Resumen de Méthodes de micro-simulation pour des projections de population.

Wendy J. Post, Evert van Imhoff

• español

  Algunos de los elementos que distinguen la micro-simulación de la macro-simulación tradicional son: el uso de muestras en lugar de población total, trabajo a nivel de datos individuals en vez de datos agregados y uso de experimentos aleatorios repetidos en lugar de médias. El articulo présenta las condiciones bajo las cuales la micro-simulación puede ser más interesante que los métodos convencionales. La micro-simulación es especialmente apropiada si los resultados del proceso estudiado son complejos mientras que las fuerzas subyacentes son simples.

  Una de las dificultades existentes en micro-simulación es que las proyecciones están sujetas a variaciones aleatorias. Existen varias fuentes de error, pero el más importante es el derivado de la propia especificación del modelo : cuantas más variables explicativas se introduzcan en el modelo, mayor sera el nivel de error al cual los resultados del modelo es tán sujetos. Después de realizar una rápida revision de los modelos de micro-simulación que existen en demografia, el articulo ilustra varias caracteristicas esenciales de la microsimulación a través del modelo KINSIM, para proyectar el tamaňo y la estructura de las redes de parentesco futuras.

• français

  La micro-simulation se distingue de la macro-simulation traditionnelle, en utilisant un échantillon plutôt que la population totale, en travaillant au niveau de données individuelles plutôt que de données agrégées, et en se basant sur des expériences aléatoires répétées plutôt que sur des nombres moyens. Nous présentons ici les circonstances sous lesquelles la micro-simulation peut être plus intéressante que des méthodes plus convent ionnelles. Elle est particulièrement appropriée si les résultats du processus étudié sont complexes, tandis que les forces qui lui sont sous-jacentes sont simples.

  Un problème difficile en micro-simulation vient de ce que les projections sont sujettes à des variations aléatoires. Diverses sources d'aléas sont présentées, mais la plus impor tante est ce que nous appelons l'aléa de spécification : plus on introduit de variables explicatives dans le modèle, plus le degré d'aléa, auquel les sorties du modèle sont sujettes sera important.

  Après une revue rapide des modèles de micro-simulation qui existent en démograp hiep,lu sieurs des caractéristiques essentielles de la micro-simulation sont illustrées avec le modèle KINSIM, pour projeter la taille et la structure des réseaux de parenté futurs