От Вячеслав
К Alexandre Putt
Дата 07.03.2010 03:17:10
Рубрики Россия-СССР; Образы будущего; Ограничения;

Re: Тут Вы...

>>Ну так этот форс мажор сказывается на демографической динамике многими десятилетиями, особенно когда таких форс-мажоров много и они накладываются. А история России именно такова.
>
>Предыдущие форс-мажоры уже в данных, а будущие можно спокойно исключить из рассмотрения.
Так "в данных" как раз и означает, что в искажениях половозрастного распределения относительно гипотетического нормального. А будущие, разумеется, не угадаешь.

>>Мешает малая продолжительность форс-мажоров, и малые продолжительности периодов жизни, когда женщины заводят детей с повышенной активностью. А самое главное зачем так упрощать? Ведь все необходимые данные на есть, а суммируем мы не в ручную. Ну будет у нас сумма членов от 1 до n, так нет принципиальной разницы чему равно n, хоть 2, хоть 3, хоть 20, но если при 20 точнее, то и надо брать 20.
>
>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.

>>Вы сейчас повторяете ошибку Алекса55, смертность и рождаемость (хоть абсолютные, хоть относительные) есть следствие демографической динамики, а не причина.
>
>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.

>>>У "демографов" же чисто наивное прогнозирование. Но как раз есть основания считать, что смертность/рождаемость не остаются постоянными.
>>Конечно!!!! И именно их зависимость от структуры населения и учитывается моделью естественного движения населения.
>
>Пардон, я неясно выразился. Я здесь подразумевал постоянство коэффициентов. Т.е. Вы считаете, что вероятности рождения ребёнка для каждого данного года постоянны, точно также как и вероятности смерти на таком-то году жизни. Но исторически эти коэффициенты меняются очень сильно. Таблица же Демоскопа немного мухлюет. Она подразумевает, что эти вероятности (выражаемые как коэффициенты) известны, соответственно не нужно много ума, чтобы по ним подсчитать население. Это тоже самое, как если бы мы делали прогноз будущего населения, зная значения будущего населения.
Не совсем так. Вероятность рождения есть функция многих переменных, как эндогенных, так и экзогенных. Рассматривает модель полностью учитывает влияние на эту вероятность эндогенных переменных (т.е. особенностей половозрастного распределения в исходный момент). Для экзогенных же мы можем рассматривать возможные диапазоны изменений и просчитывать соответствующие вероятные сценарии. Собственно этим Алекс55 и занимался и тут он как раз был вполне корректным.

>(Разумеется, все модели упираются в конечном итоге в экзогенные переменные, в общем, в этом плане Вы правы, эта модель совершенна). Т.е. вопрос в том, можно ли с использованием другого набора экзогенных переменных получить прогноз лучше. Гипотетически, да. Пример с продолжительностью жизни в 90-ые гг. я привёл. Модель из учебника здесь проиграет.
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.

>> Да, сотворено под flash и с привязкой именно к MS IE.
>
>Безобразие
Не то слово, сволочи.
От Alexandre Putt
К Вячеслав (07.03.2010 03:17:10)
Дата 07.03.2010 14:05:26

В принципе остаётся только согласиться

> 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?
От Вячеслав
К Alexandre Putt (07.03.2010 14:05:26)
Дата 07.03.2010 14:58:05

Во, правильный термин нашли!

>Какие другие формулы? Это единственно возможный способ, остальные - его упрощения.
Ну, в общем да, "единственный способ" это интеграл по кривой распределения, а все остальное его упращения.

>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.
Нет, чистый прирост - это усредненный за несколько лет показатель, который рулит для долгосрочного прогнозирования, а если шлепать по одному году то хватит и КЕЕДН (коэффициент ежегодного естественного движения населения), который равен ОКР-ОКС, и который по-сути использовал Алекс55.
> Voila! 100% соответствие данным.


>Единственная прелесть демоскоповской модели - в наличии динамического ряда. Соответственно она сможет демографическую инерцию передать в будущее. Но не более того.
Вот, правильно сказали! Эта модель передает демографическую инерцию и ничего больше, но зато уж это делает точно.

