Ein probabilistisches Bevölkerungsprognosemodell

Bevölkerungsprognosen haben eine weitreichende Bedeutung für die zukünftige Gestaltung diverser gesellschaftlicher Lebensbereiche, sodass die fortlaufende Verbesserung ihrer Methodik unabdingbar ist. Zudem zeigt die Überprüfung vergangener Bevölkerungsprognosen, dass deren Genauigkeit weder durch die bessere Datenqualität noch durch die bislang verbesserte Methodik wesentlich gesteigert werden konnte. Aus diesem Grund entwickelt Christina Bohk das Probabilistic Population Projection Model (PPPM) zur Durchführung probabilistischer Bevölkerungsprognosen theoretisch, implementiert es und wendet es beispielhaft in einer Prognose für die Bevölkerung Deutschlands von 2007 bis 2050 an.

Autorentext
Dr. Christina Bohk ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in einem Projekt zur Mortalitätsprognose am Lehrstuhl für Demographie an der Universität Rostock.

Inhalt
Terminologie und Ablauf von Bevölkerungsprognosen.- Entwicklung der Bevölkerungsprognose von den ersten Anfängen bis zur Gegenwart.- Überblick über probabilistische Bevölkerungsprognosemodelle.- Generierung von Mortalitätsannahmen, von Fertilitätsannahmen und von Migrationsannahmen.- Probabilistic Population Projection Model (PPPM).- Grundlegende Parameter.- Berechnung und Ausführung.- Beispielhafte Anwendung.

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