Демографическая ситуация в Республике Бурятия

Анализируя полученную модель можно сказать, что при повышении доли лиц пенсионного возраста на 1% рождаемость уменьшится на 1,06 родившегося на 1000 (так как коэффициент отрицательный) и при увеличении обеспеченности жильем на 1 м2 общей площади на 1 человека рождаемость увеличится на 0,63. Столь парадоксальный факт можно объяснить тем, что в связи с большим выездом в регионе значительно улучшилось положение с жильем. То есть рождаемость продолжала падать, а жилплощадь высвобождалась - это объясняется последствиями экономического кризиса.

Рассматривая полученное уравнение, можно отметить, что в основном рождаемость определяется таким фактором как доля лиц пенсионного возраста, а также обеспеченностью жильем. Миграция и доля детей в населении имеют некоторую обратную связь с рождаемостью, но очень заметного влияния не оказывают. Из этого можно сделать следующий вывод - проблемы с рождаемостью в республике Бурятия обусловлены в первую очередь снижением доли лиц молодого возраста, на что и требуется обратить пристальное внимание. Необходимо следить за выполнением федерально-целевых программ. Реализация репродуктивной функции тесно связана с экономическим и социальным положением населения.

Уравнения зависимости показателя смертности имеют следующий вид:

y2 = 5,54-0,25х1 + 0,13х2-0,002х3 +0,74х4-0,002х5+0,005х6-0,14х7

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,46. F набл. =16,03 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 7; ?2 =3) = 4,35, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение

t =-0,088 (х5).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y2 = 4,73-0,26х1+0,19х2-0,002х3+0,75х4 +0,005х6-0,14х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,4. F набл. =24,87. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,099 (х3).

Для оставшихся переменных формируем уравнение регрессии снова:

y2= 3,71-0,27х1+0,31х2+0,68х4+0,005х6-0,15х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,36. F набл. =37,21. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,44 (х2).

Получим следующее уравнение: y2= 9,16-0,29х1+0,7х4+0,004х6-0,14х7.

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,33. F набл. =53,7. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 4; ?2 =6) = 6,16, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,9 (х1).

Получим следующее уравнение: y2= -6,83+1,29х4+0,002х6-0,13х7.

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равно всего 0,33%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации = 0,97 свидетельствует, что 97% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона =1,83, то есть близок к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность нашей модели.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при увеличении обеспеченности жильем на 1 кв.м. общей площади на 1 чел. смертность увеличится на 1,29‰. Это можно объяснить тем, что в связи с усилением миграционного оттока в регионе значительно улучшилось положение с жильем, а смертность выросла из-за экономического кризиса. Уравнение смертности интерпретировать несколько сложнее, чем уравнения зависимости рождаемости. При увеличении безработицы на 1% смертность снизится на 0,13‰. Как ни странно, но заболеваемость практически не влияет на уровень смертности населения. Это можно объяснить тем, что много людей погибает в большинстве от несчастных случаев.

При рассмотрении уравнений зависимости миграции от перечисленных факторных признаков было получено следующее соотношение: y3 = 334,8 +3,5х1-20,9х2-0,03х3-7,05х4+0,03х6 -1,61х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,52. F набл. =7,4. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13 ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,06 (х3).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y3= 321,3+3,4х1 - 19,3х2 - 7,9х4+0,03х6 - 1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,6. F набл. =11,1. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,36 (х6).

Получили следующее уравнение: y3=303,5+4,57х1-22,5х2-4,69х4-1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,91, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,5. F набл. =16,2. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 4; ?2 =6) = 6,16, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,41 (х4).

Имеем следующее уравнение: y3= 130,5 + 7,05х1-20,3х2-11,5х7.

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равно всего 0,32%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации =0,91 свидетельствует, что 91% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона = 1,87, то есть приближается к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность нашей модели.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при повышении доли лиц пенсионного возраста на 1% сальдо миграции уменьшится на 20,3 на 1000 (так как коэффициент отрицателен) и при уменьшении безработицы на 1% сальдо миграции уменьшится на 11,5 чел. на 1000.

Влияние на миграционные процессы в республике оказывают экономические причины - показатели безработицы. Требуется обратить внимание на создание благоприятных условий для активной жизнедеятельности человека в регионе. Необходимо вводить более высокие нормативы при развитии социальной инфраструктуры по сравнению с центральными частями России и даже с учетом различий внутри рассматриваемых субъектов.

Основной причиной оттока населения из региона является текучесть кадров из-за низкой заработной платы. Также на этой территории большое значение на миграцию оказывает возрастная структура населения: причем в большинстве случаев не только увеличение пожилого населения, но и детского усиливает отток.

