| dc.contributor.advisor | 余清祥 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Yue,Jack C. | en_US |
| dc.contributor.author (作者) | 郭孟坤 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | Kuo,MengKun | en_US |
| dc.creator (作者) | 郭孟坤 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Kuo,MengKun | en_US |
| dc.date (日期) | 2006 | en_US |
| dc.date.accessioned | 8-十二月-2010 14:40:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 8-十二月-2010 14:40:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 8-十二月-2010 14:40:37 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (其他 識別碼) | G0094354019 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/49592 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 94354019 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 95 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 人口推估(Population Projection)涉及國家的政策及規劃，精確的結果可協助國家適時制訂政策，提高國民福祉。臺灣現在使用的方法為人口變動要素合成法(The Cohort Component Method)，可算是情境推估(Scenario Forecast)的一種，其起源可追溯至1920年代(Whelpton, 1928)，參酌專家意見之後，使用高、中、低三種推計來描述其變動範圍。除了情境推估外，近年在人口變動要素合成方法上發展出的新方法大致可以分成三種：一為隨機推估(Stochastic Forecast Method)、一為模擬情境(Random Scenario Method)、一為推估誤差(ex post Method)，美國及聯合國已經不單單依賴專家提供的傳統高、中、低推計，轉而使用這些新的推估方法。由於近年來生育率快速降低、平均餘命延長以及外籍新娘增多等因素，大為提高人口推估的難度，因此本文將機率的概念併入人口推估中，以預測區間（Prediction Interval）來捕捉人口各項特性的可能變動範圍。除了回顧幾種在人口變動要素合成法中發展出的隨機推估方法及合併專家意見的方針外，也使用區塊拔靴法(Block Bootstrap)電腦模擬，進行臺灣、美國、日本、法國四個國家的人口推估。另外，本文也採用以Stoto(1983)提出的預測誤差估計，評估區塊拔靴法和人力規劃處推估結果之異同，以提供使用專家意見與隨機方法的參考。最後則是比較臺灣以北中南東小區域推估和臺灣整體的推估結果，並合併專家意見進行臺灣地區人口推估。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 前言 1第一節 研究動機 1第二節 研究目的 3第二章 文獻回顧與資料簡介 4第一節 人口變動要素合成法 4第二節 機率人口推估 6一、隨機推估 7二、模擬情境 7三、推估誤差法 8四、相關討論 9第三節 專家意見 10第四節 區塊拔靴法 14第五節 資料簡介 15第三章 實證研究 16第一節 區塊拔靴法在人口推估上的應用 16第二節 實證分析 17第三節 Lee-Carter模型與區塊拔靴法預測死亡率之比較 21第四章 推估誤差 24第一節 方法簡介 24第二節 臺灣推估誤差研究 26第三節 美國推估誤差研究 28第五章 臺灣北中南東四區域人口推估 30第一節 執行程序 30第二節 比較結果 30第六章 臺灣地區人口推估 35第一節 執行程序 35第二節 推估結果 35第七章 結論與討論 41第一節 結論 41第二節 建議 42參考文獻 44附錄 48圖形索引圖1、臺灣未來人口成長趨勢圖 2圖2、臺灣總人口的預測區間 18圖3、臺灣總生育率預測區間 18圖4、美國總人口預測區間 19圖5、日本總人口預測區間 20圖6、日本總人口預測區間 20圖7、區塊拔靴法與Lee-Carter模型零歲平均餘命預測區間 22圖8、區塊拔靴法對於Lee-Carter預測值之涵蓋率 23圖9、2005年人力規劃處與推估誤差法的比較 27圖10、2005年區塊拔靴法與推估誤差法的比較 27圖11、美國總人口預測的推估誤差修正(1993與2003年比較) 29圖12、臺灣地區北中南東總生育率推估比較 32圖13、臺灣地區北中南東零歲平均餘命推估比較 33圖14、臺灣地區總人口與北中南東合併總人口推估比較 34圖15、區塊拔靴法設定不同總生育率下限之總生育率預測 36圖16、區塊拔靴法與人力規劃處總生育率比較 37圖17、區塊拔靴法與人力規劃處總人口推估比較 37圖18、區塊拔靴法與人力規劃處三階段年齡結構比較 38圖19、區塊拔靴法與人力規劃處15~64歲人口比例推估比較 38圖20、西元2026年臺灣年初人口金字塔 39圖21、西元2051年臺灣年初人口金字塔 39圖22、西元2026年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40圖23、西元2051年區塊拔靴法與人力規劃處臺灣年初人口金字塔 40圖24、臺灣零歲平均餘命預測區間 48圖25、臺灣65歲以上人口比例預測區間 48圖26、臺灣0~14歲人口比例預測區間 48圖27、臺灣15~64歲人口比例預測區間 48圖28、美國總生育率預測區間 48圖29、美國零歲平均餘命預測區間 48圖30、美國65歲以上人口比例預測區間 49圖31、美國0~14歲人口比例預測區間 49圖32、美國15~64歲人口比例預測區間 49圖33、日本總生育率預測區間 49圖34、日本零歲平均餘命預測區間 49圖35、日本65歲以上人口比例預測區間 49圖36、日本0~14歲人口比例預測區間 50圖37、日本15~64歲人口比例預測區間 50圖38、法國總生育率預測區間 50圖39、法國零歲平均餘命預測區間 50圖40、法國65歲以上人口比例預測區間 50圖41、法國0~14歲人口比例預測區間 50圖42、法國15~64歲人口比例預測區間 51圖43、臺灣地區北中南東總人口比較 51圖44、區塊拔靴法與人力規劃處零歲平均餘命比較 52圖45、區塊拔靴法與人力規劃處65歲以上人口比例比較 52圖46、區塊拔靴法與人力規劃處0~14歲人口比例比較 53圖47、西元2006年臺灣年初人口金字塔 53表格索引表1、美國西元2003年推估誤差法主效應 28表2、臺灣地區推估誤差 54表3、臺灣持續時間ANOVA Table 55表4、臺灣基年ANOVA Table 55表5、臺灣基年主效應敘述統計量 55表6、美國2004年推估誤差 56表7、美國2004年ANOVA Table 57表8、美國2004年 之估計 57表9、美國2004年主效應敘述統計量 57表10、美國1994年推估誤差 58表11、美國1994年ANOVA Table 59表12、美國1994年 之估計 59表13、美國2004年主效應敘述統計量 59表14、臺灣地區各年度年初人口推估結果 59 | zh_TW |
| dc.format.extent | 44565 bytes | - |
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| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354019 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 人口推估 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 人口變動要素合成法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 拔靴法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 預測 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 電腦模擬 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 電腦模擬與隨機方法在人口推估上的應用 | zh_TW |
| dc.title (題名) | An Empirical Study of Simulation and Stochastic Methods on the Population Projections | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 中文部分 | zh_TW |
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