù)作為檢驗使用,本文數(shù)據(jù)來源于《上海統(tǒng)計年鑒(2019)》。

    時間序列數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的數(shù)據(jù),這是建立ARIMA模型的前提條件,因此在建立模型之前,需要對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗和微分處理。從表1可知,針對人口期望壽命,該時間序列數(shù)據(jù)ADF檢驗的t統(tǒng)計量為0.303,p值為0.977,1%、5%、10%臨界值分別為-3.616、-2.941、-2.609,p=0.977>0.1,不能拒絕原假設(shè),時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。因此,需對該時間序列數(shù)據(jù)進行一階差分后再進行ADF檢驗。一階差分后數(shù)據(jù)ADF檢驗結(jié)果顯示p=0.000<0.01,有高于99%的把握拒絕原假設(shè),此時時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)。即模型中的差分階d值為1。圖1正好驗證了這一點,上海市人均期望壽命經(jīng)一階差分后的變化趨勢趨于穩(wěn)定,此時滿足ARIMA模型建立的前提條件。

    根據(jù)一階差分后該時間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)的拖尾及截尾性質(zhì),對模型進行初步定階,得出自回歸階p值為0、移動平均階q值為1。

    針對人口期望壽命,結(jié)合AIC信息準則(該值越低越好),對于存在的潛在備選模型,通過SPSS.23軟件進行建模和對比分析,最終找出最優(yōu)模型為:ARIMA(1,1,0)。根據(jù)表2,從Q統(tǒng)計量結(jié)果來看,Q6的p值大于0.1,在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè),模型的殘差是白噪聲,說明ARIMA(1,1,0)模型滿足要求。

    為了檢驗ARIMA(1,1,0)模型的預(yù)測效果,利用建立的模型對上海市2018年人口期望壽命進行動態(tài)預(yù)測,并與實際值進行比較。2018年上海市人均期望壽命的真實值為83.63歲,預(yù)測值為83.656歲,絕對誤差為0.026歲,相對誤差為0.03%。檢驗結(jié)果顯示絕對誤差和相對誤差均非常小,說明ARIMA模型的預(yù)測效果良好,可用于對上海市人均期望壽命進行短期預(yù)測。

    加入2018年期望壽命值重新擬合模型,模型可表示為:Yt=0.260-0.358*Yt-1。其中,Y表示人均期望壽命,t表示年份。根據(jù)該模型,預(yù)測2019—2023年上海市人均期望壽命分別為83.890歲、84.150歲、84.410歲、84.670歲和84.931歲。

    三、結(jié)論與建議

    本文利用ARIMA模型對上海市人均期望壽命進行短期預(yù)測,結(jié)果表明,未來幾年上海市人均期望壽命將呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢。在2019—2023年,上海市人均期望壽命將分別達到83.890歲、84.150歲、84.410歲、84.670歲和84.931歲,這與人口老齡化與醫(yī)療服務(wù)水平逐步提高的現(xiàn)實情況相符。

    通過上述分析得知,上海市人均期望壽命呈現(xiàn)緩慢增長的變化趨勢。因此,為促進上海市人口結(jié)構(gòu)向合理方向發(fā)展,提出以下政策建議。一是教育能夠提高國民總體素質(zhì),加強人們的健康意識,從而有效防止疾病。因此,合理配置教育資源,促進健康生活方式的養(yǎng)成有利于人均期望壽命的提高。二是醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)水平和醫(yī)療資源利用率直接影響人們的身體健康,健全和普及醫(yī)療保障體系、減輕人們的醫(yī)療經(jīng)濟負擔(dān)是增加人均期望壽命的有效途徑。三是人均期望壽命的延長依賴于人們生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣的改善。因而,大力發(fā)展經(jīng)濟水平、提高人民收入至關(guān)重要。四是延長退休年齡或為老齡人口創(chuàng)建再就業(yè)崗位,以緩解養(yǎng)老金的壓力,改善老年人的生活品質(zhì)。

    參考文獻:

    [1]? 陳國偉,伍嘯青,林藝蘭.ARIMA模型在廈門市居民人均期望壽命預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計,2015,(12).

    [2]? 翁浩,張益霞,潘昀熙,謝興忠.2012年貴州省死因監(jiān)測點居民主要 死因?qū)ζ谕麎勖挠绊慬J].現(xiàn)在預(yù)防醫(yī)學(xué),2014,(7).

    [3]? 王成璋,等.時間序列分析預(yù)測與控制[M].北京:機械工業(yè)出版社,2011.

    [4]? 朱奕奕,馮瑋,趙琦,徐飚.ARIMA乘積季節(jié)模型在上海市甲肝發(fā)病預(yù)測中的應(yīng)用[J].復(fù)旦學(xué)報:醫(yī)學(xué)版,2012,(5):460-464.

    [責(zé)任編輯 辰 敏]

    收稿日期:2021-01-06

    作者簡介:趙妍(1997-),女,陜西渭南人,碩士研究生,從事應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)研究。

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