Можно сделать общий вывод, исходя из всех рассмотренных моделей, что наибольшее значение на процессы рождаемости, смертности и миграции в регионе оказывает экономический фактор и только за счет улучшения положения населения можно добиться стабилизации демографической ситуации.

3.2 Прогнозирование основных составляющих демографической ситуации: рождаемости и смертности

Для разработки прогноза показателей естественного движения населения нами использован метод экспоненциального сглаживания. Он заключается в том, что уровни исходного временного ряда взвешиваются с помощью скользящей средней, веса которой подчиняются экспоненциальному закону распределения. Данная скользящая средняя получила название экспоненциальной средней St (y) и позволяет проследить закономерности изменения явления в динамике по наиболее существенным последним уровням.

Особенность метода заключается в том, что при расчете теоретических значений, полученных по модели тренда, учитываются только значения предыдущих уровней временного ряда взятых с определенным весом [21, с. 94].

Общая формула расчета экспоненциальной средней:

St (y)= ?*уt + (1 - ?)* St-1 (y),

где St (y) - значение экспоненциальной средней временного ряда для момента t;

St-1 (y) - значение экспоненциальной средней для момента t - 1;

уt - значение последнего уровня ряда динамики для перспективного прогнозирования или значение уровня временного ряда социально-экономического явления в момент t;

? - параметр сглаживания (вес t-го значения уровня временного ряда.

При вычислении экспоненциальной средней используются значения предыдущей экспоненциальной средней и значения последнего уровня временного ряда, все предыдущие уровни ряда опускаются.

Одной из проблем практической реализации этого метода является определение значения параметра сглаживания ?. От значения параметра ? зависят веса предшествующего значения временного ряда и в соответствии с этим степень их влияния на сглаживаемый уровень, а, следовательно, и значение прогнозных оценок. Автор метода Р.Г.Браун предложил следующую формулу расчета ? = 2/(n+1), где n - число уровней временного ряда вошедших в интервал сглаживания.

В нашем случае ? = 0,167, так как число уровней временного ряда равно 11.

Рисунок 3.1 - Тенденция исходного временного ряда показателя уровня рождаемости

Тенденция исходного временного ряда описывается линейным трендом, что видно на рисунке 3.1.

Получили уравнение вида: yt = 10,79 - 0,257*t

Теперь определим начальные условия первого и второго порядков. Порядок начального условия определяется числом параметров линейного тренда.

Начальное условие первого порядка: S01(y)=9,51;

начальное условие второго порядка: S02(y)= 8,23.

Следующим этапом является расчет экспоненциальных средних первого и второго порядков.

Экспоненциальная средняя первого порядка St1(y)=12,7.

Экспоненциальная средняя второго порядка St2(y)= 8,97.

Прогноз строится по модели вида y*t+L = a0 + a1* t,

где t =1;

a0 = 16,43;

a1 = 0,746.

Сделаем прогноз на 2008 год, где t = 3, так как последний уровень ряда 2005 года.

y*3+L= 16,43 + 0,746*3;

y*3+L= 18,668.

Прогноз на 2009 год: y*4+L= 19,414.

По проделанным расчетам можно сказать, что в 2008 году коэффициент рождаемости будет равен 18,7 промилле, а в 2009 году - 19,4 промилле.

Спрогнозируем уровень смертности.

? = 0,167, так как число уровней временного ряда равно 11.

Рисунок 3.2 - Тенденция исходного временного ряда показателя уровня смертности

Тенденция исходного временного ряда описывается линейным уравнением тренда, что видно на рисунке 3.2.

Получили уравнение вида: yt = 10,844 + 0,443*t

Параметры уравнения вычислены с помощью метода наименьших квадратов.

Теперь определим начальные условия первого и второго порядков. Порядок начального условия определяется числом параметров линейного тренда.

Начальное условие первого порядка: S01(y)=8,63;

начальное условие второго порядка: S02(y)= 6,42.

Следующим этапом является расчет экспоненциальных средних первого и второго порядков.

Экспоненциальная средняя первого порядка St1(y)=13,04.

Экспоненциальная средняя второго порядка St2(y)= 7,52.

Прогноз строится по модели вида y*t+L = a0 + a1* t,

где t =1, a0 = 18,56, a1 = 1,1.

Сделаем прогноз на 2008 год, где t = 3, так как последний уровень ряда 2005 года.

y*3+L= 18,56 + 1,1*3;

y*3+L= 21,8.

Прогноз на 2009 год: y*4+L= 22,9.

