stata软件用arima模型预测中国人口增长（相关搜索：数据库）

Question

人口增长趋势建模
基于中国每年的人口总数，使用ARIMA 模型建模和预测未来十年的人口变化。
具体要求：

• 数据来源：联合国人口数据库、世界银行；
• 分析是否有指数趋势或其他非线性趋势；
• 进行对数变换和差分以取平稳化；
• 构建ARIMA 模型并给出模型判断；
• 预测未来10 年人口总量，并结合老龄化、生育率等因素评估模型适用性。

Answer 1

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Stata ARIMA模型预测中国人口增长分析

数据准备与导入

首先需要从联合国人口数据库或世界银行获取中国历年人口数据。假设我们已经将数据导入Stata，命名为china_pop.dta。

* 导入数据示例
use "china_pop.dta", clear
describe
summarize

数据探索与趋势分析

* 绘制时间序列图
tsset year  // 设置时间变量
tsline population, title("中国历年人口变化趋势") ytitle("人口(亿)") xtitle("年份")

* 检查指数趋势
gen ln_pop = ln(population)
tsline ln_pop, title("中国历年人口对数变化") ytitle("对数人口") xtitle("年份")

平稳性检验与差分

* ADF单位根检验
dfuller population, trend lags(5)
dfuller ln_pop, trend lags(5)

* 一阶差分
gen d_pop = D.population
gen dln_pop = D.ln_pop

* 差分后平稳性检验
dfuller d_pop, lags(5)
dfuller dln_pop, lags(5)

ARIMA模型构建

* 识别ARIMA模型阶数
ac dln_pop
pac dln_pop

* 拟合ARIMA模型
arima ln_pop, arima(1,1,1)  // 示例模型，实际阶数需根据ACF/PACF确定
estat ic  // 查看信息准则

* 模型诊断
predict res, residuals
ac res
pac res

模型预测

* 预测未来10年
tsappend, add(10)  // 扩展数据集
arima ln_pop, arima(1,1,1)  // 重新拟合模型
predict ln_pop_hat, y dynamic(2023)  // 假设2022是最后观测年

* 转换回原始尺度
gen pop_hat = exp(ln_pop_hat)

* 绘制预测结果
tsline population pop_hat if year >= 2010, ///
    title("中国人口实际值与预测值(2010-2032)") ///
    ytitle("人口(亿)") xtitle("年份") ///
    legend(label(1 "实际值") label(2 "预测值"))

模型评估与局限性分析

1. 老龄化因素：当前ARIMA模型仅基于时间序列模式，未考虑老龄化加速对人口增长的抑制作用。可考虑加入老龄化率作为外生变量构建ARIMAX模型。

2. 生育率影响：近年生育政策调整和生育意愿下降未被模型捕捉，可能导致预测偏高。

3. 模型改进建议：

   • 考虑结构断点检测（如计划生育政策调整年份）
   • 加入生育率、死亡率等外生变量
   • 尝试非线性时间序列模型（如门限自回归）

4. 数据更新：建议使用最新人口普查数据更新模型，并考虑疫情对生育率的短期影响。

结论

基于历史数据的ARIMA模型可以提供中国人口增长的基础预测，但需结合人口结构变化因素进行修正。建议将本模型作为基准情景，同时开发考虑更多社会经济变量的结构性人口模型作为补充。