Proyección de la población mexicana con Series de Tiempo Difusas: horizonte 2100

• Argote-Cusi, Milenka Linneth ^[2] ; Parra-Bernal, León Darío ^[1]
  1. [1] Universidad EAN

     Universidad EAN

     Colombia

     
  2. [2] Business Intelligence and Demography, Colombia
• Localización: Papeles de población, ISSN 2448-7147, ISSN-e 1405-7425, Vol. 28, Nº. 114, 2022 (Ejemplar dedicado a: Papeles de Población), 62 págs.
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Projection of the Mexican population with Fuzzy Time Series: horizon 2100
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    La proyección de la población es crucial para la planificación de recursos en todos los países. A diferencia de los métodos tradicionales, las series de tiempo difusas (STD) es una técnica de la IA que aprende de los datos, los modela incorporando la lógica difusa y proyecta considerando el comportamiento no lineal del fenómeno. Objetivo. Actualizar la proyección de la población mexicana con STD y realizar un análisis comparativo de resultados de 2018 versus 2022 así como con otras estimaciones disponibles en la literatura. Datos y Métodos. Se considera la serie de datos oficiales de la población total mexicana de 1895 a 2020 y los resultados de los autores en 2018 que se toman como referencia para al análisis de la precisión de las estimaciones; se generó un algoritmo en R que ejecuta los pasos de la metodología de STD invariantes en el tiempo. Resultados. Se comprueba que las STD permiten modelar de forma adecuada la dinámica de la población mexicana en la que los resultados son coherentes. El ejercicio de proyección en la etapa retrospectiva (1950 a 2020) tiene un menor error 0,03409 que en 2018 (0,04074) y la inclusión del dato de 2020 nos permite ampliar el horizonte de proyección a 2100. La validez y veracidad de los resultados se confirman con el análisis comparativo con otras proyecciones de la población mexicana.

     

  • English

    Population projection is crucial for resource planning in all countries. Unlike traditional methods, Fuzzy Time Series (FTS) is an AI technique that learns from the data, models it incorporating fuzzy logic, and projects considering the nonlinear behavior of the phenomenon. Goal. Update the projection of the Mexican population with STDs and perform a comparative analysis of the results of 2018 versus 2022 as well as with other estimates available in the literature. Data and Methods. The official data series of the total Mexican population from 1895 to 2020 and the results of Authors in 2018 are considered, which are taken as a reference for the analysis of the precision of the estimates; an algorithm was generated in R that executes the steps of the time-invariant STD. Results. It is verified that the STD allow to adequately model the dynamics of the Mexican population, the results are consistent. The projection exercise in the retrospective stage (1950 to 2020) has a lower error of 0.03409 than in 2018 (0.04074) and the inclusion of the 2020 data allows us to extend the projection horizon to 2100. The validity and veracity of the results are confirmed with the comparative analysis with other projections of the Mexican population.