>> Не совсем так. Вероятность рождения есть функция многих переменных, как эндогенных, так и экзогенных.
>
>Не-а. Эта вероятность фиксирована для данного возраста.
Ага, это меня уже не туда потянуло.

>> 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
Все верно, переклинило на ночь глядя. Прошу прощения.

>> Для экзогенных же мы можем рассматривать возможные диапазоны изменений и просчитывать соответствующие вероятные сценарии.
>
>Вот-вот. Гадание.
Но заметьте, научно обоснованное.;)

>> 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.
Так нам же никто не мешает их варьировать в зависимости от наших недемографических прогнозов.

>Дальше, более простая статистическая модель позволяет задавать интересные вопросы. Ну например, какие факторы повлияли на снижение такого-то коэффициента исторически.
Это уже не популяционная динамика, но поверьте и такие вопросы в демографии разбираются, есть методы и подходы. Тем более что для этого собственна прогноз и не столь нужен, а нужны результаты переписей.

>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).
Все равно не понимаю, ну будут некоторые коэффициенты универсальными для большинства возрастов, т.е. будут повторяться в большинстве соответствующих слагаемых, другие (наверняка малая часть) будут оригинальными. Т.е. для учета одних коэффициент хватило бы допустим и 3-х групп, а для других 4-х, а для третьих и 2-х, но все это разные группы, а потому надо дробить на более мелкие. Стандартная же вещь - откуда сотни неизвестных?

>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?
Так и должно быть мало, там же по-сути многократное повторение одной формулы в цикле (в сумме n-ого порядка).
От Alexandre Putt
К Вячеслав (07.03.2010 14:58:05)
Дата 07.03.2010 16:20:22

Re: Во, правильный...

> Ну, в общем да, "единственный способ" это интеграл по кривой распределения,

Не столько кривой, сколько интеграл произведения вероятностей на численности возрастных когорт.

>>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.
>Нет, чистый прирост - это усредненный за несколько лет показатель, который рулит для долгосрочного прогнозирования

Речь не об этом, а о том, что 100% соответствие данным можно достичь вот таким способом. И по-моему демоскоповская модель именно это и делает, хотя мне надо проверить.

> Вот, правильно сказали! Эта модель передает демографическую инерцию и ничего больше, но зато уж это делает точно.

Гы-гы. Эту инерцию можно схватывать (хоть и менее точно) и другими способами.

>>Получить можно, но это маловероятно в демографии. Например, если коэффициенты между собой как-то связаны. В прогнозе Демоскопа все коэффициенты постоянны в будущем.
>Так нам же никто не мешает их варьировать в зависимости от наших недемографических прогнозов.

Не мешает. Но суть в том, что другой набор экзогенных переменных может, в принципе, давать лучший прогноз, чем в стандартной модели. Благодаря прогнозированию, а не гаданию, изменения коэффициентов рождаемости/смертности.

Т.е. модель Демоскопа использует очень много экзогенных величин. В принципе, раз они доступны, то я бит. Но для прогнозирования будущего трудно сказать, хорошо ли это.

> Это уже не популяционная динамика, но поверьте и такие вопросы в демографии разбираются, есть методы и подходы. Тем более что для этого собственна прогноз и не столь нужен, а нужны результаты переписей.

Хмык. Если Вы строите такую модель, то Вам намного проще работать с упрощённой моделью демографической динамики. Сравните, Вам надо объяснить изменение нескольких коэффициентов против нескольких сот.

> Все равно не понимаю, ну будут некоторые коэффициенты универсальными для большинства возрастов, т.е. будут повторяться в большинстве соответствующих слагаемых, другие (наверняка малая часть) будут оригинальными. Т.е. для учета одних коэффициент хватило бы допустим и 3-х групп, а для других 4-х, а для третьих и 2-х, но все это разные группы, а потому надо дробить на более мелкие. Стандартная же вещь - откуда сотни неизвестных?

Ну так для смертности если брать возраст до 100 лет, то имеем 100 коэффициентов вероятностей смертей для каждого года. Как Вы предлагаете их прогнозировать?

