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Uncertainty in population projections: the state of the art / Incertezas nas projeções populacionais: o estado da arte / La incertidumbre en las proyecciones de población: el estado del arte
Guimarães, Raquel Rangel de Meireles.
Afiliação
  • Guimarães, Raquel Rangel de Meireles; Federal University of Paraná. Department of Economics. Curitiba. BR
Rev. bras. estud. popul ; 31(2): 277-290, jul.-dez. 2014. ilus
Artigo em Inglês | LILACS | ID: lil-736206
Biblioteca responsável: BR526.1
ABSTRACT
In this paper I critically review the state of the art in population projections, focusing on how uncertainty is handled in three approaches the classical cohort-component, the frequentist probabilistic model and the Bayesian paradigm. Next, I focus on recent developments on mortality, fertility and migration projections under the Bayesian setting, which have been clearly at the frontier of knowledge in demography. By evaluating the merits and limitations of each framework, I conclude that in the near future the Bayesian paradigm will offer the most promising approach to population projections, since it combines expert opinion, information that demographers have readily available from their empirical analyses and sophisticated statistical and computational methods to deal with uncertainty. Hence, the availability of population forecasts that take uncertainty carefully into account may enhance communication among demographers by allowing for greater flexibility in reflecting demographic beliefs.
RESUMO
O artigo apresenta, inicialmente, uma revisão crítica do estado da arte em projeções de população, focando em como a incerteza é tratada em três abordagens no modelo clássico de coorte-componente; no modelo probabilístico frequentista; e no paradigma bayesiano. Em seguida, a análise se concentra sobre desenvolvimentos recentes nos modelos de projeções bayesianos de fecundidade, mortalidade e migração, os quais têm claramente se destacado na fronteira do conhecimento em demografia. Ao avaliar os méritos e limitações de cada abordagem, conclui-se que o paradigma bayesiano irá se destacar no futuro próximo como a abordagem mais promissora para as projeções de população, uma vez que combina a opinião de especialistas, as informações que os demógrafos têm disponíveis a partir de suas análises empíricas, assim como métodos estatísticos e computacionais sofisticados para lidar com a incerteza. Assim, a disponibilidade de previsões demográficas acuradas que levem em conta a incerteza pode melhorar a comunicação entre os demógrafos, permitindo uma maior flexibilidade na determinação das previsões demográficas.
RESUMEN
El artículo presenta en primer lugar una revisión crítica del estado del arte sobre las proyecciones de población, centrándose en la forma en que se aborda la incertidumbre en tres enfoques diferentes el modelo clásico de cohorte-componente, el probabilístico frecuentista y el paradigma bayesiano. A continuación, el análisis se centra en la evolución reciente de los modelos de proyecciones bayesianos de la fecundidad, la mortalidad y la migración, que claramente se ubican en la frontera del conocimiento en demografía. A partir de la evaluación de las ventajas y limitaciones de cada enfoque, se concluye que el paradigma bayesiano se destacará en el futuro cercano como el abordaje más prometedor para las proyecciones de población, ya que combina la opinión de los expertos, la información de la que disponen los demógrafos a través de sus análisis empíricos y métodos estadísticos y computacionales sofisticados para lidiar con la incertidumbre. De este modo, la disponibilidad de pronósticos demográficos precisos que tengan en cuenta la incertidumbre puede mejorar la comunicación entre los demógrafos, permitiendo una mayor flexibilidad para elaborar las proyecciones demográficas.
Assuntos


Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Previsões Demográficas Tipo de estudo: Estudo prognóstico / Fatores de risco Limite: Humanos Idioma: Inglês Revista: Rev. bras. estud. popul Assunto da revista: Ciências Sociais / Saúde Pública Ano de publicação: 2014 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Federal University of Paraná/BR

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Previsões Demográficas Tipo de estudo: Estudo prognóstico / Fatores de risco Limite: Humanos Idioma: Inglês Revista: Rev. bras. estud. popul Assunto da revista: Ciências Sociais / Saúde Pública Ano de publicação: 2014 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Federal University of Paraná/BR
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