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世代生育率模型的實證研究 An Empirical Study of Cohort Fertility Models. 國立政治大學統計系 指導教授:余清祥 學 生:李心維. 報告大綱. 研究動機 研究目的 模型介紹 實證資料分析 結論與建議. 研究動機. 台灣地區婦女生育率下降快速,民國 98 年已經降為 1.3 ,提升生育率已經成為一個重要課題。
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世代生育率模型的實證研究An Empirical Study of Cohort Fertility Models 國立政治大學統計系 指導教授:余清祥 學 生:李心維
報告大綱 • 研究動機 • 研究目的 • 模型介紹 • 實證資料分析 • 結論與建議
研究動機 • 台灣地區婦女生育率下降快速,民國98年已經降為1.3,提升生育率已經成為一個重要課題。 • 生育率大多以總生育率(Total fertility Rate)表示,而非較為合理的世代生育率(Completed Cohort Fertility Rate),過去研究顯示兩者間有不少差異,以生育率下降的臺灣為例,總生育率會因生育時機遞延而低估世代生育率。
TFR與CFR比較圖 資料來源:余清祥與藍銘偉(2003)
研究目的 • 探討適合台灣生育率的模型 →並考慮日本資料,與台灣比較。 • 何種生育率資料配適模型後會得到較好的效果 →TFR或是CFR
模型介紹 1. Gamma模型 2. Gompertz模型 3. 主成份分析 4. 單一年齡組個別估計法
1. Gamma模型 Gamma函數如下: 將其取自然對數轉換成線性方程式: 其中,為育齡婦女生育率,為年齡。
2. Gompertz模型 Gompertz函數如下: 經對數轉換: 其中,F(x)為累積生育率,為年齡。
3. 主成份分析 • 首先將五齡組生育率資料取自然對數後,經過主成份分析可分解為主成份負荷(loading)與主成分得點(score)兩部份,再用迴歸分析與時間序列方法預測未來的主成分得點,還原後得到未來的個別年齡組生育率。
4. 單一年齡組個別估計法 • 將各年齡組生育率資料取對數後分別對時間t配適迴歸模型, 殘差 配適時間序列模型。
實證資料分析 資料來源:台灣 中華民國臺閩地區人口統計 日本 http://www.mhlw.go.jp/ 配適方法:資料分為估計(Training)及預測(Testing)兩時 期,預測年度皆為所有資料的最後五年。 備註:台灣與日本育齡婦女生育率資料配適Gamma模型與Gompertz模型時,使用區塊拔靴法(Bootstrap)預測參數。
模型比較的標準 • MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 其中,為觀察值,為的預測值。
各模型預測總生育率與世代生育率之MAPE 註:單位為%
年代生育率各年齡組MAPE誤差比較 註:由於Gompertz模型各年齡組誤差皆大於40%,因此不 列入此圖。
結論 台灣資料: • 預測總生育率(TFR) 最佳模型→單一年齡組個別估計法 • 預測世代生育率(CFR) 最佳模型為→單一年齡組個別估計法 ※日本資料也有相同情形。
結論(續) • 整體而言,世代生育率配適模型有較小的MAPE,可能原因是世代生育率資料的每一個世代都需要35年才能收集完畢,因此世代生育率變化並不如年代生育率來的大。 • 不論是世代生育率或年代生育率,單一年齡組個別估計法皆是四種模型中最佳的配適方法。 • 參數模型(例如:Gamma模型與Gompertz模型)容易產生較大的震盪。
建議 • 以Gompertz模型為例,可加入終生不生育的機率,高年齡組(35~39歲)確實有較佳的修正結果。(Goldstein, 2010) • Leridon(2004)、Leridon(2005)也提出用線性遞減的函數來估計高齡婦女(35~49歲)的不生育機率。 • 各年齡婦女有偶生育率