> Так и должно быть мало, там же по-сути многократное повторение одной формулы в цикле (в сумме n-ого порядка).

Я там не нашёл, где хранятся коэффициенты. Надо посмотреть ещё раз. Сама модель предлагает ввести всего несколько простых параметров.
От Вячеслав
К Alexandre Putt (07.03.2010 16:20:22)
Дата 07.03.2010 16:43:34

Re: Во, правильный...

>> Ну, в общем да, "единственный способ" это интеграл по кривой распределения,
>
>Не столько кривой, сколько интеграл произведения вероятностей на численности возрастных когорт.
Так в общем случае у нас не выделенные когорты, а кривая распределения. Не обязательно же по годам шагать, можно и по секундам. ;)

>>>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.
>>Нет, чистый прирост - это усредненный за несколько лет показатель, который рулит для долгосрочного прогнозирования
>
>Речь не об этом, а о том, что 100% соответствие данным можно достичь вот таким способом. И по-моему демоскоповская модель именно это и делает, хотя мне надо проверить.
А понял, мы все-таки в терминах запутались, Вы собственно о КЕЕДН и говорите.
>> Вот, правильно сказали! Эта модель передает демографическую инерцию и ничего больше, но зато уж это делает точно.
>
>Гы-гы. Эту инерцию можно схватывать (хоть и менее точно) и другими способами.
Конечно.

>>>Получить можно, но это маловероятно в демографии. Например, если коэффициенты между собой как-то связаны. В прогнозе Демоскопа все коэффициенты постоянны в будущем.
>>Так нам же никто не мешает их варьировать в зависимости от наших недемографических прогнозов.
>
>Не мешает. Но суть в том, что другой набор экзогенных переменных может, в принципе, давать лучший прогноз, чем в стандартной модели. Благодаря прогнозированию, а не гаданию, изменения коэффициентов рождаемости/смертности.
Ну, если в принципе, то наверно нет предела совершенствования.

>Т.е. модель Демоскопа использует очень много экзогенных величин. В принципе, раз они доступны, то я бит. Но для прогнозирования будущего трудно сказать, хорошо ли это.
Строго говоря, не величин, а значений для разных когорот, величин то мало.
>> Это уже не популяционная динамика, но поверьте и такие вопросы в демографии разбираются, есть методы и подходы. Тем более что для этого собственна прогноз и не столь нужен, а нужны результаты переписей.
>
>Хмык. Если Вы строите такую модель, то Вам намного проще работать с упрощённой моделью демографической динамики. Сравните, Вам надо объяснить изменение нескольких коэффициентов против нескольких сот.
Ну да, есть такой резон. Но тут уже задачи несколько разные. Это для прогноза конкретных параметров типа абсолютной численности населения или половозрастной структуры нам требуются значения коэффициентов по всем когортам и т.п. А если мы исследуем факторы влияния на рождаемость, то в модель включаем только баб и только молодых+всякие там семейные положения, доходы, соцобеспеченность и пр. Короче, другая задача - другая модель.


>Ну так для смертности если брать возраст до 100 лет, то имеем 100 коэффициентов вероятностей смертей для каждого года. Как Вы предлагаете их прогнозировать?
Так там не смертность, а ожидаемая продолжительность жизни. А вероятность смерти для возраста уже пересчитывается по закону распределения.

>> Так и должно быть мало, там же по-сути многократное повторение одной формулы в цикле (в сумме n-ого порядка).
>
>Я там не нашёл, где хранятся коэффициенты. Надо посмотреть ещё раз. Сама модель предлагает ввести всего несколько простых параметров.
Так и есть, только это не простые параметры, а интегральные.
От Alexandre Putt
К Вячеслав (07.03.2010 16:43:34)
Дата 07.03.2010 16:58:29

Ага, вот оно, вот оно

>Так в общем случае у нас не выделенные когорты, а кривая распределения. Не обязательно же по годам шагать, можно и по секундам. ;)

Ну это без разницы, всё равно когорты будут.

