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  • Vor dem Hintergrund des demographischen Wandels erfreuen sich stochastische Bevölkerungsprognosen wachsender Beliebtheit, denn sie liefern im Vergleich zu der für Vorausberechnungen häufig verwendeten Szenariotechnik ; eine wichtige Zusatzinformation: die prognostizierte Bevölkerung liegt innerhalb eines Schwankungsbereichs, dem eine Eintrittswahrscheinlichkeit zugeordnet werden kann. Allerdings erfordert dieser Ansatz lange Zeitreihen und detaillierte Informationen über die Determinanten der Bevölkerungsentwicklung (Fertilität, Mortalität und Nettomigration), die auf regionaler Ebene häufig nicht in ausreichender Tiefe verfügbar, sondern in der Regel zu Altersgruppen zusammengefasst sind. Stochastische Bevölkerungsprognosen beschränken sich deshalb meist auf die nationale Ebene. Jedoch ermöglichen es Methoden der funktionalen Datenanalyse, die erforderlichen demographischen Merkmale auf Altersjahre zu disaggregieren und als Datenbasis einer stochastischen Modellierung, auch auf regionaler Ebene, zu nutzen. In diesem Aufsatz werden am Beispiel der Bevölkerungsentwicklung der Metropolregion Rhein-Neckar dieser Ansatz und darauf aufbauende Modelle vorgestellt. (xsd:string)
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?:dateModified
  • 2011 (xsd:gyear)
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  • 2011 (xsd:gyear)
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  • 10.4232/10.CPoS-2011-21de ()
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  • 1869-8999 ()
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  • Die Bevölkerungsentwicklung der Metropolregion Rhein-Neckar: eine stochastische Bevölkerungsprognose auf Basis des Paradigmas funktionaler Daten (xsd:string)
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  • Zeitschriftenartikel (xsd:string)
  • journal_article (en)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
  • In: Comparative Population Studies - Zeitschrift für Bevölkerungswissenschaft, 36, 2011, 4, 731-768 (xsd:string)
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