аспирант
На основе данных о прибытиях и выбытиях по федеральным округам и типам населенных пунктов Российской Федерации за 2000-2015 гг. проведена статистическая проверка гипотезы об инерционности внутренней миграции. Определены коэффициенты автокорреляции и выявлена автокорреляционная зависимость в 243 из 256 временных рядов, что позволило сделать вывод о наличии инерционности во внутренней миграции России. На примере анализа 28 временных рядов данных о внешней миграции в страны Европейского союза и трех - в государства - члены Североамериканского соглашения о свободной торговле за 2000-2015 гг. были рассчитаны коэффициенты автокорреляции и оценена их статистическая значимость, что позволило проверить и подтвердить потенциальную применимость метода ARIMA для краткосрочного прогнозирования международной миграции. Обобщены результаты подбора параметров моделей типа ARIMA для временных рядов показателей внутренней миграции в России. На основе ретроспективных прогнозов внутренней миграции в России для периода 2013-2015 гг. проведено сравнение средних относительных ошибок прогнозирования при использовании моделей ARIMA и метода экспоненциального сглаживания. Сделан вывод о том, что модели ARIMA обеспечивают большую по сравнению с методом экспоненциального сглаживания точность краткосрочных адаптивных прогнозов внутренней миграции в России. На основе расчета доверительных интервалов для средней определено, что модели семейства ARIMA с одинаковой точностью прогнозируют въездную и выездную миграцию для двух типов населенных пунктов (города и сельской местности). На примере данных об объемах внутренней миграции Республики Беларусь за 2000-2016 гг. доказано, что модели семейства ARIMA могут быть использованы для краткосрочного прогнозирования внутренней миграции других государств.
Based on the data on inflows and outflows for the federal districts and types of settlements in the Russian Federation in 2000-2015 a statistical test of the hypothesis of the inertia of internal migration was carried out. The coefficients of autocorrelation were determined and autocorrelation dependence was found in 243 out of 256 time series, which made it possible to conclude that there is inertia in the internal migration of Russia. On the example of analysis of 28 time series of data on external migration to the countries of the European Union and 3 member states of the North American Free Trade Agreement for 2000-2015, the coefficients of autocorrelation were calculated and their statistical significance was estimated. It allowed to verify and confirm the potential applicability of the ARIMA method for short-term forecasting of international migration. The results of the selection of ARIMA models parameters for time series of internal migration indicators in Russia are summarized. Based on the retrospective forecasts of internal migration in Russia for the period 2013-2015, the forecasting errors using ARIMA models and the method of exponential smoothing are compared. It is concluded that ARIMA models provide more accuracy of short-term adaptive forecasts of internal migration in Russia in comparison with the method of exponential smoothing. Based on the calculation of confidence intervals for the mean, it has been demonstrated that the ARIMA models with the same accuracy predict inflows and outflows for two types of settlements (urban and rural). It was proved that ARIMA models can be used for short-term forecasting of internal migration of other states (on the example of data on the volumes of internal migration of the Republic of Belarus for 2000-2016).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.