По проделанным расчетам прогнозных данных можно сказать следующее, что рождаемость имеет тенденцию к возрастанию, в то же время и уровень смертности также имеет возрастающую тенденцию, показано на рисунке 3.3, 3.4. Это говорит о том, что численность населения республики будет все также сокращаться.

Рисунок 3.3 - прогноз уровня рождаемости

Рисунок 3.4 - Прогноз уровня смертности

3.3 Статистический прогноз численности населения Республики Бурятия

Неотъемлемой частью характеристики демографической ситуации является прогноз сложившихся тенденций и оценка их последствий с точки зрения динамики численности населения и его структур. Цель такого прогноза - показ возможных неблагоприятных или опасных последствий, для избежания которых необходимы определенные меры. Среди наиболее распространенных прогнозов - перспективные расчеты численности российского населения при условии сохранения сложившихся тенденций рождаемости и смертности, которые свидетельствуют о неизбежном исчезновении в исторически краткие сроки (в пределах 100 лет) российского народа при отсутствии внешней миграции. Если же масштабы миграции будут такими, которые компенсируют естественную убыль, то российский народ тоже исчезнет, поскольку в такие исторически короткие сроки мигранты не ассимилируются в постоянном населении, а просто заменят его [37, с. 150].

Разработаем прогноз численности населения Республики Бурятия методом экстраполяции тренда. Прогнозирование проведем по среднему годовому абсолютному приросту, значение которого равно ?=-22.

Для применения этого метода проверяется следующая предпосылка:

?2ост ? р2.

При выполнении необходимых расчетов получено, ?2ост= 3240,7, р2 = 3920,2.

Следовательно, этот метод в данном случае применим.

Получили следующие прогнозные значения:

y*t+1 = 959,8 (2008 год);

y*t+2 = 959,5 (2009 год).

Для сравнения приведем значения численности населения 2006 г., 2007 г. и прогнозные значения в таблице 24.

Таблица 24. Прогнозные значения численности населения тыс. чел.

Таким образом, резюмируя выше изложенное, можно сказать, что численность населения республики будет постепенно убывать с каждым годом. Поэтому необходимо разработать дальнейшие меры по улучшению демографической ситуации в республике. При этом особенное внимание нужно обратить на снижение уровня смертности.

Единственный метод, который позволяет получить прогноз не только общей численности населения, но и его возрастно-половой структуры, является метод компонент, или метод передвижки возрастов. В настоящем разделе рассмотрим те вопросы, которые касаются оценки последствий сложившихся тенденций.

Первое и главное последствие - сокращение не только общей численности населения, но и его трудового потенциала, т.е. контингентов в границах трудоспособного возраста. При этом, не только численность потенциальных работников станет меньше, но и их возрастной состав станет старше с очевидными позитивными (опыт, квалификация) и негативными (консерватизм, снижение инициативы, нежелание перемен) последствиями. Понятно, что с учетом потребностей развития экономики страны это означает необходимость дополнительного привлечения трудовых мигрантов.

Второе важнейшее последствие - это изменение соотношения основных возрастных групп населения за счет уменьшения доли детей и подростков (в результате долгосрочного снижения рождаемости) и увеличения доли пожилых людей, что в свою очередь, потребует принципиальной перестройки всех без исключения отраслей социальной инфраструктуры в направлении удовлетворения потребностей пожилых. Системе здравоохранения, образования, культуры, досуга, социальной поддержки и т.д. придется пересмотреть соотношение врачей и коек (детских и геронтологических); общеобразовательных школ и системы переобучения для пожилых; молодежных дискотек и системы культурного досуга пенсионеров. Пенсионная система уже начала перестраиваться с распределительных принципов на принцип накопительных страховых взносов, учитывая текущее сокращение численности трудоспособного населения и грядущее увеличение пенсионеров, однако при условии сохранения сложившихся тенденций этот процесс необходимо будет ускорить, что потребует дополнительных средств.

Третье следствие - отсутствие механизмов сглаживания колоссальных деформаций возрастно-половой структуры российского населения, порожденных социальной историей страны: репрессиями; войной; значительным оттоком российской молодежи в бывшие республики Советского Союза в целях экономического развития этих регионов; непродуманными мерами социальной политики, породившими всплески рождаемости и смертности. Эхо демографических волн при сохранении сложившихся уровней рождаемости и смертности будет сказываться в масштабах поколений.

