Демографические характеристики населения России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье обсуждаются результаты численной оценки демографических характеристик женщин и мужчин РФ на примере статистических материалов РФ 2019 г. с помощью разработанного автором с сотрудниками цифрового двойника для населения. В статье показаны возможности предложенной методики для оценки достижения предельных значений продолжительности жизни и прогноза демографических характеристик на базе статистических данных. Использован программно-аппаратный комплекс со встроенным цифровым двойником для населения РФ на основе тридцатитрёхлетних статистических исследований влияния суммарного индекса человеческого развития на продолжительность жизни, работоспособность, старение и другие демографические характеристики. Ожидаемая предельная (видовая) продолжительность жизни населения РФ с демографическими характеристиками, относящимися к 2019 г., для мужчин стремится к 79 годам, для женщин к 122 годам. Для текущих демографических характеристик скорость старения населения от времени жизни для различных суммарных индексов человеческого развития имеет, по крайней мере, один максимум. Показана возможность численного расчёта продолжительности жизни в зависимости от изменения среднего веса мужчин и женщин. Показана возможность управления биологическим возрастом человека в зависимости от его суммарного индекса человеческого развития. Программно-аппаратный комплекс может быть полезен для общественных и государственных организаций, статистических управлений, медицинских организациях различных профилей, страховых компаний, компаний по подбору кадров, пенсионных фондов, венчурных финансовых фондов, частных финансовых фондов, банков и финансовых организаций.

Об авторах

Юрий Петрович Гущо

ООО «НаноРельеф Дисплей» IT кластер Сколково Московский инновационный кластер

Email: yguscho@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3408-4690
д.тех.н., проф., генеральный директор Москва, Россия

Список литературы

  1. Guscho, Yury. The price of life / Yury Guscho. — Moscow, 2011. — 428 c. — URL: https://www.amazon.com/s?i=stripbooks&rh=p_27%3AYury+Gushcho&s=relevancerank&text=Yury+Gushcho&ref=dp_byline_sr_book_1 (дата обращения: 10.07.2023).
  2. Гущо, Ю. П. 12 ключей от сейфа долголетия, второе издание / Ю. П. Гущо. — Москва, 2020. — 420 c. — URL: https://order.yuryguscho.ru/buy/310002 (дата обращения: 10.07.2023).
  3. Гущо, Ю. П. Как стать счастливым гольфистом / Ю. П. Гущо. — Москва, 2021. — 392 c. — URL: https://order.yuryguscho.ru/buy/474823 (дата обращения: 10.07.2023).
  4. Римашевская, Н. М. Человек и реформы: секреты выживания / Н. М. Римашевская // — Москва : ИСЭПН РАН, 2003. — 392 с.
  5. Börger, M. A combined analysis of hedge effectiveness and capital efficiency in longevity hedging / M. Börger, A. Freimann, J. Ruß // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99. — P. 309– 326. doi: 10.1016/j.insmatheco.2021.03.023
  6. Li, J. S.—H. Recent declines in life expectancy: Implication on longevity risk hedging / J. S-H Li, Y. Liu // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99(C). — P. 376–394. doi: 10.1016/j.insmatheco.2021.03.028
  7. Li, H. Forecasting mortality with international linkages. A global vector-autoregression approach / H. Li, Y. Shi // Insurance Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 100. — P. 59–75. doi: 10.1016/j.insmatheco.2021.04.006
  8. Li, H. Assessing mortality inequality in the U.S.: What can be said about the future? / H. Li, R. J. Hyndman // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99. — P. 152–162. DOI: 1016/j.insmatheco.2021.03.014
  9. Majer, I. M. Modeling and forecasting health expectancy: theoretical framework and application / I. M. Majer, R. Stevens, W. J. Nusselder, J. P. Mackenbach, P. H. M. van Baal // Demography. — 2013. — No. 50(2). — P. 673–697. doi: 10.1007/s13524–012–0156–2
  10. Гущо, Ю. П. Статистическая геронтология и управление работоспособностью / Ю. П. Гущо, М. А. Гущо // Медицина и физическая культура: наука и практика. — 2019. — Т. 1. — № 3. — С. 34–40. doi: 10.20310/2658–7688–2019–1–3–34–40; EDN: SUCHLZ
  11. Супрун, А. П. Программа онлайн оптимизации работоспособности сотрудников компаний, спортсменов и пациентов медицинских центров / А. П. Супрун, Ю. П. Гущо, М. А. Гущо, B. B. Кузнецов // Медицина и физическая культура: наука и практика. — 2019 — Т. 1. — № 4. — С. 31–36. doi: 10.20310/2658–7688–2019–1–4–31–36; EDN: QKDNEX
  12. Медведев, А. В. Цифровые двойники территорий для поддержки принятия решений в сфере регионального социально-экономического развития / А. В. Медведев // Современные наукоёмкие технологии. — 2020. — № 6 (часть 1). — С. 61–66. doi: 10.17513/snt.38072; EDN: XFGUXI
  13. Арциков, В. Г. История АвтоВАЗа в лицах / В. Г. Арциков. — Тольятти : Издательский дом Семь Вёрст, Тольятти, 2021. — С. 74–76.
  14. Pak, K. Laboring Work and Healthy Aging / K. Pak, T. A. Dorien, M. Kooij // Encyclopedia of Gerontology and Population Aging. — 2021. — Р. 2837–2838. doi: 10.1007/978–3–030–22009–9

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).