Die vorliegende Fallstudie beschäftigt sich mit der Analyse und Prognose des demografischen Wandels gemessen an der Anzahl älterer Menschen in Deutschland. Sie soll die Faktoren für den Wandel verdeutlichen und Unternehmen die dadurch entstehende soziale und wirtschaftliche Gefahr darlegen. Weiterhin wird auf die zentralen Methoden der Zeitreihenanalyse eingegangen, sie zeigt die jährlichen im Zeitlauf beobachteten Daten. Diese wird um bestimmte Einflüsse bereinigt, um es zu ermöglichen bestimmte Entwicklungsrichtungen einer Reihe zu prognostizieren. Auf Basis dieser Theorie wird eine Zeitreihenanalyse durchgeführt, um den demografischen Wandel gemessen an der Anzahl von älteren Menschen in Deutschland zu analysieren und zu prognostizieren.
Auf einen Blick
- Note: 1,3
- Eigene Regressionsanalyse in R auf Grundlage von OECD-Daten
- R-Quellcode für T- und F-Test im Anhang
- R-Quellcode zur Holt-Winter-Prognose im Anhang
- 15 Quellen im Literaturverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Problemstellung
2 Stand der Forschung
2.1 Demografischer Wandel der Anzahl älterer Menschen in Deutschland
2.2 Zentrale Methoden der Zeitreihenanalyse
2.2.1 Trendanalyse
2.2.2 Saisonanalyse
2.2.3 Restkomponentenanalyse
2.2.4 Prognose
3 Demografischer Wandel in Deutschland – Analyse und Prognose
3.1 Lineare Regressionsanalyse
3.2 Der F und T-Test
3.3 Cp-Statistik von Mallows
3.4 QQ-Diagramm und Durbin Watson Test
3.5 Der Gleitende Durchschnitt
3.6 Autokorrelationsfunktion(ACF) und Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF)
3.7 Güteprüfung mit LjungBoxPierce Test
3.8 Holt Winter Funktion
4 Fazit und Handlungsempfehlung
Zielsetzung und Themen
Die Seminararbeit untersucht den demografischen Wandel in Deutschland anhand der Zahl älterer Menschen. Sie fragt, ob sich in deren Entwicklung Trends, saisonale Schwankungen, Unregelmäßigkeiten und zeitliche Zusammenhänge erkennen lassen und ob darauf aufbauend eine Prognose möglich ist; außerdem betrachtet sie soziale und wirtschaftliche Auswirkungen.
- Geburtenentwicklung, Sterblichkeit, Lebenserwartung und Migration
- Grundlagen der Trend-, Saison- und Restkomponentenanalyse
- Regressionsanalyse und Prüfung statistischer Modelle
- Autokorrelation, Modellgüte und Prognose
- Folgen des demografischen Wandels für Unternehmen
Auszug aus dem Buch
2.1 Demografischer Wandel der Anzahl älterer Menschen in Deutschland
Damit koordinierte Prognosen für die Bevölkerungsentwicklung getroffen werden können, beruhen die Annahmen auf einem einheitlichen abgestimmten Verfahren. Hierbei wird die Entwicklung der Bevölkerung durch die Sterblichkeitsrate, Geburtenquote, Lebenserwartung und die Migration bestimmt (DeStatis 2004). Die Sterblichkeitsrate, auch Mortalität genannt, beschreibt die in einer Bevölkerung aufgezeichneten Todesfälle in einer bestimmten Periode. Meist wird diese jährlich bestimmt und ist nach Geschlecht, Altersgruppen und Familienstand unterteilt (Schmid 2014). Die Grafik in Anhang 1 zeigt die Geburten und Sterbefälle in Deutschland von 1950 bis 2001. Es zeigt sich, dass es im Jahr 1970 das letzte Mal einen Geburtenüberschuss gab und seither jährlich mehr Menschen in Deutschland sterben als geboren werden.
Einer der wichtigsten Faktoren des demografischen Wandelns in Deutschland ist die Geburtenentwicklung. Sie zeigt wie gebärfreudig Deutschland ist und wird als Geburtenziffer angegeben. Diese gibt an, wie viele lebendgeborene Kinder von 1000 Frauen derselben Bevölkerungsgruppe, in einem bestimmten Zeitraum in Deutschland geboren werden (DeStatis 2012, S.12). Mit ihr kann bemessen werden, ob der Bestand einer Bevölkerung ab- oder zunimmt. Die Geburtenziffer in Deutschland beträgt 1,5 und führt damit zu einer langfristig schrumpfenden Bevölkerungszahl.
