Projecting Pakistan Population with a Bayesian Hierarchical approach

Le proiezioni demografiche delle Nazioni Unite per tutti i paesi del mondo sono sempre state ottenute attraverso un approccio puramente deterministico, e solo recentemente approcci probabilistici sono stati considerati per i livelli nazionali, mentre le traiettorie regionali o sub nazionali non sono ancora state considerate. In questa tesi, le proiezioni probabilistiche del tasso di fecondità, dell'aspettativa di vita alla nascita per maschi e per femmine e il totale delle popolazioni sia a livello nazionale che a livello regionale sono state generate attraverso l'uso di modelli Bayesiani gerarchici. Le traiettorie sono state sviluppate per diverse variabili numeriche specifiche di ogni paese dalle quali è emerso che le informazioni relative al continente risultano più efficienti rispetto a quelle globali per modellare l'andamento futuro dei fenomeni di interesse. Questo approccio permette sia di accelerare la procedura di stima del modello, sia di ridurre l'impatto legato alla variabilità degli eventi osservati su tutto il globo. I risultati per il tasso di fecondità globale sono stati confrontati rispetto a differenti livelli di $\mu$ (e quindi minori o maggiori di 2.1, che è l'ultimo valore considerato) e rispetto a diverse traiettorie generate dal modello gerarchico in fase III. Per valori maggiori di 2.1, le traiettorie hanno richiesto un tempo computazionale molto lungo per convergere al livello prestabilito rispetto a valori più piccoli. D'altro canto, le traiettorie per l'aspettativa di vita hanno rivelato un divario significativo tra i maschi e le femmine sia a livello nazionale che a livello regionale. E' stato osservato inoltre che nella regione del Balochistan l'aspettativa di vita alla nascita è pari almeno a quella del resto del paese. Le traiettorie per il totale delle popolazioni sono state generate basandosi sul tasso di fecondità globale e sulle aspettative di vita generate dal modello Bayesiano. I risultati hanno mostrato una popolazione totale di 207 milioni di persone per il livello nazionale, livello che coincide approssimativamente con i recenti e provvisori dati del censimento. I risultati ottenuti sono inoltre significativamente differenti da quelli fino ad ora ottenuti, ed evidenziano la qualità del nuovo approccio proposto come alternativa ai metodi deterministici fino ad ora utilizzati.