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  • 多维家庭人口预测方法创新与应用研究 曾毅 等 著 彭希哲 编 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 曾毅等著
    • 出版社: 龙门书局
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 曾毅等著
    • 出版社:龙门书局
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 字数:950000
    • 页数:724
    • 开本:B5
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787508858777
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:龙门书局

    多维家庭人口预测方法创新与应用研究

    作  者:曾毅 等 著 彭希哲 编
    定  价:286
    出 版 社:龙门书局
    出版日期:2021年11月01日
    页  数:724
    装  帧:精装
    ISBN:9787508858777
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    内容简介

    本书介绍多维家庭人口预测方法创新与应用,全书共分为四篇。第一篇介绍方法创新、所需数据及其估算、精度评估、小区域家庭户和居住安排预测以及退休金缺口率预测的简易方法等。第二篇介绍在中国的应用,包括全国和五大区域及分省城乡家庭户和居住安排预测、老年家庭结构及照料需求/成本预测和对策探讨、家庭人口和生育政策分析、延迟退休年龄对人力资本的影响、住房和家庭户能源需求及家庭金融预测等。第三篇介绍在美国全国、50个州、华盛顿特区和南加州六个县、奥地利、加拿大、巴西和伊朗的家庭人口预测及应用,包括未来残障老人家庭照料需求/成本、老年宜居住房需求、家庭人口老化对未来碳排放和环境保护的影响、家用汽车需求预测分析等。第四篇介绍如何使用多维家庭人口预测ProFamy软件。本书适合相关领域学者,大学和专科学校师生,房地产、家用能源、汽车和耐用消费品、家庭金融等相关企业管理和市场分析研究人员,政府官员和社会公众阅读和参null

