Bev?lkerungsprognosen haben eine weitreichende Bedeutung f?r die zuk?nftige Gestaltung diverser gesellschaftlicher Lebensbereiche, sodass die fortlaufende Verbesserung ihrer Methodik unabdingbar ist. Zudem zeigt die ?berpr?fung vergangener Bev?lkerungsprognosen, dass deren Genauigkeit weder durch die bessere Datenqualit?t noch durch die bislang verbesserte Methodik wesentlich gesteigert werden konnte. Aus diesem Grund entwickelt Christina Bohk das Probabilistic Population Projection Model (PPPM) zur Durchf?hrung probabilistischer Bev?lkerungsprognosen theoretisch, implementiert es und wendet es beispielhaft in einer Prognose f?r die Bev?lkerung Deutschlands von 2007 bis 2050 an.
Terminologie und Ablauf von Bev?lkerungsprognosen.- Entwicklung der Bev?lkerungsprognose von den ersten Anf?ngen bis zur Gegenwart.- ?berblick ?ber probabilistische Bev?lkerungsprognosemodelle.- Generierung von Mortalit?tsannahmen, von Fertilit?tsannahmen und von Migrationsannahmen.- Probabilistic Population Projection Model (PPPM).- Grundlegende Parameter.- Berechnung und Ausf?hrung.- Beispielhafte Anwendung.Dr. Christina Bohk ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in einem Projekt zur Mortalit?tsprognose am Lehrstuhl f?r Demographie an der Universit?t Rostock.
Bev?lkerungsprognosen haben eine weitreichende Bedeutung f?r die zuk?nftige Gestaltung diverser gesellschaftlicher Lebensbereiche, sodass die fortlaufende Verbesserung ihrer Methodik unabdingbar ist. Zudem zeigt die ?berpr?fung vergangener Bev?lkerungsprognosen, dass deren Genauigkeit weder durch die bessere Datenqualit?t noch durch die bislang verbesserte Methodik wesentlich gesteigert werden konnte. Aus diesem Grund entwickelt Christina Bohk das Probabilistic Population Projection Model (PPPM) zur Durchf?hrung probabilistischer Bev?lkerungsprognosen theoretisch, implementiert es und wendet es beispielhaft in einer Prognose f?r die Bev?lkerung Deutschlands von 2007 bis 2050 an.
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