Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.311-320
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2013
The purpose of this paper is to suggest the methods of forecasting the numbers of students. The generalized weighted proportion estimation models are suggested and used for forecasting the numbers of student until 2029. The results of the Monte Carlo simulation show that the suggested method is powerful for the forecasting. In conclusion, the numbers of the third grade high-school students will be less than the numbers of college admission quota from 2019.
The change of the population pyramid due to low fertility and rapid aging threatens the financial sustainability of National Health Insurance. We construct statistical models for prevalence rates and medical expenses using National Health Insurance Service (NHIS) sample cohort data from 2002-2013. We then project yearly expenditures and income of national health insurance until 2060 that considers various assumptions in regards to future population structure and economic conditions. We adopt a VECM-LC model for prevalence rates and the double exponentially smoothing method for the per capita co-payment of healthcare expense (in which the two models are institution-disease-sex-age specific) to project of national health insurance expenditures. We accommodate various assumptions of economic situations provided by the national assembly and government to produce a financial projection for national health insurance. Two assumptions of dependents ratios are used for the projection of national health insurance income to conduct two future population structures by the two assumptions of aging progresses and various assumptions on economic circumstances as in the expenditure projection. The health care deficit is projected to be 20-30 trillion won by 2030 and 40-70 trillion won by 2060 in 2015 constant price.
This article uses genealogical information to estimate fertility, mortality, and population growth in Korea during the eighteenth and nineteenth centuries. Upper class males' probability of dying as estimated from genealogies was converted into that for the whole male population drawing upon information on colonial mortality and model life tables, which indicated male life expectancy at birth was 23 years. Age-specific marital fertility rates for upper class females as calculated from genealogies were combined with estimates of age at first marriage and information on colonial fertility to derive age-specific fertility rate for the whole female population, which implied a total fertility rate of 6.81. Finally, the estimated indices of mortality and fertility were inserted into equations describing stable populations to find that the Korean population grew 0.62% p.a. during the eighteenth and nineteenth centuries.
In this study, labor force projections are made in order to examine the process and magnitude of labor shortage caused by population ageing in Korea. Starting from theoretical review and analysis of population projection data, this study presents that serious transitions of labor market are expected to begin between 2020 and 2030. This study shows even in case of encouraging higher labor participation, labor shortage cannot be offset but only delay and alleviate effects of population ageing. Finally, this study points out some important implications of labor policy including sensitive social and political issues which should be considered.
The generation of babyboomers has a significant impact on the socio-economic development of the society in general. The Korean Babyboomers will soon leave from their workforce as they reach the retirement age. This, coupled with the low fertility rate, may cause a serious social problem in the society at large as well as the social welfare issues among the Korean elderly population. The Central Statistical Systems have estimated the future projection which plays critical role to establish fundamental basis for the social and economic policies of the nation. This study examined the effect of the babyboomers on the life expectancy by comparing forecasted life expectancies provided by the statistical office and the previous studies in the related areas. The study also suggested a future population projection based on fertility rates provided, along with the changes of the number of babyboomers as they become ageing. The study results with the comparison between the population projection by the statistical office are provided.
Change in the future household members is closely related to the change in the size and structure of the population which, in turn, is affected by factors of fertility and mortality and the household itself due to changing social values on family. This study aims to estimate the number of households and to thereby analyze the characteristics of household, using a household projection method chosen by reviewing various methods for Korea. In selecting the method of estimating households, the irregularity of the source data should be carefully taken into consideration with a society like the Korean society which is changing rapidly. The review on the proojection methods suggests the breakdown of the ages into two groups, namely 34 years old or less and 35 years old or more, for projecting the households for Korea. Thus, the Exponential Method for the former age group and the Net Transitional Method for the latter are adopted in this study. As a result, the number of households is expected to increase from 12,956 thousand in 1995 to 20,006 thousand in 2030 or by 54% during this period. The average number of members per household will decrease from 3.3 persons in 1995 to 2.5 persons in 2030. One of the main features of change in the housohold structure will be a rapid increase in the number of one person households and a decrease in the number of households with three generations or more.
