取为1。于是以初步模型形式为（1，2，1）。利用SPSS进行建模并根据结果进行参数调整。通过比较AIC统计量观察模型是否得到进一步的改进，同时确保各因素系数的显著性。通过比较得到AR1，MA1的B值分别为066，0995。常数项为1203。AIC250445，BIC254649。由此得到未来预测人口模型为：从而得到后十年预测数据。同理求的非户籍人口预测为：，AIC251779，BIC255983，此处的y和e分别对应非户籍人口的数据。由户籍人口总人口非户籍人口得到户籍人口。总人数（非户籍人口（户籍人口（老年人口比例
）
））2011年1083018820714726230380030082012年113164856842927479720030962013年118252894315528820490031842014年12353932969830233040032722015年128974397269493170477003362016年1345691101341533227560034482017年140304210550834796260035362018年1461729109765336407540036242019年152170511411123805930037122020年158294111854393975020038
通过分析比较，我们认为未来深圳市的床位需求的影响因素有以下几种，其中主要因素有：一是深圳市的总人口，也就是表1中的年末常住人口，二是老年人口，因为老年人口的身体素质差，最容易生病，
f所以我们选取以上两个因素为主要因素作为解释变量，其他的因素如经济发展状况等视为次要因素，故归为随机扰动项中，床位需求量为被解释变量。42预测深圳市床位需求老年人口占总人口比例呈正增长趋势。因为深圳市是我国改革开放以后开始发展的新型城市，建市至今将近30年，人口逐渐凸显老龄化趋势。同时通过分析数据得知，2000年，2005年，2010年老年人口占总人口比重逐年增加，通过绘制散点图可以看出老年人口比例基本呈正增长趋势。由于无从得知深圳30年来人口年龄结构，为了研究问题方便，故假设深圳市老年人口占总人口比例逐年呈正比例增长。通过查阅数据得知，rt2010t200010000088（r为老年人口比例年增长率）因此，老年人口比例为tit2010
ri19791980……2010
2010i建立模型：Y①，1、其中Y表示被解释变量床位需求，，表示解释变量总人口和老年人口，，，表示待估参数。利用1979年到2010年的总人口，老年人口，床位数量等数据，给出EVIEWS输出结果：Depe
de
tVariableCWMethodLeastSquaresDate042812Time2228Sample19792010I
cludedobservatio
s32
VariableCoefficie
tStdErrortStatisticProb
C76659191028495074535304621ZRK18547744427087418960300002LR39652811847532021462608316
Rsquared0956032Mea
depe
de
tvar8116906AdjustedRsquared0953000SDdr