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第一篇 家庭户与居住安排预测方法创新、所需数据和评估
    第1章 绪论:家庭户与居住安排预测的重要意义和传统方法综述 3
    1.1 引言 3
    1.2 家庭和家庭户的定义 4
    1.3 为何需要预测家庭户和居住安排? 4
    1.4 为什么家庭户预测需要用到人口事件发生/风险率? 7
    1.5 家庭户预测和模拟方法的简要综述 11
    1.6 小结:关于家庭户预测和模拟三类方法的比较 15
    第2章 ProFamy多维家庭人口预测方法创新:拓展的队列要素法 16
    2.1 引言 16
    2.2 家庭户与居住安排状态辨识和分析单元 16
    2.3 ProFamy多维家庭人口预测的核心理念和计算方法 19
    2.4 家庭人口状态转换方程 28
    2.5 ProFamy方法同时进行家庭户规模结构与人口年龄性别分布预测 33
    2.6 男女两性模型和代际模型的一致性 33
    2.7 多维家庭人口预测模型的基本假设 36
    本章附录 37
    第3章 ProFamy多维家庭人口预测所需数据和估算 46
    3.1 引言 46
    3.2 所需数据 46
    3.3 分年龄、性别的人口事件发生/风险率标准模式的定义和估算 49
    3.4 合并多个调查数据来估算分年龄、性别的人口事件发生/风险率标准模式的合理性 50
    3.5 估算婚姻/同居、生育、迁移、死亡等人口要素的综合参数 51
    本章附录 52
    第4章 ProFamy多维家庭人口预测方法的评估及其与户主率方法的对比分析 64
    4.1 引言 64
    4.2 评估:国家和地区层面应用ProFamy多维家庭人口预测方法得到的预测数和人口普查登记数的比较 64
    4.3 户主率方法和ProFamy多维家庭人口预测方法的比较 71
    4.4 户主率方法与ProFamy多维家庭人口预测方法在美国住房需求预测中的误差比较 76
    本章附录 79
    第5章 小区域家庭户和居住安排预测 82
    5.1 引言 82
    5.2 结合ProFamy模型和比例法预测小区域家庭户和居住安排的基本思路 82
    5.3 恒定比例法和变动比例法 84
    5.4 实证评估和应用 85
    第6章 退休金缺口率预测的简易方法和应用 88
    6.1 引言 88
    6.2 应用ProFamy多维家庭人口预测模型预测退休金缺口率的简易方法 89
    6.3 退休金缺口率预测的简易方法在中国的应用 91
    6.4 讨论和相关政策建议 99
    6.5 结合多维家庭人口预测模型预测未来年份退休金缺口率简易方法的评估 100
    本章附录 101
    第二篇 多维家庭人口预测方法在中国的应用
    第7章 全国和各省区市家庭人口预测的数据来源、年龄别标准模式及综合参数估算 107
    7.1 引言 107
    7.2 预测起点年份家庭人口基数矩阵的数据来源及估算 107
    7.3 城乡总和生育率和年龄孩次别生育频率的数据来源及估算 108
    7.4 城乡男女年龄别初婚、离婚和再婚发生/风险率的估算 115
    7.5 城乡男女迁移率年龄别标准模式和综合参数的数据来源和估算 121
    7.6 全国和分省区市城乡2010年男女0~100岁单岁生命表的数据来源和估算 124
    7.7 31个省区市相关综合参数估测并保持协调一致性的方法 126
    7.8 全国和31个省区市分城乡综合参数的估测 129
    本章附录 133
    第8章 中国全国分城乡的多维家庭人口预测 137
    8.1 引言 137
    8.2 数据估算与参数假设 138
    8.3 预测结果分析 141
    8.4 讨论和相关政策建议 150
    第9章 东北地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 152
    9.1 引言 152
    9.2 主要参数假设 152
    9.3 预测结果分析 154
    9.4 思考和相关政策建议 159
    本章附录 160
    第10章 东部地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 165
    10.1 引言 165
    10.2 主要参数假设 166
    10.3 预测结果分析 167
    10.4 主要结论与对策思考 171
    本章附录 173
    第11章 中部地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 190
    11.1 引言 190
    11.2 主要参数假设 191
    11.3 预测结果分析 192
    11.4 思考和相关政策建议 197
    本章附录 198
    第12章 西南地区分省家庭人口预测分析 208
    12.1 引言 208
    12.2 主要参数假设 208
    12.3 预测结果分析 210
    12.4 思考和相关政策建议 213
    本章附录 215
    第13章 西北地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 225
    13.1 引言 225
    13.2 主要参数假设 225
    13.3 预测结果分析 227
    13.4 思考和讨论 233
    本章附录 234
    第14章 五大区域家庭人口预测的比较分析 243
    14.1 引言 243
    14.2 主要参数假设 243
    14.3 五大区域家庭人口预测结果分析 246
    14.4 讨论和政策思考及建议 255
    第15章 重庆家庭人口中长期变动趋势研究及其应用 257
    15.1 引言 257
    15.2 重庆家庭人口预测应用的方法 258
    15.3 数据来源和家庭人口预测模型检验 258
    15.4 重庆家庭人口预测结果分析 261