The major aim of this paper is to develop a hypothetical set of age-specific fertility rates which are logically derived and reasonably accurate in the projection of future population. The first procedure is to select a generalized log-gamma distribution model, which includes Coale-McNeil nuptiality model, in order to estimate and project a set of age-specific fertility rates by birth cohort and birth order. The second is to apply the log-gamma model with an empirical adjustment to the actual data to estimate and project the future fertility rates for relatively young birth cohorts who did not complete their reproductive career. This study reconstructs or translates a set of cohort age-specific fertility rates into a set of period age-specific fertility rates which must be hypothesized in order to establish the broader framework of future population projection. For example, the fertility at age 20 in the year of 2020 is the fertility at age 20 for the cohort born in 1990, while the fertility at age 21 in the year of 2020 is the fertility at 21 for the cohort born in 1989. In turn, once a set of age-specific fertility rates for the cohorts who were born up to the year of 2010, it is possible for one to establish an hypothetical set of period age-specific fertility rates which will be needed to project the future population until the year of 2055. The difference in the hypothetical system of age-specific fertility rates between this study and the 2005 special population projection comes from the fact that the fertility estimation/projection model used in this study was skillfully exploited to reflect better actual trend of fertility decline caused by rise in marriage age and increasing proportion of those who remain single until their end of reproduction. In this regard, this paper argues that the set of age-specific fertility rates derived from this study is more logical and reasonably accurate than the set of those used for the 2005 special projection. In the population projection, however, the fundamental issue of the hypothetical setting of age-specific fertility rates in relation to the fertility estimation/projection model is about how skillfully one can handle the period effects. It is not easy for one to completely cope with the problem of period effects except for the a minor period adjustment based on recent actual data, along with the given framework of a cohort-based fertility estimation/projection model.
This paper analyzes the characteristics of population change and makes the population projection in the mountainous area of Korea. Mountainous areas are defined as local towns (eup or myeon) with forest area more than 70 percent of land area, population density less than 111 people per square kilometer, and plowland area less than 21 percent of land area. The population in mountainous areas has decreased dramatically, while the ageing index has increased over the past two decades. To make the population projection, the cohort-change ratios method is applied. The results revealed that a multitude of young people aged 10 to 39 moved to cities to find education and job chance and some people aged 40 and over moved to mountainous areas as the trends of urban-to-rural migration. This continuing trend will culminate in 680 thousand people in population and 1,035 of ageing index in 2030, which will lead to the unequal land development and inefficient forest management. Thus, policy makers need to develop stimulus plans to revitalize and stabilize the economy of mountainous areas.
According to the OECD (2015) and UN (2017), Korea was classified as an immigration country. The designation as an immigration country means that net migration will remain positive and international migration is likely to affect population growth. KOSTAT (2011) used a model with more than 15 parameters to divide sexes, immigration and emigration based on the Wilson (2010) model, which takes into account population migration factors. Five years later, we assume the average of domestic net migration rate for the last five years and foreign government policy likely quota. However, both of these results were conservative estimates of international migration and provide different results than those used by the OECD and UN to classify an immigration country. In this paper, we proposed a stochastic projection on international migration using nonparametric model (FDM by Hyndman and Ullah (2007) and Coherent FDM by Hyndman et al. (2013)) that uses a functional data model for the international migration data of Korea from 2000-2017, noting the international migration such as immigration, emigration and net migration is non-linear and not linear. According to the result, immigration rate will be 1.098(male), 1.026(female) in 2018 and 1.228(male), 1.152(female) in 2025 per 1000 population, and the emigration rate will be 0.907(male), 0.879(female) in 2018 and 0.987(male), 0.959(female) in 2025 per 1000 population. Thus the net migration is expected to increase to 0.191(male), 0.148(female) in 2018 and 0.241(male), 0.192(female) in 2025 per 1000 population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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