>Ну да, есть такой резон. Но тут уже задачи несколько разные. Это для прогноза конкретных параметров типа абсолютной численности населения или половозрастной структуры нам требуются значения коэффициентов по всем когортам и т.п. А если мы исследуем факторы влияния на рождаемость, то в модель включаем только баб и только молодых+всякие там семейные положения, доходы, соцобеспеченность и пр. Короче, другая задача - другая модель.

Это понятно, но у меня два примера: положим, что мы находим определённую динамику в, скажем, продолжительности жизни. Скажем, она логарифмически возрастает от уровня жизни (который растёт с постоянным средним темпом). Этой динамики в прогнозе Демоскопа не подразумевается. Только не говорите про сценарии. Там в модели в xls все параметры неизменны на 50 лет.

Второй пример. Положим, Вы хотите понять, что вызвало снижение отдельных коэффициентов в СССР после войны и в перестройку на основе модели. Что Вы будете делать?

>Так там не смертность, а ожидаемая продолжительность жизни. А вероятность смерти для возраста уже пересчитывается по закону распределения.

Ага! Ну так бы и сказали, что там параметрическая модель с парой неизвестных коэффициентов. ОПЖ - это просто первый момент данной кривой. Тогда модель действительно простая получается.

>Так и есть, только это не простые параметры, а интегральные.

Ну понятно, т.е. таблиц смертности и рождаемости с сотней коэффициентов у них нет, есть только несколько моментов для параметрической кривой вероятности смерти / рождения для каждого года. Ну примерно об этом я и говорил.
От Вячеслав
К Alexandre Putt (07.03.2010 16:58:29)
Дата 07.03.2010 17:58:11

Re: Ага, вот...

>>Ну да, есть такой резон. Но тут уже задачи несколько разные. Это для прогноза конкретных параметров типа абсолютной численности населения или половозрастной структуры нам требуются значения коэффициентов по всем когортам и т.п. А если мы исследуем факторы влияния на рождаемость, то в модель включаем только баб и только молодых+всякие там семейные положения, доходы, соцобеспеченность и пр. Короче, другая задача - другая модель.
>
>Это понятно, но у меня два примера: положим, что мы находим определённую динамику в, скажем, продолжительности жизни. Скажем, она логарифмически возрастает от уровня жизни (который растёт с постоянным средним темпом). Этой динамики в прогнозе Демоскопа не подразумевается. Только не говорите про сценарии. Там в модели в xls все параметры неизменны на 50 лет.
Так и их поменять можно.
>Второй пример. Положим, Вы хотите понять, что вызвало снижение отдельных коэффициентов в СССР после войны и в перестройку на основе модели. Что Вы будете делать?
А это и есть другая задача, в принципе, нам для нее численность и структура населения и не нужны (ну если конечно не окажется что они являются значимыми факторами влияния).
>>Так там не смертность, а ожидаемая продолжительность жизни. А вероятность смерти для возраста уже пересчитывается по закону распределения.
>
>Ага! Ну так бы и сказали, что там параметрическая модель с парой неизвестных коэффициентов. ОПЖ - это просто первый момент данной кривой. Тогда модель действительно простая получается.
Дык, Андреев в своих пояснениях это и сказал "В прогнозе участвуют 202 возрастные (101 для мужчин и 101 для женщин) вероятности дожития и 35 возрастных вероятностей родить ребенка. Их независимый прогноз не только трудоемкое, но и мало полезное занятие. Дело в том, что вероятности в разных возрастах достаточно жестко связаны друг с другом, и существуют вполне надежные модели этих взаимосвязей. Поэтому достаточно принять независимые гипотезы, касающиеся нескольких итоговых характеристик смертности, рождаемости и миграции, что может сделать каждый - ведь это не более, чем гипотеза, - а существующие модели помогут перейти от них к возрастным показателям и выполнить полный прогнозный расчет." (с)


>>Так и есть, только это не простые параметры, а интегральные.
>
>Ну понятно, т.е. таблиц смертности и рождаемости с сотней коэффициентов у них нет, есть только несколько моментов для параметрической кривой вероятности смерти / рождения для каждого года. Ну примерно об этом я и говорил.
Значит я просто Вас не понял.