> Так "в данных" как раз и означает, что в искажениях половозрастного распределения относительно гипотетического нормального. А будущие, разумеется, не угадаешь.
Форс-мажоры в прошлом известны, как и их продолжительность. Крупных всего два, ПМВ-гражданская и война. А будущие форс-мажоры можно исключить из рассмотрения.
>>Упрощать для того, чтобы снизить число параметров. Если ребёнка можно завести с 20 до 40 лет, то имеем 20 неизвестных параметров. (Если использовать исторические значения, то это будет "наивный прогноз", о котором я говорил выше).
> Да мало ли что можно в принципе. К примеру, первого ребенка заводят чаще всего в 21-23 (может и вру с цифрами, но смысла это не меняет), а это опять поправки. В демоскоповской модельке они есть.
Ну так о том и речь, 20 неизвестных коэффициентов.
>>Не повторяю. Рождаемость и смертность - это результат применения вероятностных кривых и половозрастной структуры. Я лишь утверждаю, что как (гипотетически возможный) вариант эту структуру можно выразить для небольшого числа параметров. Разумеется, я не знаю, успешно ли это будет.
> Наверно можно, но только это зависит от конкретной структуры. Зачем так извращаться когда у нас есть формулы в общем виде, я категорически не понимаю.
Какие другие формулы? Это единственно возможный способ, остальные - его упрощения.
Если у Вас есть наблюдения по половозрастной структуре за последние 100 лет и таблицы рождаемости - смертности для этих структур за 100 лет, то никаких проблем, конечно, нет.
Вся "фишка" демоскоповской модели в том, что она берёт фактические коэффициенты из истории. Но будущих данных ведь не может быть в настоящем.
Можно построить не менее успешную демографическую модель из одной переменной (население) и одного коэффициента (чистый прирост), как Вы написали. И подставить коэффициенты прироста, какие они наблюдались в каждом году. Voila! 100% соответствие данным.
Единственная прелесть демоскоповской модели - в наличии динамического ряда. Соответственно она сможет демографическую инерцию передать в будущее. Но не более того.
> Не совсем так. Вероятность рождения есть функция многих переменных, как эндогенных, так и экзогенных.
Не-а. Эта вероятность фиксирована для данного возраста.
> Рассматривает модель полностью учитывает влияние на эту вероятность эндогенных переменных (т.е. особенностей половозрастного распределения в исходный момент).
Не на вероятность, а на рождаемость. Вероятность постоянна
> Для экзогенных же мы можем рассматривать возможные диапазоны изменений и просчитывать соответствующие вероятные сценарии.
Вот-вот. Гадание.
> Не-а. Если серьезно заниматься прогнозированием то подобные сценарии будут учтены как вероятные, а точнее Вы все равно не получите, не зная точного прогноза по всем экзогенным переменным. А если у Вас есть такой точный прогноз по каким либо из них, то модель просто наложится на него, сузив спектр вероятных сценариев.
Получить можно, но это маловероятно в демографии. Например, если коэффициенты между собой как-то связаны. В прогнозе Демоскопа все коэффициенты постоянны в будущем.
Дальше, более простая статистическая модель позволяет задавать интересные вопросы. Ну например, какие факторы повлияли на снижение такого-то коэффициента исторически.
Модель же с парой сотен неизвестных коэффициентов меня вводит в лёгкий ужас. Хотя Вы правы, объяснение факторов, влияющих на эти коэффициенты, - это совершенно другая задача. Но если Вы это будете пытаться сделать (для прогнозирования населения), я не вижу других вариантов, кроме сокращения числа возрастных групп до реалистичного (3-8).
Но в общем я вынужден согласиться с тем, что Вы написали в сумме, так как это верно. Я только одной вещи не пойму. Беглый взгляд на модельку Демоскопа показал, что там очень мало уравнений. Пресловутой сотни коэффициентов я тоже там нигде не видел. Может, пропустил что-то?
