Диссертация (1151153), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Следует отметить, что применениеметодов вычислительной математики и, в частности, использование сплайнов [98]в демографической статистике в последние годы значительно продвинулось.Опыт использования сплайновой регрессии в данной работе был расширен за счетсопоставления моментов реакции на социально-экономические события узламсетки базисного сплайна.Следует отметить, что на момент проведения исследования методымоделирования и прогнозирования смертности в человеческой популяции,основанные на моделях пуассоновских процессов, были разработаны, в основном,в целях страхования.
Но страховая компания обычно имеет дело с достаточнополной информацией о застрахованных лицах, что позволяет ей достаточно точнооценить риск их смерти. Кроме того, количество лиц, застрахованных в однойстраховой компании, и население региона значительно отличаются по объему, чтоотражается в необходимости разработки специфических методов моделированияпроцесса смертности региона.Соответствие демографического процессасмертности пуассоновскому процессу отмечалось и ранее. Например, в работах[47].
Тем не менее, пуассоновские модели, применимые для моделирования ипрогнозирования процесса смертности для территории региона, не были развитыи введены в широкое практическое применение. В работе были рассмотренымодельные характеристики процесса смертности. Во-первых, это наличие памяти,обусловленное постепенным накоплением повреждений в течение жизни. На базеданногопредположениястроятсямоделипростогоэкспоненциальногосглаживания и АРПСС для общего коэффициента смертности населения регионапо годам.
Во-вторых, это значительная биологическая и географическаяобусловленность конфигурации кривой смертности по возрастам. На базе этогопредположениявозможноиспользованиекривойГомперца-Мейкемадлядекомпозиции прогноза общего коэффициента смертности по возрастнымгруппам.В-третьих,обоснованноиспользуетсяпредположениеонезначительности изменений показателя интенсивности смертности в течениегода и наличии конфигурации кривой накопленной интенсивности смертности по128месяцам в течение года. На базе данного предположения в методе моделированиянеоднородногопуассоновскогостандартизованногопроцессепуассоновскогочерезпроцессапреобразованиеобоснованновременииспользуетсяконфигурация накопленной интенсивности смертности по месяцам, построеннаяна основе данных социально-демографической статистики данного региона.Задачаопределениямасштабапоказателянакопленнойзагодинтенсивности смертей решается на основе предположения об однородностипроцесса смертности по измерению пространства (территории региона РФ).Подбирается значение, для которого наилучшим образом выполняется критерийсогласияпуассоновскомузакону.Полученноетеоретическоезначениепроверяется практически на основе моделирования пуассоновского процесса ссоответствующим значением накопленной интенсивности и проверки малойвероятности того, что на территории региона за месяц не будет зарегистрированони одной смерти.
Таким образом, блок методов моделирования процессасмертности на территории региона является логически завершенным.Отдельной задачей, решение которой представлено в работе, являетсямоделирование процесса выплаты конкретной меры социальной поддержкинаселения. Модельно определенных методов решения данной задачи ранеепредложено не было. На практике используется усреднение или экстраполяцияобъемов выплат за несколько последних лет. В работе предложен общий алгоритмдействий для построения математической модели процесса выплаты. На егооснове построена модель процесса назначения и выплаты одной из наиболеесложной в прогнозировании мер социальной поддержки – пособия при рожденииребенка.Таким образом, исследование можно считать завершенным.Список используемых источников1.
Конституция Российской Федерации (принята на всенародном голосовании12 декабря 1993 г.) // Собрание законодательства РФ. – 2009. – № 4. – ст.445.2. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 № 145-ФЗ (ред. от07.05.2013) // Собрание законодательства РФ. - 2009. - № 7. – ст. 785.3. Федеральный закон от 10.12.1995 г. (ред. от 23.07.2008) № 195-ФЗ «Обосновах социального обслуживания населения в Российской Федерации» //Собрание законодательства РФ. – 1995. – № 50.
– ст. 4872.4. Федеральный закон от 16.07.1999 г. № 165-ФЗ (ред. от 11.07.2011) «Обосновахобязательногосоциальногострахования»//Собраниезаконодательства РФ. – 1999. – № 29. – ст. 3686.5. Федеральный закон от 20.07.1995 г. № 115-ФЗ (с изм. от 09.07.1999) «ОгосударственномэкономическогопрогнозированииразвитияРоссийскойипрограммахФедерации»социально//Собраниезаконодательства РФ.
– 1995. – № 30. – ст. 2871.6. Федеральный закон от 22.08.2004 г. № 122-ФЗ (ред. от 07.05.2013, с изм. от14.05.2013) «О внесении изменений в законодательные акты РоссийскойФедерации и признании утратившими силу некоторых законодательныхактов Российской Федерации в связи с принятием федеральных законов «Овнесении изменений и дополнений в Федеральный закон «Об общихпринципахорганизациизаконодательных(представительных)иисполнительных органов государственной власти субъектов РоссийскойФедерации»и«Обобщихпринципахорганизацииместногосамоуправления в Российской Федерации» // Собрание законодательстваРФ. – 2004.