Ein weiterer Faktor für die Bestimmung der Bevölkerungsentwicklung ist die durchschnittliche Lebenserwartung. Laut dem statistischen Bundesamt werden derzeitig neugeborene Männer 78,18 und Frauen 83,06 Jahre alt (DeStatis 2015). Es zeigt sich, dass die Lebenserwartung in Deutschland immer höher wird, jedoch verbunden mit der niedrigen Geburtenentwicklung nimmt das Durchschnittsalter der Bevölkerung stetig zu. Dies führt zu einer immer älter werdenden Gesellschaft und kann langfristig zu sozialen und ökonomischen Schäden führen.
Die Ab- und Zuwanderung, auch Migration genannt, stellt ebenfalls einen wichtigen Faktor für die Bestimmung des demografischen Wandels dar. Sie kann die Einwohnerzahl eines Landes entscheidend beeinflussen und dadurch negative Geburtenbilanzen durch Wanderungssalden ausgleichen. Deutschland hat einen Wanderungsüberschuss von 1139000 Personen im Jahre 2016 erreicht und kann aus der Bilanzierung der Zu- und Fortzüge der negativen Geburtenentwicklung entgegenwirken (DeStatis 2016a).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Problemstellung: Das Kapitel erläutert die demografische Ausgangslage und formuliert die Fragen nach zeitlichen Mustern, Prognosemöglichkeiten und wirtschaftlichen Folgen.
2 Stand der Forschung: Es beschreibt Einflussfaktoren der Bevölkerungsentwicklung und stellt die Grundlagen der Trend-, Saison- und Restkomponentenanalyse sowie der Prognose vor.
3 Demografischer Wandel in Deutschland – Analyse und Prognose: Das Kapitel untersucht eine Zeitreihe zur Zahl älterer Menschen mit Regressions- und weiteren Zeitreihenverfahren. Es behandelt die Modellprüfung, Autokorrelation und exponentielle Glättung.
4 Fazit und Handlungsempfehlung: Das Schlusskapitel fasst die Untersuchung zusammen und erörtert den Umgang von Unternehmen mit den Herausforderungen des demografischen Wandels.
Schlüsselwörter
Demografischer Wandel, Deutschland, ältere Menschen, Bevölkerungsentwicklung, Lebenserwartung, Geburtenrate, Migration, Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse, Trendanalyse, Autokorrelation, Modellgüte, Prognose, Unternehmensstrategie
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit analysiert den demografischen Wandel in Deutschland anhand der Entwicklung der Zahl älterer Menschen und untersucht Möglichkeiten ihrer Prognose.
Welche Themenfelder stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen demografische Einflussfaktoren, statistische Zeitreihenverfahren und mögliche soziale sowie wirtschaftliche Auswirkungen.
Was ist die zentrale Forschungsfrage?
Untersucht wird, ob sich Trends, saisonale Schwankungen, Unregelmäßigkeiten und Zusammenhänge zwischen Datenpunkten erkennen lassen und eine Prognose erstellt werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode verwendet die Arbeit?
Sie führt eine Zeitreihenanalyse mit einer linearen Regressionsanalyse in R durch und verwendet weitere Verfahren zur Modellprüfung und Prognose.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die Anpassung und Prüfung des Regressionsmodells, gleitende Durchschnitte, Autokorrelation, Modellgüte und die Holt-Winter-Funktion.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen gehören demografischer Wandel, ältere Menschen, Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse, Autokorrelation und Prognose.
Auf welchen Daten beruht die Analyse?
Für die Zeitreihenanalyse verwendet der Autor nach eigenen Angaben Daten der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung.
Welche Unterlagen enthält der Anhang?
Der Anhang enthält unter anderem Darstellungen der Zeitreihe und des R-Quellcodes für statistische Tests, Glättungsverfahren und Modellschätzungen.
Welche Rolle spielt die Cp-Statistik von Mallows?
Sie dient dazu, verschiedene Konfigurationen des Regressionsmodells bei der Auswahl einer geeigneten Modellvariante zu untersuchen.
- Citar trabajo
- Robin Anderer (Autor), 2017, Demografischer Wandel in Deutschland. Analyse und Prognose, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/499700
