Статистический анализ и прогнозирование безработицы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Ноября 2011 в 11:55, курсовая работа

Краткое описание

Цель данной работы - изучение показателей безработицы, используемых для измерения ее состояния; статистический анализ и прогнозирование безработицы.
В своей работе я последовательно рассмотрю такие задачи как:
1) рассмотреть основные понятия рынка труда, занятости и безработицы;
2) описать основные виды безработицы;
3) изучить показатели безработицы;
4) рассмотреть методы, используемые для измерения состояния безработицы.
5) сделать статистический анализ и прогнозирование безработицы.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ 3
1. 1. Теоретические основы статистического изучения безработицы
1.1 Понятие и сущность безработицы, ее виды и задачи статистического изучения 5
1.2. Методы, используемые для измерения состояния безработицы 9
2. Статистическая сводка и группировка социально-экономических явлений и процессов 12
3. Статистическое исследование динамики социально-экономических явлений и процессов 21
3.1 Расчет показателей динамики 21
3.2 Выявление тенденции развития ряда динамики 24
3.3 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel 28
3.4 Анализ показателей колеблемости ряда динамики 33
3.5 Прогнозирование на будущее 35
4. Индексный анализ влияния различных факторов на социально-экономические явления и процессы 37
5. Корреляционно-регрессионный анализ влияния факторов 38
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 42
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Содержимое работы - 1 файл

статистика.docx

— 246.76 Кб (Скачать файл)

     

         

     

     

Рисунок 9  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом  по     полиномиальной функции 
 

     

Таблица 17 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом  по     степенной функции

Год Числ-ть безработн., тыс. чел. Порядковый  номер года Степенная функция
Yt Yi - Yt (Yi - Yt)2
2000 г. 1543 1 1530 13 169
2001 г. 1306 2 1341 -35 1207
2002 г. 1199 3 1241 -42 1771
2003 г. 1180 4 1175 5 26
2004 г. 1217 5 1126 91 8281
2005 г. 1152 6 1088 64 4152
2006 г. 1028 7 1056 -28 789
2007 г. 969 8 1030 -61 3668
2008 г. х 9 1007 х х
2009 г. х 10 987 х х
Итого 9594 х х х 20063
 

     

 

     

Рисунок 10  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом  по     степенной функции 
 

     

Таблица 18  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом  по     экспоненциальной функции

Год Числ-ть безработн., тыс. чел. Порядковый  номер года Экспоненциальная  функция
Yt Yi - Yt (Yi - Yt)2
2000 г. 1543 1 1436 107 11414
2001 г. 1306 2 1361 -55 2974
2002 г. 1199 3 1289 -90 8079
2003 г. 1180 4 1221 -41 1682
2004 г. 1217 5 1157 60 3636
2005 г. 1152 6 1096 56 3160
2006 г. 1028 7 1038 -10 102
2007 г. 969 8 983 -14 208
2008 г. х 9 932 х х
2009 г. х 10 883 х х
Итого 9594 х х х 31253
 

     

              

     

Рисунок 11  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом  по     экспоненциальной функции 

     

Поскольку наибольшее значение величины достоверности аппроксимации  у логарифмической функции (R2 = 0,9062), следовательно, именно она является наиболее адекватно отражающей тенденцию развития.

    3.4 Анализ  показателей колеблемости ряда  динамики

     

По отобранной функции в качестве тренда определим  показатели колеблемости и сделаем  вывод о возможности прогнозирования.

      1. Размах колеблемости:

      -

85 - -54 = 139 тыс. чел.
 

      2. Среднее абсолютное отклонение:

356 / 8 = 44 тыс. чел.
 

      3. Дисперсия колеблемости

         

20156 / 8 = 2520 тыс. чел.
 

         

4. Среднеквадратическое  отклонение тренда

2520 = 50 тыс. чел.
 

          5. Относительный размах колеблемости

         

2520 / 1199 * 100% = 210 %
 

          6. Относительное линейное отклонение

         

44 / 1199 * 100% = 3,7 %
 

          6. Коэффициент колеблемости

          

50 / 1199 * 100% = 4,2 %
 

          7.Коэффициент  устойчивости уровня ряда динамики

          

100,0 - 4,2 = 95,8 %
 

     

Так как коэффициент  устойчивости больше 50%, то уровни ряда динамики устойчивы и данное уравнение  тренда подходит для расчета  прогноза на перспективу. 

    3.5 Прогнозирование  на будущее

     

Выполним интервальный прогноз на 2 года:

    ,

    где

    20156     = 4031 тыс. чел.
8 - 2 - 1
 
 

    - интервальный прогноз,

    - табличное значение Стьюдента,

     при  ,

         Интервальный  прогноз на 2008 год:

4031 + 4031 * 92 + 4031 * 94 = 5120 тыс. чел.
8 204 8772
 
 

     

2,36 * 5120 = 12082 тыс. чел.
 

 

993 - 12082 = -11090 тыс. чел.
 

 

993 + 12082 = 13075 тыс. чел.
 

     

Интервальный  прогноз на 2009 год: 

4031 + 4031 * 102 + 4031 * 104 = 7076 тыс. чел.
8 204 8772
 
 

 

2,36 * 7076 = 16698 тыс. чел.
 

 

968 - 16698 = -15731 тыс. чел.
 

 

968 + 16698 = 17666 тыс. чел.
 

     

Таким образом, если выявленная тенденция по логарифмической  функции сохранится, то в следующие  два года с вероятностью 95,8% можно  ожидать снижения численности безработных, причем в  2008 году средняя численность  безработных будет составлять от -11090 до 13075 тыс. чел., а в 2009 году –  от -15731 до 17666 тыс. чел. 
 
 
 

Информация о работе Статистический анализ и прогнозирование безработицы