Прогнозування демографічних показників за допомогою сплайнів
DOI:
https://doi.org/10.31767/su.4(95)2021.04.08Ключові слова:
демографічні показники, чисельність населення, прогнозування, пандемія COVID-19, кубічні сплайни, лінійні неперервні сплайниАнотація
Нині демографічна ситуація в Україні характеризується скороченням народжуваності, зростанням смертності, а відтак зменшенням людності та старінням населення, що порушує сприятливий демографічний баланс. На територіях України, які зазнали радіоактивного забруднення внаслідок аварії на Чорнобильській АЕС, вказані процеси протікають дещо інакше, ніж на інших. Зважаючи на значний вплив надзвичайних ситуацій на перебіг демографічних процесів, доцільно опрацьовувати специфічні для цих процесів методи прогнозування та досліджувати можливість їх використання.
Метою роботи є прогнозування з допомогою кубічних та лінійних неперервних сплайнів імовірних змін демографічних показників (чисельність населення, народжуваність, зокрема мертвонароджуваність, і смертність, зокрема смертність немовлят) для найбільш радіоактивно забруднених внаслідок аварії на Чорнобильській АЕС районів Житомирської області (Коростенський, Лугинський, Народицький, Овруцький та Олевський) на 2020–2023 рр. та м. Коростень на 2021–2023 рр. Інформаційну базу дослідження становили дані Державної служби статистики України за 1979–2020 рр. та МОЗ України за період пандемії COVID-19.
На першому етапі сплайн-функції використано для прогнозування зазначених показників на 2017–2020 рр. за даними 1979–2016 рр. для м. Коростень. Порівняння отриманих прогнозних значень з фактичними даними уможливило висновок про дієвість сплайнових моделей спостережень для короткотермінового прогнозування смертності, народжуваності та чисельності населення. Причому для чисельності населення найбільш адекватні прогнози дають кубічні сплайни, а для народжуваності та смертності – лінійні неперервні сплайни.
Прогнози народжуваності та смертності на 2017–2020 рр. є доволі оптимістичними. Водночас в умовах пандемії виявлено негативні відхили прогнозованих показників чисельності населення, народжуваності та смертності: фактичні значення усіх трьох показників за 2020 р. виходять за межі прогнозної̈ довірчої̈ смуги, що не спостерігалось у 2017–2019 рр. Значно гірші за прогнозовані фактичні показники за 2020 р. швидше за все зумовлені впливом непередбачуваного фактора – пандемії COVID-19. Для м. Коростень оцінено надлишкову смертність через COVID-19 у 2020 р.
На другому етапі спрогнозовано ймовірні зміни чисельності населення, народжуваності й смертності на період 2021–2023 рр. для зазначених територій. На основі прогнозів побудовано 95% довірчу смугу та довірчі інтервали. Визначено, що тенденції останніх років щодо змін демографічних показників на радіоактивно забруднених територіях продовжуватимуться у короткостроковій перспективі. Показано неможливість спрогнозувати динаміку щорічних показників смертності немовлят та мертвонароджуваності через значні коливання їх значень, тому доцільно використовувати усереднені дані за п’ятирічні періоди. Побудовано прогноз на п’ятирічні періоди, для яких наразі невідомі фактичні дані. Також зазначено, що для показників, які прогнозуються лінійними неперервними сплайнами, фактичні дані можуть виявитися далекими від прогнозованих через наявність точок розвороту тенденції, в яких зростання раптово змінюється спаданням чи навпаки. Такі точки неможливо спрогнозувати методами екстраполяції спостережуваних тенденцій на майбутнє, тому слід шукати інші методи для їх передбачення.
У подальшому планується дослідити інші методи прогнозування для досягнення більшої точності результатів, а також урахувати під час побудови прогнозів економічні показники.
Завантаження
Посилання
Population of the world and countries. Countrymeters. Retrieved January 01, 2021 from https://countrymeters.info
Slovnyk osnovnykh demohrafichnykh terminiv [Vocabulary of main demographic terms]. (2016). stud.com.ua. Retrieved January 01, 2021 from https://stud.com.ua/44130/sotsiologiya/slovnik_osnovnih_demografichnih_terminiv (in Ukrainian).
Gladun, О. M. (Ed.). (2020). Naselennia Ukrainy. Demohrafichni tendentsii v Ukraini u 2002–2019 rr. [The Population of Ukraine. Demographic trends in Ukraine in 2002–2019]. Kyiv: NAN Ukrainy, Institut Demohrafii i Sotsialnykh Doslidzhen imeni M. V. Ptukhy. Retrieved from https://www.idss.org.ua/arhiv/population.pdf (in Ukrainian).
Gunko, N. V., Korotkova, N. V., Masiuk, S. V., Omelіanets, M. I. (2021). The impact of the complex of factors of the Chornobyl disaster on the population’s health. Thirty-five years after the Chernobyl disaster: radiological and medical consequences, strategies of protection and revival. National Report of Ukraine. Part 4. (178–201). Kyiv. Retrieved from https://drive.google.com/file/d/1airZj4IOoX_bv1cisKi2pXRM1fFmdqQT/view (in Ukrainian).
Libanova, Е. M. (Ed.). (2007). Liudskyi rozvytok rehioniv Ukrainy: analiz ta prohnoz [People’s development of Ukrainian regions: analysis and forecast]. Kyiv: (in Ukrainian).
