них). Техніка перспективних розрахунків в обох випадках абсолютно однакова. Перспективні розрахунки зазвичай робляться окремо для жіночого і чоловічого населення. Чисельність населення обох статей і його вікова структура виходить простим підсумовуванням чисельностей жіночого і чоловічого населення. При цьому всі прогнозні параметри народжуваності, смертності та міграції можуть мінятися для кожного року або інтервалу років прогнозного періоду.
Процедура итеративно повторюється стільки разів, скільки років охоплює прогнозний період. Чисельність населення кожного віку як би пересувається в наступний, більш старший вік. Саме тому метод компонент також називають «методом пересування вікових».
У підсумку на кожен рік прогнозного періоду отримують як загальну чисельність населення, так і його віково-статеву структуру, а також, як сказано на початку цього розділу, загальні коефіцієнти народжуваності і смертності.
Особливістю прогнозування окремих демографічних процесів є те, що їх параметри визначаються не на кожен рік прогнозного періоду, а лише на деякі його точки. Після чого отримані значення інтерполюються на проміжні дати. При цьому дуже часто інтерполяція зводиться просто до припущення про незмінність параметрів демографічних процесів між опорними точками [2].
2. Комп'ютерне моделювання структури популяції
2.1 Моделювання як метод дослідження
Все різноманіття підходів можна розділити на два великі класи: використання аналітичних та імітаційних методів. Вибір того чи іншого підходу обумовлений типом розв'язуваної задачі, ступенем її деталізації та інших особливостей складної системи.
Аналітичні методи застосовні для вивчення порівняно простих систем. Використання аналітичних методів пов'язане з необхідністю побудови математичних моделей складних систем в строгих математичних термінах. При цьому найчастіше доводиться йти на спрощене уявлення реальних явищ, що дає можливість описати поведінку системи і отримати явні залежності, що зв'язують шукані величини з параметрами СС. При використанні цього математичного апарату часто вдається швидко отримати аналітичні моделі для вирішення досить широкого кола завдань дослідження складних систем [3; 4; 5; 6]. Водночас аналітичні моделі мають ряд істотних недоліків, до числа яких слід віднести:
значні спрощення, властиві більшості аналітичних моделей. Подібні спрощення, а часто штучне пристосування аналітичних моделей з метою використання добре розробленого математичного апарату для дослідження реальних складних систем ставлять іноді під сумнів результати аналітичного моделювання;
громіздкість обчислень для складних моделей, наприклад, використання для представлення в моделі процесу функціонування складної системи за методом диференціальних рівнянь Колмогорова вимагає (для сталого режиму) рішення складної системи алгебраїчних рівнянь;
складність аналітичного опису обчислювальних процесів, присутніх у складній системі. Більшість відомих аналітичних моделей можна розглядати лише як спробу підходу до опису процесів функціонування складної системи;
недостатня розвиненість аналітичного апарату в ряді випадків не дозволяє в аналітичних моделях вибирати для досліджен...