– № 35. – ст. 3607.7. Федеральный закон от 15.11.1997 г. № 143-ФЗ (ред. от 07.05.2013, с изм. идоп., вступающими в силу с 19.05.2013) «Об актах гражданского состояния»// Собрание законодательства РФ. – 1997. – № 47. – ст. 5340.1308. Постановление Правительства РФ от 22.07.2009 № 596 (ред. от 25.03.2013)«О порядке разработки прогноза социально-экономического развитияРоссийской Федерации» // Собрание законодательства РФ. – 2009. – № 30. –ст. 3833.9. Постановление Правительства РФ от 19.06.2012 № 610 (ред. от 21.05.2013)«Об утверждении Положения о Министерстве труда и социальной защитыРоссийской Федерации» // Собрание законодательства РФ.
– 2012. – № 26. –ст. 3528.10. Постановление ГД ФС РФ от 21.11.2012 № 1229-6 ГД «О проектеФедерального закона № 143912-6 «О государственном стратегическомпланировании» // Собрание законодательства РФ. – 2012. – № 49. – ст. 6779.11. Распоряжение Правительства РФ от 17.11.2008 № 1662-р (ред. от08.08.2009) «О Концепциидолгосрочногосоциально-экономическогоразвития Российской Федерации на период до 2020 года» // Собраниезаконодательства РФ. – 2008.
– № 47. – ст. 5489.12. Принципыирекомендациидлясистемыстатистическогоучетаестественного движения населения // ООН. – Нью-Йорк. – 2003. – 221 с.13. Конвенция № 102 Международной организации труда «О минимальныхнормах социального обеспечения» // Конвенции и рекомендации, принятыеМеждународной Конференцией труда. 1919-1956. – Т. I.
– Женева:Международное бюро труда. – 1991. – С. 1055-1086.14. Методологические положения по статистике. – М., Росстат, 1996.15. Принципы и рекомендации в отношении проведения переписей населения ижилого фонда. – Нью-Йорк, ООН, 1981, с. 8.16. Акаев А. А., Соколов В. Н., Акаева Б. А., Сарыгулов А. И. Асимптотическиемоделидляпрогнозированиядолгосрочнойдемографическойиэкономической динамики // Экономика и математические методы.
2011. Т.47. №3. С. 56-67.17. Анри Л. Методика анализа в исторической демографии / Анри Л., Блюм А.,пер. с фр., изд. 2-е. – М.: РГГУ, 1997. – 207 с.13118. Антонов А.И. Системный подход к исследованию народонаселения ирождаемости // Системные исследования. Ежегодник 1982.
М., 1982. С. 210225.19. Барлоу Р., Прошан Ф. Статистическая теория надежности и испытания набезотказность. – М.: Наука, 1984. – 328 с.20. Бахметова Г. Ш. Регистр населения как система демографического учета /Бахметова Г. Ш., Исупов А. А. // Вопросы статистики. 1999. №5. С. 33- 40.21. Бенинг В. Е., Королев В. Ю.
Об использовании распределения Стьюдента взадачах теории вероятностей и математической статистики // Теориявероятностей и ее применение. – 2004. Т. 49, вып. 3. – С. 417-435.22. Борисов В. А. Демография. – М.: Издательский дом NOTABENE, 2001. –272 с.23. Вишневский А. Г. Воспроизводство населения и общество. – М.: Финансы истатистика, 1982.24. Гаврилов Л. А., Гаврилова Н. С.
Биология продолжительности жизни. – М.:Наука, 1991. – 280 с.25. Гербер Х. Математика страхования жизни. – М.: Мир, 1995. – 154 с.26. Гланц. С. Медико-биологическая статистика; пер. с англ. — М., Практика,1998. — 459 с.27. Девятков В. В., Кобелев Н. Б., Емельянов А. А., Половников В. А.,Плотников А.
М. Имитационное моделирование как основной способподдержки принятия решений в современном мире. Об организацииимитационных исследований в России. – Имитационное моделирование.Теория и практика. Том 1. – СПб.: Третья Всероссийская конференцияИММОД, 2007, стр. 37-47.28. Дуб Дж. Вероятностные процессы. – М.: ИЛ, 1956.29.
Дэйвид Г. Порядковые статистики. – М.: Наука, 1979.30. Емельянов А. А., Власова Е. А., Дума Р. В., Емельянова Н.З. Компьютернаяимитация экономических процессов / Под. ред. А.А. Емельянова. – М.:Маркет ДС, 2010. – 464 с.13231. Звягинцев А. И., Петряков А. А. Прогнозирование на фондовом рынке спомощью стохастических дифференциальных уравнений // Экономика,статистика и информатика. Вестник УМО. 2012. № 6. С. 114-118.32. Ильин И. В. Методы и модели исследования нелинейных процессовэкономической динамики. СПб.: изд-во СПбГПУ, 2003 г. – 160 с.33. Кац И. С.Институциональныефакторыдемографическоговыбора/Кац И.
С., Симонова В. Л. // Журнал экономической теории. – 2009. – №1. –с. 126-138.34. Кендалл М. Дж., Стюарт А. Теория распределений. – М.: Наука,1966.35. Кингман Дж. Пуассоновские процессы / Пер. с англ.Н. В Цилевич, под. Ред.А. М. Вершика. – М.: Издательство МЦНМО, 2007. – 136 с.36. Козлов В. Н., Куприянов В. Е., Шашихин В. Н. Вычислительная математикаи теория управления. – СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1996.37. Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов / Под ред.Ю. В.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
