Assessing the Accuracy of Probabilistic Population Forecasts

Alho JuhaKeilman Nico

Tiivistelmä

Stokastiset väestöennusteet pyrkivät kertomaan ennusteen käyttäjälle odotettavien virhemahdollisuuksien todennäköisyydet. Nykyisen muotoisia stokastisia ennusteita on tehty runsaan 25 vuoden ajan, joten niiden osuvuutta voidaan nyt, ensi kertaa, tilastollisesti arvioida. Väestön ennusteissa, erotukseksi esimerkiksi sääennusteista, on erityispiirteitä. Väestön suuruus on lukumäärätietoa. Syntymät, kuolemat ja muuttoliike yhdessä tuottavat vuosittaiset muutokset ikäryhmittäisissä väestöluvuissa. Eri komponenttien osuudet on tarpeen pystyä erottamaan toisistaan. Näiden seikkojen ohella havaittujen ennustevirheiden arviointia hankaloittavat väestötietojen virheet, joita edes sellaisissa maissa kuin Suomi, joissa on väestörekisteri, ei voida kokonaan välttää. Artikkelissa tarkastellaan monin tavoin Suomea muistuttavan Norjan väestön stokastista ennustetta vuosille 2003–2023.

Syntymien, kuolemien ja muuttoliikkeen ennustevirheet arvioidaan tarkasti määritetyissä ikäryhmissä, joissa joku näistä kolmesta väestökomponentista dominoi. Ennustevirheen suuruutta arvioidaan ns. devianssilla, joka on tilastotieteessä yleisesti käytetty mitta kuvaamaan sitä, miten hyvin/huonosti valittu malli (tässä stokastinen ennuste) kuvaa todellisuutta jälkikäteen, ts. kun ilmiön arvo (tässä väestön koko ja sen muutosvirrat) on jo havaittu.

Kun ennuste tehdään 20 vuoden päähän, kuolevuuden ennustaminen i’issä 80+ on epätarkempaa kuin syntyvyyden ennustaminen. Iästä 75 alaspäin tilanne kääntyy toisinpäin. Syntyvyyden ennusteiden epävarmuus kasvaa nopeammin ennustehorisontin pidentyessä kuin ikäryhmittäisen kuolevuuden ennusteiden epävarmuus. Epävarmuus ennusteessa, joka kuvaa nettomuuttoa suhteessa vastaanottavaan väestöön, on systemaattisesti suurempaa kuin syntyvyyden ja kuolevuuden ennusteissa.

International Journal of Forecasting (online), 2026.

Julkaisun tietoja

Tuloksia tutkimuksesta
Väestörakenteen muutosten elämänkaari- ja talousvaikutukset (LIFECON)
Tutkimusryhmät
Työmarkkinat ja koulutus
Makrotalous ja julkistalous
Päiväys
20.01.2026
Keywords
Bookkeeping equation, Cohort-component model, Components of population change, Likelihood ratio statistic, Poisson distribution, Scoring rule, Stochastic forecast
Julkaisija / sarja
International Journal of Forecasting (online), 2026
Kieli
Englanti
Julkaisu ladattavissa
www.sciencedirect.com