ARIMA-malleilla ennustaminen : esimerkkeinä Ruotsin ja Venäjän väkiluvut

Show full item record



Permalink

http://hdl.handle.net/10138/13646
Title: ARIMA-malleilla ennustaminen : esimerkkeinä Ruotsin ja Venäjän väkiluvut
Author: Salo, Jaakko
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Mathematics and Statistics
Date: 2007-11-05
URI: http://hdl.handle.net/10138/13646
Thesis level: master's thesis
Abstract: Tämän opinnäytetyön tavoite oli arvioida, kuinka hyvin (ja millä kriteereillä) Boxin ja Jenkinsin (1976) aikasarja-analyysiä voitaisiin soveltaa väkiluvun ennustamiseen ja ennen kaikkea ennusteeseen liittyvän epävarmuuden arvioimiseen, eli millä teoreettisilla ja käytännön perusedellytyksillä ARIMA-malleja eli autoregressiivisiä, integroituja liukuvan keskiarvon malleja voitaisiin soveltaa väestösarjan mallintamiseen. Tavoitteena oli siis ennustaa väkiluvun kehitystä suoraan sitä kuvaavan aikasarjan omalla historialla ja laskea näin saaduille ennusteille epävarmuutta mittaavat luottamusvälit. Teoriaosassa käytiin läpi stationaaristen, lineaaristen satunnaisprosessien teoriaa, eli niitä ominaisuuksia, joita edellytetään sovellettaessa Boxin ja Jenkinsin menetelmää. Tämän jälkeen selvitettiin ennustamisen yleisperiaatteita ja käsitteitä sekä tarkemmin luottamusvälien määrittelyä trendistationaarisen ja yksikköjuuriprosessiin perustuvan ennusteen tapauksessa. Empiirinen sovellus koski Ruotsin ja Venäjän väkiluvun vuosia 1901-2005 koskevia aikasarjoja. Sekä mallinvalinta, estimointi ja diagnostiset tarkistukset osoittivat, että väkiluvun suora mallintaminen ARIMA-mallilla jopa tapauksessa, jossa väestön kasvuprosessin voidaan olettaa tapahtuneen varsin vakaissa oloissa (Ruotsi ei ole ollut sodassa ja sen yhteiskunnallinen kehitys on ollut suhteellisen vakaata koko aikasarjan havaintoaikana) on haasteellista ja soveltuu vain lyhyen ajan ennustamiseen. Tämä saattaa kertoa siitä, että väestökehityksen aikasarja kuitenkin on niin herkkä ulkoisille ympäristön muutoksille, että sitä on vaikea ennustaa pelkästään oman sisäisen kehityksensä perusteella. Ruotsin aineistolle sovitettu ARIMA (0,2,0) oli diagnostisesti paras, ja tulos on siten sopusoinnussa eräiden aiempien väkiluvun kehityksen ennustamista koskevien tutkimusten (mm. Dickey, Bell ja Miller (1986), Pflaumer (1992) ja Saboia (1974)) kanssa, joissa I(2)-mallit ovat olleet diagnostisesti parhaita. Mitä tulee Venäjän väkiluvun vuotuisen kehityksen ennustamiseen ARIMA-mallilla, epävarmuus on vieläkin suurempaa ja lisääntyy ennustehorisontin kasvaessa nopeammin kuin Ruotsin väkiluvun kyseessä ollen, johtuen Venäjän väkilukua kuvaavan aikasarjan epälineaarisuudesta. Tutkimuksessa kiinnitetään myös huomiota tutkimusaineistoa koskevan lähdekritiikin tarpeellisuuteen etenkin Venäjän aineiston kohdalla, jonka taustoista on laadittu lyhyt katsaus.
Description: Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.
Subject: aikasarja-analyysi
ARIMA-mallit
väkiluku -- ennustaminen


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
abstract.pdf 48.97Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record