Следующее следствие - фиксирование диспропорций населения по полу, которые обусловлены значительной сверхсмертностью мужчин во всех возрастах, начиная с детства и кончая старостью. В свою очередь, эта проблема чревата разнородными последствиями, такими как: сохранение традиций ранней брачности и рождаемости при наличии социально и экономически незрелых молодых семей; раннее овдовение; увеличение числа неполных семей, в том числе воспитывающих детей; отказ от рождения большего числа детей, в том числе из-за высокой вероятности распада семьи вследствие смерти мужа и т.д.

Все эти и другие следствия сохранения современной демографической ситуации позволяет количественно оценить метод компонент (передвижки возрастов). Суть метода заключается в «отслеживании» движения отдельных когорт во времени в соответствии с заданными (прогнозными) параметрами рождаемости, смертности, миграции. Схема расчета выглядит следующим образом. Известна возрастная численность населения Stx на начало года (t). В течение года исходная численность изменится: часть населения умрет, другая часть покинет данную территорию, кто-то, наоборот, прибудет на новое место жительства. В итоге по истечении года на начало года (t+1) численность населения в возрасте (x+1) будет равна

St+1x+1 = Stx * Px + Mx

Px = Lx+1/Lx - коэффициент передвижки в следующий возраст, который рассчитывается как отношение чисел живущих по таблицам дожития в возрасте (x) и (x+1). Mx - сальдо повозрастной миграции.

Аналогичная процедура применяется ко всем возрастам, за исключением возраста 0 лет. Численность возрастной группы 0 лет при наступлении года (t+1) рассчитывается с учетом уровня рождаемости и младенческой смертности, поскольку не все родившиеся доживут до конца года. Сначала рассчитывается число родившихся. Для этого необходимо знать число повозрастную рождаемость и среднегодовую численность женщин соответствующих возрастов, перемножение которых дает число родившихся. Данные о повозрастной рождаемости - есть результат предварительного прогноза или гипотезы о неизменном характере рождаемости в перспективе. Данные о численности женщин - есть результат предварительной передвижки. Поскольку в итоге передвижки получают данные о численности на начало года, необходимо рассчитать среднегодовую численность женщин репродуктивных возрастов.

Чтобы из числа родившихся получить отдельно численность мальчиков и девочек, применяют коэффициент соотношения полов при рождении, который представляет собой эмпирическую закономерность, зафиксированную в результате длительного периода наблюдений (105 мальчиков на 100 девочек, что соответствует соотношению 0,52:0,48). Затем умножают число родившихся на вероятность дожития из таблиц смертности для лиц соответствующего пола и получают число St+10.

Описанная процедура повторяется столько раз, сколько лет охватывает прогнозный период. Численность населения каждого возраста как бы передвигается в следующий, более старший возраст. Именно поэтому, метод компонент также называется методом передвижки возрастов.

Разработаем прогноз численности населения РБ методом передвижки возрастов.

Применяя формулу, и используя погодовые таблицы смертности мужчин и женщин получили следующие прогнозные значения численности населения. Приведем их в таблице 25.

Таблица 25. Прогнозные значения половозрастной структуры населения РБ чел.

Затем путем простого суммирования получим прогнозные значения численности населения:

2008 г. - 959385 чел.

2009 г. - 959011 чел.

Прогноз методом компонент также показывает снижение численности населения РБ, но более быстрыми темпами.

Наметившийся в 2006 г. и продолжающийся в 2007 г. рост уровня рождаемости и сокращение уровня смертности не смогут обеспечить устойчивую положительную демографическую динамику, так как темпы сокращения численности населения республики на сегодняшний день определяются масштабами миграционного оттока за ее пределы. В связи с этим, значительное место в области демографической политики должно уделяться миграции населения, сокращение смертности населения, в том числе и от несчастных случаев. Необходимо разрабатывать мероприятия по профилактике травматизма и отравлений, по борьбе с алкоголизмом, наркоманией, оказание психологической помощи населению при стрессовых ситуациях. Необходимо создавать рабочие места, обратить внимание на развитие села, где продолжают закрываться школы, отсутствуют спортивные и культурно - досуговые учреждения. Принимать меры по формированию установок самосохранительного поведения и здорового образа жизни, по ограничению показа насилия и убийств в средствах массовой информации.

Заключение

1. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. Улан-Удэ, 2005.

2. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах. М.: Проспект, 2004 г.

3. Бардуева О.И. Эколого-географические аспекты здоровья населения Бурятии. Улан-Удэ, 2003.

4. Бахметова Г.Ш. Методы демографического прогнозирования. М.: Финансы и статистика, 1982 г.

5. Борисов В.А. Демография. М.: NOTA BENE, 2003 г.

6. Бреева Е.Б. Основы демографии. М.: Дашков и К, 2004 г.

