Прогнозирование демографических показателей в сфере рождаемости населения: инерционный прогноз versus прогноз на основе машинного обучения

Введение: статья посвящена сравнению методов прогнозирования демографических показателей в сфере рождаемости населения.
Цель: определить точность методов прогнозирования демографических показателей в сфере рождаемости населения на основании сравнения прогнозных значений, полученных с помощью инерционного метода и метода машинного обучения (на данных Пермского края).
Методы: статистический анализ, графический анализ, инерционный метод прогнозирования, метод машинного обучения на основе градиентного бустинга (Catboost) с использованием программной среды Google Collab и языка программирования Python версии 3.7.
Результаты: получены прогнозные значения показателя «абсолютная численность родившихся». Средняя ошибка отклонения прогнозных значений от фактических для метода инерционного прогнозирования составила 11,9 %, а для метода машинного обучения – 19,85 %. Выявлены особенности формирования прогнозных значений для каждого метода и обоснованы высокие значения отклонений.
Выводы: метод инерционного прогнозирования оказался более точным, чем метод машинного обучения, при этом оба метода показали низкую точность. Это связано с ограничениями датасета, доступного и используемого для расчетов, а также с ухудшением демографической ситуации в сфере рождаемости в Пермском крае и резким изменением динамики прогнозируемого показателя.