摘要:江苏省是全国最早迈入人口老龄化的省份，而徐州市又是江苏省的人口大市。截至2015年末，徐州市60岁及以上老年人口达到180.31万人，占户籍总人口的17.5%，老龄化程度位于江苏省前列。加大老龄化的研究力度，对完善社会保障体系，应对老龄化所带来的冲击具有重要意义。
本文以统计学、管理学、社会学、人口学和人口经济学等理论为指导，基于徐州市2015年1%人口抽样数据及1996-2015年老龄人口数据，采用理论与实际相结合的方法，并运用描述分析法和对比分析法等方法对徐州市老龄化问题展开研究。遵循“现状—问题—对策”的研究思路分析徐州市人口老龄化问题。采用市内各县区多角度对比的分析方法对现状加以分析。借助EVIEWS软件，运用时间序列建立ARMA（2,2)模型，预测出徐州市未来三年的老龄人口数分别为190.97万人、205.28万人和223.31万人。同时借助MATLAB软件，运用灰色预测建立GM（1，1）模型，预测出徐州市未来三年的老龄人口数分别为194.77万人、206.60万人和219.16万人。两种预测结果均表明徐州市老龄人口数呈不断上升趋势，且增长率逐渐增加，表明徐州市老龄化日益加重。最后针对徐州市老龄化现状及本文研究结果，提出加强老龄文化建设、发展养老服务业、缓解老年人医疗压力等建议，为决策者制定规划提供依据。
关键词 人口老龄化；时间序列；灰色预测
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1 研究的背景及意义-1
1.1.1 研究的背景-1
1.1.2 研究的意义-1
1.2 国内外研究现状-2
1.2.1 国内研究现状-2
1.2.2 国外研究现状-2
1.3 本文主要的研究内容-3
2 时间序列分析法原理-4
2.1 时间序列分析基本概念-4
2.1.1 时间序列-4
2.1.2 时间序列的相关性-4
2.1.3 时间序列的平稳性-4
2.2 时间序列分析的数学模型-5
2.3 时间序列分析的基本步骤-5
3 灰色预测法原理-7
3.1 灰色预测基本理论-7
3.1.1 灰色预测法概念及分类-7
3.1.2 生成列-7
3.2 灰色预测GM（1，1）模型-8
3.2.1 模型的建立-8
3.2.2 模型的检验-8
4 徐州市老龄人口的统计分析-10
4.1 徐州市人口老龄化的总体分析-10
4.2 人口老龄化的时间序列分析-13
4.2.1 老龄人口数据的平稳性检验-13
4.2.2 徐州市老龄人口预测模型的识别-15
4.2.3 徐州市老龄人口预测模型的定阶-15
4.2.4 徐州市老龄人口预测模型的估计-17
4.2.5 徐州市老龄人口预测模型的检验-17
4.2.6 徐州市老龄人口预测模型的应用-18
4.3 徐州市人口老龄化的灰色GM（1，1）模型-19
4.3.1 徐州市老龄人口预测模型的建立-19
4.3.2 徐州市老龄人口预测模型的检验-21
4.3.3 徐州市老龄人口预测模型的应用-23
4.4 时间序列与灰色模型预测结果的对比分析-24
5 政策建议-25
结论-27
致谢-28
参考文献-29
附录-30