    15.5 重庆家庭与人口发展面临的问题 272
    15.6 促进重庆家庭与人口发展对策 274
    第16章 我国未来老年家庭照料需求成本变动趋势预测分析 278
    16.1 引言 278
    16.2 老年家庭照料需求成本预测方法 280
    16.3 数据来源、估算及预测方案设计 283
    16.4 估测结果及讨论 286
    16.5 讨论和相关对策思考 296
    第17章 各大区域分省老年家庭照料需求成本变动趋势预测分析 299
    17.1 引言 299
    17.2 方法、数据来源与引入“地理区域”要素 299
    17.3 估算结果与讨论 301
    17.4 结论与相关政策建议 315
    第18章 我国一人户变动趋势及其特征分析 318
    18.1 引言 318
    18.2 方法、数据来源和假设 319
    18.3 预测结果分析 322
    18.4 小结和思考讨论 325
    第19章 进一步完善人口政策并提倡尊老爱幼代际互助家庭模式 328
    19.1 引言 328
    19.2 我国人口快速老化和低生育水平社会经济环境 328
    19.3 我国家庭价值观逐渐弱化的状况和新加坡成功经验的借鉴 330
    19.4 赴河北省灵寿县调研的启示 333
    19.5 促进国家发展和提高应对灾害突发事件能力 333
    19.6 改善亿万家庭福祉 339
    19.7 提升我国国际竞争综合实力 340
    19.8 相关政策建议 342
    第20章 京津冀家庭人口老化趋势与特色小镇建设 344
    20.1 引言 344
    20.2 京津冀地区家庭人口快速老龄化的变动趋势 344
    20.3 京津冀养老一体化发展协同应对家庭人口老龄化严峻挑战 347
    20.4 协同建设一批旅游和养老产业结合的特色小镇 348
    20.5 高度重视家庭养老健康服务行业与养老机构的协同发展 348
    本章附录 349
    第21章 河北省家庭户住房需求预测 351
    21.1 引言 351
    21.2 方法和数据 351
    21.3 结果和讨论 354
    21.4 相关政策思考 364
    21.5 成果、局限和未来研究展望 365
    第22章 河北省家庭户能源消费预测分析及政策建议 367
    22.1 引言 367
    22.2 研究家庭户能源消费的重要意义 367
    22.3 数据来源和方法 368
    22.4 预测分析结果 369
    22.5 相关政策建议 372
    第23章 我国未来家庭金融资产和负债需求规模及结构预测分析 374
    23.1 引言 374
    23.2 研究方法 375
    23.3 数据来源及变量选取 376
    23.4 基于中国家庭金融调查(2017年)数据的分析 377
    23.5 预测结果分析 383
    23.6 结论与政策建议 392
    第24章 延迟退休年龄对我国人力资本的影响 393
    24.1 引言 393
    24.2 预测方法 396
    24.3 预测结果 397
    24.4 结论和讨论 403
    第三篇 多维家庭人口预测方法在美国和其他国家的应用
    第25章 美国家庭户惯性与动态变化 409
    25.1 引言 409
    25.2 数据来源、估算和参数假设 409
    25.3 中方案多维家庭人口预测 412
    25.4 家庭户惯性 414
    25.5 家庭户和居住安排高、低方案预测区间 415
    25.6 家庭户和居住安排动态变化的种族差异 416
    25.7 小结和相关思考 418
    本章附录 419
    第26章 美国50个州和华盛顿特区的家庭户和居住安排预测 422
    26.1 引言 422
    26.2 数据和参数假定 422
    26.3 各州家庭户和居住安排高、中、低预测方案 423
    26.4 预测结果 424
    26.5 讨论和结语 426
    本章附录 427
    第27章 美国南加州六个县的家庭户和居住安排预测 460
    27.1 引言 460
    27.2 方法、数据需求和估算 461
    27.3 验证ProFamy方法在县级应用的可信度 463
    27.4 六个县的家庭户和居住安排预测结果 465
    27.5 讨论和结论 471
    第28章 家庭结构和居住安排变化对美国老年家庭照料需求/成本的影响 473
    28.1 引言 473
    28.2 数据来源、估算与预测参数假定 476
    28.3 残障老人及其家庭照料需求成本预测结果 477
    28.4 小结和相关思考 492
    本章附录 495
    第29章 美国人口老化与残障者宜居住房需求预测研究——以犹他、佐治亚、佛罗里达和西弗吉尼亚等4个有代表性州为例 498
    29.1 引言 498
    29.2 按家庭户代表年龄分类的包括至少一位残障者的住户比例估算 500
    29.3 包括至少一位残障者家庭户的高、中、低方案预测 502
    29.4 各州独立式家庭住宅生命周期中至少有一位残障者入住概率的估算 505
    29.5 小结和相关讨论 510
    第30章 美国家庭人口老化对未来碳排放和环境保护的影响 513
    30.1 引言 513
    30.2 本章应用的人口环境技术模型 517
    30.3 家庭户预测 525
    30.4 家庭人口老化对未来碳排放的预测结果分析 528
    30.5 相关讨论和思考 538
    第31章 美国家庭户汽车需求预测 541
    31.1 引言 541
    31.2 数据来源和考虑区域、收入和种族差异的模型设计 542
    31.3 按家庭户特征、种族和区域分的家用汽车拥有率估计 543
    31.4 未来家用汽车需求预测结果 547
    ……

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