7. Булаев В.М. Демографические особенности в этнонациональных сообществах на территории Восточного Забайкалья. Автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Улан-Удэ, 2001.

8. Валентей Д.И., Зверева Н.В. Изучение народонаселения. М.: МГУ, 1987.

9. Введение в демографию. Под ред. Ионцева В.А. и А.А. Саградова. М.: ТЕИС, 2002

10. Вишневский А.Г. Воспроизводство населения и общество. М.: Финансы и статистика, 1989 г.

11. Венецкий И.Г. Статистические методы в демографии. М., 1977.

12. Глинский В.В. Статистический анализ, Новосибирск, 2002.

13. Годин А.М. Статистика. М.: Дашков и К, 2003.

14. Демографический энциклопедический словарь. М.: «Советская энциклопедия», 1994

15. Демография: современное состояние и перспективы развития. Учеб. пособие. Под ред. Д.И. Валентея. - М., Высшая школа, 1997.

16. Демография. Современное состояние и перспективы развития. М.: Высшая школа, 1997.

17. Демография. Под ред. Глушковой В.Г. М.: КНОРУС, 2004.

18. Демография. Под ред. Волгина Н.А. М., 2003.

19. Демографические модели: сборник статей. Под ред. Андреева Е.М., Волкова А.Г. М.: Статистика, 1977.

20. Демографическая ситуация в Бурятии: аналитическая записка № 02-03-06, Улан-Удэ, 2003.

21. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998.

22. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М., 2003.

23. Едронова В.Н. Общая теория статистики. М.: Юристъ, 2001.

24. Елисеева И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. Л.: ЛФЭИ, 1981.

25. Ефимова М.Р. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2000.

26. Зверева Н.В. Основы демографии. М, 2004.

27. Кильдишев Г.С. Корреляционный метод изучения связей. Экономических явлений. М.: Статистика, 1976.

28. Кириллова Л. Уезжают больше, приезжают меньше//Бурятия - 2005

29. Курс социально-экономической статистики. Под ред. Назарова М.Г. М.: Финстатинформ, 2000.

30. Мангатаева Д.Д. Демография. Улан-Удэ, 2004.

31. Мангатаева Д.Д. Население Бурятии: тенденции формирования и развития. Улан-Удэ, 1995.

32. Медков В.М. Деморафия. Р-н-Д, 2002.

33. Медков В.М. Качество населения. Сущность, содержание, критерии. В кн. "Народонаселение современное состояние научных знаний. М.: "Высшая школа", 1991.

34. Направления демографической политики в Республике Бурятия // Социально-трудовая сфера: проблемы и пути их решения. Сборник статей / Под общ. ред. Н.А. Волгина. - М.: Изд-во РАГС, 2005

35. Народонаселение: Энциклопедический словарь. 1994.

36. Региональная статистика. Под ред. Рябцева В.М., Чудилина Г.И. М.: МИД, 2001.

37. Рыбаковский Л.Л. Практическая демография. М, 2005.

38. Сажин Ю.В. Многомерные статистические методы. М.: Компания спутник +, 2002.

39. Система знаний о народонаселении. Под ред. Валентея Д.И. М.: Высшая школа, 1991.

40. Социальная статистика. Под ред. И.И.Елисеевой. - М., 1997.

41. Социальная статистика. Под ред. Елисеевой И.И. М., 2002.

42. Статистический анализ в экономике. Под ред. Громыко Г.Л. М., 1992.

43. Статистика населения с основами демографии: Учебник/ Г.С. Кильдишев и др., М., 1999.

44. Современная демография. Под ред. А.Я. Кваши, В.А. Ионцева. М.: Изд. МГУ, 1995.

45. Статистический словарь. М.: "Финансы и Статистика", 1989.

46. Статистический анализ в демографии. Под ред. Волкова. М., 1980.

47. Струмилин С.Г. Статистика. М.: Статистика, 1969 г.

48. Тихомиров Н.П. Демография: методы анализа и прогнозирования. М., 2005.

49. Урбазаева Л.Б. Динамика рождаемости и младенческой смертности в Бурятии// Вестник Бурятского университета. Вып.2. - Улан-Удэ, 2002.

50. Яковлев В.Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Exel. М.: Колос, 2005.

51. Демографический ежегодник Бурятии. Улан-Удэ: Бурятстат, 2006.

52. Демографический ежегодник Бурятии. Улан-Удэ: Бурятстат, 2004.

53. Бурятия в цифрах: статистический сборник. Улан-Удэ: Бурятстат, 2006.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7