Статистика безработицы Российской Федерации

     Основная  тенденция развития (тренд) – это плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени свободное от случайных колебаний. Тренд можно представить аналитически (в виде уравнения) и графически.

     Для выявления тренда используются следующие  методы:

1. Метод укрупнения интервалов;
2. Метод скользящей средней;
3. Метод аналитического выравнивания.

     Рассмотрим  подробнее применение метода аналитического выравнивания для выявления тренда в динамическом ряду.

      При применении данного метода используется уравнение функции времени, которое  имеет следующий вид:  . Уравнение прямой линии (тренда) выражено формулой: , где a ₀ и a₁ – параметры уравнения,

        t – условные показатели времени (дни, месяцы, годы и т.д.)

      Линейная  зависимость выбирается  в том  случае, когда в исходном ряду наблюдается постоянные абсолютные приросты.

      Для нахождения параметров a₀ и a₁ необходимо решить систему уравнений: _,

где y_i – фактические уровни ряда;

 t – порядковый номер периода;

n – общее число уровней ряда динамики.

        Рассмотрим применение метода на основе данных таблицы 15 о динамике уровня безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет. Для определения формы тренда и расчета его параметров составим расчетную таблицу:

Таблицы 15

Динамика  уровня безработицы  среди населения  в возрасте 15-72 лет

в % к экономически активному  населению

 

Таблица 16

      Расчетная таблица для построения линии тренда

 

      Из  системы уравнений, указанной выше, рассчитаем параметры a ₀ и a₁: 

          

      Затем подставляем полученные параметры  в уравнение прямой и находим  y_t. Следовательно, уравнение линии тренда имеет общий вид:

      

      Найдем  выровненные значения интервального  ряда, подставив значения t. Исходные данные  об уровне безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет и полученную линию тренда представим графически (см. рис.2):

Рис.2 Уровень безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет с апреля по сентябрь 2010 года

       Вывод: анализируя полученные данные, можно сделать вывод, что с каждым годом уровень безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет будет увеличиваться на 0,256%. 
 
 
 
 
 
 

2.6. Индексный метод в анализе безработицы

     Индекс - это относительный показатель, характеризующий изменение величины количественного явления во времени, пространстве по сравнению с любым эталоном.

      Классификация индексов проводится по трем признакам:

1. По характеру изучаемых объектов  - индексы количественных и качественных показателей.

      2) По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие (сводные).

      3) По методам расчета сводных  индексов – агрегатные, к которым относят индексы постоянного и переменного состава, структурных сдвигов; средние индивидуальные (средние арифметические и др.)

      Для изучения динамики показателя за ряд  периодов возможно вычисление системы  цепных и базисных индексов. Расчет системы цепных и базисных индексов осуществляется в двух направлениях:

1. Оценивают относительное изменение уровня изучаемого периода по сравнению с каким-то одним периодом времени. В этом случае строится система индексов с постоянной базой сравнения – базисные индексы).
2. Оценивают относительное изменение уровня изучаемого явления по сравнению с предшествующим периодом (получают систему индексов с переменной базой сравнения – цепные индексы).

            На основе данных Приложения 3 рассчитаем цепные и базисные индексы. Проследим, как изменялась численность безработных, которые оставили прежнее место работы в связи с высвобождением, сокращением штатов, ликвидацией организации, собственного дела, или увольнением по собственному желанию за период 2009 – 2010 гг.  Результаты представлены в таблице 17. 

      Таблица 17   

Расчет  цепных и базисных индексов

      Анализируя данные таблицы 16 можно сделать следующие выводы: Численность безработных, оставившие прежнее место работы в связи с увольнением по собственному желанию за период с августа по ноябрь 2009 года,  с июня по август 2010 года, так же как и численность граждан, оставившие прежнее место работы в связи с высвобождением с каждым месяцем  увеличивалось. В то время как в период с ноября по декабрь 2009 года, с января по февраль 2010 года, наоборот, численность безработных, которые оставили прежнее место работы в связи с высвобождением уменьшалась по сравнению с численностью  безработных, оставивших прежнее место работы в связи с увольнением по собственному желанию.

 

2.7. Корреляционно-регрессионный анализ

      Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между  явлениями. В ходе статистического  исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости  между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей. В статистике выделяют следующие основные виды связей:

      1) Функциональная (полная связь) – это связь, в которой величина факторного признака строго соответствует одному или нескольким значениям функции.

      2) Корреляционная (неполная) связь проявляется в среднем для массовых явлений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной.

      Корреляционно-регрессионный  анализ включает в себя измерение тесноты и направления связей, а также установление аналитического выражения (формы) связи.

     На  основе данных Приложения 4 проведем корреляционно-регрессионный анализ связи между численностью безработных граждан (х) и численностью безработных граждан, получающих пособие по безработице (у). Так х и у зависят от года, то предварительно поведем ранжирование х.

     Для проведения корреляционно-регрессионного анализа построим вспомогательную таблицу 18. 
 
 
 

     Таблица 18