Libanova, Е. M. (Ed.). (2006). Kompleksnyi demohrafichnyi prohnoz Ukrainy na period do 2050 r. [Complex demographic forecast of Ukraine for the period till 2050]. Kyiv: Ukrainskyi tsentr sotsialnykh reform. Retrieved from http://idss.org.ua/monografii/Prognoz%20Ukrain.pdf (in Ukrainian).
Babiak, H., & Sabatiuk, O. (2011). Formuvannia trudovoho potentsialu Ternopilskoi oblasti: demohrafichni aspekty [Developing the labor potential of Ternopil oblast: demographic aspects]. Rehionalni aspekty rozvytku i rozmishchennia produktyvnykh syl Ukrainy – Regional aspects of Ukrainian workforce development and placement, 16, 43–49. Retrieved from http://nbuv.gov.ua/UJRN/rarpsu_2011_16_10 (in Ukrainian).
Baraniak, I. Ye. (2013). Prohnozna otsinka demohrafichnoho rozvytku v Zakarpatskii oblasti. [Forecast estimate of demographic development of Zakarpatska oblast]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho universytetu. Seriia “Ekonomika” – Scientific bulletin of Uzhhorod University. Series “Economics”, 3 (40), 171–176. (in Ukrainian).
Sehida, K. (2015). Heodemohrafichnyi prohnoz Kharkivskoi oblasti (za dopomohoiu metodu ekstrapoliatsii) [Geodemographic forecast of Kharkiv region (using the extrapolation method)]. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho universytetu im. V. N. Karazina. Seriia “Heolohiia. Heohrafiia. Ekolohiia” – Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University, series “Geology. Geography. Ecology”, 43, 164–173. Retrieved from https://periodicals.karazin.ua/geoeco/article/view/5761 (in Ukrainian).
Demohrafichnyi prohnoz dlia Dnipropetrovska [Demographic forecast for Dnipropetrovsk]. (2013). dniprorada.gov.ua. Retrieved from https://dniprorada.gov.ua/uk/articles/item/9510/demografichnij-prognoz-dlja-dnipropetrovska (in Ukrainian).
Stratehiia rozvytku Lvivskoi oblasti na period do 2027 roku. Proekt. [Development strategy of Lviv Oblast till 2027. Project]. (2014). loda.gov.ua. Retrieved from https://loda.gov.ua/upload/users_files/22/upload/Strategy-LV-OBL.pdf (in Ukrainian).
Omelianets, N., Bazyka, D., Igumnov, S., Loganovsky, K., Prysyazhnyuk, A., & Stepanova, E. et al. (2016). The health impacts of Chernobyl and Fukushima 30 and 5 Years Later Commissioned by Greenpeace. Brussels. Retrieved from https://nrcrm.gov.ua/downloads/report.pdf
Gunko, N. V. (2015). Otsinka efektyvnosti orhanizovanoho pereselennia v Ukraini zhyteliv iz zony bezumovnoho (oboviazkovoho) vidselennia yak zakhodu protyradiatsiinoho zakhystu naselennia [The estimate of efficiency of organised relocation of inhabitants from the zone of unconditional (obligatory) resettlement as a protective measure of the population against radiation in Ukraine]. Problemy radiatsiinoi medytsyny ta radiobiolohii – Problems of radiation medicine and radiobiology, 20, 174–184 (in Ukrainian).
Omelyanets, N., Hunko, N., & Dubovaya, N. (2015). Demohrafycheskie poteri Ukrainy ot Chernobylskoy katastrofy. Radiatsionnym avariyam stop [Demographic loss of Ukraine caused by the Chernobyl disaster. Stop radiation accidents]. Saarbryukken: Palmarium Academic Publishing. Retrieved from https://nrcrm.gov.ua/downloads/monograph2_ukr.pdf (in Russian).:
Gunko, N. V., & Korotkova, N. V. (2020). Intehralne otsiniuvannia demohrafichnoho stanu radioaktyvno zabrudnenykh terytorii Ukrayiny [Integral estimation of demographic condition of the radioactively contaminated territory of Ukraine]. Problemy radiatsiinoi medytsyny ta radiobiolohii – Problems of radiation medicine and radiobiology, 25, 164–179. (in Ukrainian).
Monitoring of situation on the number of hospitalized persons with suspicion and confirmed cases of COVID-19 disease in Ukraine. National Health Service of Ukraine. app.powerbi.com. Retrieved January 27, 2021 from http://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMjI3YmNkMzAtNDMyYy00ZTExLThhMTYtYzM3OTJlYzIzNDhmIiwidCI6IjI4OGJmYmNmLTVhYjItNDk2MS04YTM5LTg2MDYxYWFhY2Q4NiIsImMiOjl9 (in Ukrainian).
MATLAB R2017b. www.mathworks.com. Retrieved January 27, 2021 from https://www.mathworks.com/help/slcoverage/release-notes-R2017b.html
Kukush, A. G. (1991). Kubicheskie odnomernye splayny v statistike. Metodicheskie rekomendatsii dlya studentov mekhaniko-matematicheskogo fakulteta [Cubic Univariate Splines in Statistics. Methodical recommendations for students of Faculty of Mechanics and Mathematics]. Kyiv: KGU. Retrieved from http://www.mechmat.univ.kiev.ua/wp-content/uploads/2018/03/Metod.pdf (in Russian).
Maiboroda, R. Ye. (2007). Rehresiia: Liniini modeli [Regression: Linear Models]. Kyiv: VPTs “Kyivskyi Universytet”. Retrieved from http://probability.univ.kiev.ua/userfiles/mre/ora0.pdf (in Ukrainian)
Seber, G. A. F. (1977). Linear Regression Analysis. New York: John Wiley and Sons, 1977.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
