Proyecciones probabilísticas de la fecundidad en Argentina

• Autores: Andreozzi, Lucía; Ribotta, Bruno Sebastián
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Modelos para datos funcionales; Modelos jerárquicos bayesianos; Argentina; Proyecciones demográficas
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

En los últimos años se ha propuesto una importante cantidad de métodos estadísticos demográficos. La gran mayoría han sido desarrollados con la finalidad de pronosticar las componentes demográficas y/o medidas derivadas a partir de la suposición de un modelo subyacente. El presente trabajo pretende realizar un ejercicio comparativo integral a través de la estimación y pronóstico de la fecundidad a partir de tres propuestas —métodos clásicos de pronóstico, tales como los modelos ARIMA y los suavizados exponenciales, modelos para datos funcionales (MDF) y modelos jerárquicos bayesianos (MJB)—, como un primer paso hacia el estudio de las proyecciones de población derivadas de cada una de ellas, empleando datos de la Argentina. El ejercicio tiene como horizonte final la estimación de la mortalidad y la fecundidad a través de los tres métodos mencionados para luego integrarlos en proyecciones de población.
In recent years, a significant number of demographic statistical methods have been proposed. Most of them have been developed with the purpose of forecasting demographic components or indicators derived from the assumptions of an underlying model. The present work aims to carry out a comprehensive comparative exercise through the estimation and forecast of fertility based on three proposals —classic forecast methods such as ARIMA models and exponential smoothing, functional data models (FDM) and Bayesian hierarchical models (BHM)— as a first step towards the study of population projections derived from each of method, using data from Argentina. The exercise has as final objective the estimation of mortality and fertility through the three aforementioned methods to later integrate them into population projections.
Fil: Andreozzi, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina
Fil: Ribotta, Bruno Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina