Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Занятость - одна из важнейших социально-экономических проблем рыночной экономики. Ее статистическое отражение неоднократно обсуждалось на международных конференциях статистиков труда, проводимых Международным бюро труда.

Цель данной работы - анализ безработицы в России для оценки ситуации на рынке труда и ее прогнозирование.

Задачи работы:

Выявление тенденции среднего уровня в ряду динамики

Выявление тенденции дисперсии

Выявление тенденции автокорреляции

Прогнозирование на основе среднего абсолютного прироста

Прогнозирование на основе среднего темпа роста

Прогнозирование на основе линейного тренда

Анализ сделанных прогнозов

БЕЗРАБОТИЦА КАК ОБЪЕКТ СТАТИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

§1 Задачи статистического изучения безработицы в России

В соответствии с концепцией рабочей силы, отвечающей международным стандартам, занятость и безработица рассматриваются как две взаимодополняющие характеристики. Равновесию экономической системы соответствует определенный уровень занятости. При этом обычно спрос на труд превышает существующий объем занятости, что обусловливает наличие безработицы. Вместе с тем это превышение не беспредельно для обеспечения экономической и социальной стабильности общества. Поэтому в странах с рыночной экономикой занятость и безработица изучаются систематически. Статистические данные необходимы при регулировании рынка труда, обеспечении социальной защиты населения, организации своевременной профессиональной подготовки и переподготовки кадров.

Перед статистикой занятости и безработицы стоят следующие задачи:

Сбор данных о численности занятых и безработных как составных частях рабочей силы

Измерение уровня занятости и безработицы с целью изучения состояния, тенденций на рынке труда

Изучение трудоустройства населения для оценки ситуации на рынке труда и ее прогнозирования

Изучение состава занятых и безработных с тем, чтобы разработать программу занятости

Выполнение этих задач создает условия для измерения предложения рабочей силы и ее фактического использования.

§2 Особенности статистических наблюдений и формирование информационной базы

Важным источником информации о численности безработных являются данные служб занятости. Однако не все нуждающиеся в работе обращаются к услугам служб занятости. В них фиксируется лишь численность официально зарегистрированных безработных (на конец периода: месяца, квартала, года).

Наряду с данными текущей отчетности для оценки общей численности безработных, начиная с 1992 года, используются материалы выборочных обследований населения по проблемам занятости. Результаты обследований позволяют оценить численность безработных, их распределение по обстоятельствам незанятости, по способам поискам работы.

Определенную помощь в сборе данных о занятости могут оказать и материалы выборочных обследований предприятий.

Поскольку размер безработицы широко используется в международной практике в качестве общего показателя текущего состояния экономики страны, то естественно включение в программы данных обследований вопросов, уточняющих ситуацию на рынке труда и позволяющих прогнозировать ее.

§3 Используемые системы показателей

В данной работе используются конкретные статистические показатели, характеризующие размер, величину изучаемого явления в данном месте и в данное время. Анализируемый ряд динамики является одномерным, моментным, состоящим из абсолютных величин.

Вычисляемые средние рассчитываются по формуле средней арифметической.

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВОНИЯ ПО ОДНОМЕРНЫМ РЯДАМ ДИНАМИКИ

§1 Выявление тенденции среднего уровня в рядах динамики.

Весь исходный ряд разбивается на две равные части, каждая часть рассматривается как самостоятельная независимая нормально распределенная выборочная совокупность. Предполагается, что если средние, вычисленные для каждой совокупности, существенно отличаются друг от друга, то ряд динамики имеет тенденцию средней. Если расхождения случайно незначимо и несущественно, то тенденции средней не существует.

Проверка на наличие тенденции в ряду динамики сводится к проверке гипотезы о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей Н0:. Проверка осуществляется на основе t-критерия Стьюдента. Расчетное значение определяется по формуле:

Трасч. =

Ткр вычисляется по таблице Стьюдента при ?=0, 05 и ?=n-2.

Если |Трасч| ?Ткр, то гипотеза о равенстве средних отвергается, расхождение между средними существенно значимо и не случайно, то в ряде динамики существует тенденция средней и, естественно существует тренд.

§2 Выявление тенденции дисперсии

Наличие тенденции дисперсии также можно определить с помощью вышеизложенного метода. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий Н0: ?12=?22 реализуется с помощью F-критерия, который основан на сравнении расчетного отношения с табличным.

Если Fрасч?Fкр, то гипотеза о равенстве дисперсий отвергается, а в ряд динамики есть тенденция дисперсии.

Fрасч =, если ?22??12

и Fрасч =, если ?12??22

Fкр вычисляется по таблице при ?=0, 05; ?1=n2-1 и ?2=n1-1.

§3 Выявление тенденции автокорреляции

Автокорреляцию измеряют при помощи коэффициента автокорреляции. Формула коэффициента выглядит следующим образом:

ra=, где

?yt и ?yt+1 - среднеквадратические отклонения рядов yt и yt+1 соответственно.

Если значение последнего уровня (yn) ряда мало отличается от первого (y1), то сдвинутый ряд не укорачивается, его можно условно дополнить, принимая yn=y1.

Для суждения о наличии или отсутствии автокорреляции в исследуемом ряду фактическое значение коэффициентов автокорреляции сопоставляется с табличным (кр.). Если фактическое значение коэффициента автокорреляции меньше табличного, то гипотеза об отсутствии автокорреляции в ряду может быть принята. Когда же фактическое значение больше табличного, можно сделать вывод о наличии автокорреляции в ряду динамики.

§4 Прогнозирование на основе среднего абсолютного прироста

Для нахождения аналитического выражения тенденции на любую дату t необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд, т. е. экстраполяцию можно сделать по следующей формуле:

= yi + ?t, где

- экстраполируемый уровень: (i+t) - номер этого уровня;

i - номер последнего уровня исследуемого периода, за который рассчитан ?;

t - срок прогноза (период упреждения);

- средний абсолютный прирост.

=

Использование среднего абсолютного прироста для прогноза вожможно только при следующем условии:

?2ост ? ?2, где

?2 =;

?2ост =.

§5 Прогнозирование на основе среднего темпа роста

Для нахождения тенденции необходимо определить средний коэффициент роста, возведенный в степень, соответствующую периоду экстрополяции, т. е. по формуле:

= yi ·, где

yi - последний уровень ряда динамики;

t - срок прогноза;

- средний коэффициент роста.

=

§6 Прогнозирование методом линейного тренда

Для прогнозирования этим методом за основу прогноза берется уравнение прямой:

Параметры а0 и а1 находятся из системы уравнений:

Найденные параметры подставляют в уравнение и находят нужные уровни прогноза.

Анализ и прогнозирование

Проверим, есть ли в данном ряду динамики (см. Приложение 1) тенденция средней. Для этого разобьем ряд на две равные части:

n=6, значит n1=3 и n2=3.

Найдем среднее значение для каждой части ряда динамики:

= = 491, 7

= = 2156, 6

Проверяем гипотезу о равенстве средних Н0: y1=y2.

Рассчитаем значение tрасч:

?12 = = 103440, 8

?22 =

tрасч =

=-5, 839

Значение tкр по таблице Стьюдента при ? = 0, 05 и ? = 4 равно 2, 78

|tрасч| = 5, 839 ? tкр = 2, 78

Отсюда видно, в ряду динамики существует тенденция средней и тренд.

Теперь проверим есть ли в данном ряду динамики тенденция дисперсии. Для этого проверим гипотезу о равенстве дисперсий Н0: ?12= ?22. Рассчитаем значение Fрасч:

Fрасч = = 1, 358

По таблице Фишера находим значение Fкр при ? =0, 05 и ?1 = 2, а ?2 = 2:

Fкр = 19, 0

Fрасч = 1, 358 ? Fкр = 19, 0

Отсюда видно, что тенденции дисперсии в ряду динамики нет.

Выявим тенденцию автокорреляции. Для этого проведем вычисления в таблице (см. Приложение 2). Пользуясь данными из таблицы, вычислим следующие значения:

= = 2305254

= 1274, 15

= 15166, 0

?2yt =

?yt = 972, 02

?2yt+1 =

?yt+1 = 1759, 64

Подставим найденные значения в формулу:

rа расч =

Найдем rа кр по таблице, она равна -0, 708.

rа расч = -9, 949 ? rа кр = -0, 708

Отсюда видно, что в данном ряду динамики автокорреляция отсутствует.

Определив наличие тенденции, можно начать прогнозирование. Прогнозирование проводится двумя методами, и после выбирается самый точный прогноз с помощью наименьшей ошибки. Сначала проведем прогнозирование методом среднего абсолютного прироста. Для этого надо проверить выполняются ли предпосылки. Вычисляем данные для подстановки в формулы предпосылок (см. Приложение 3):

?2 = = 123584, 1

?2ост = = 25011, 9

?2ост = 25011, 9 ? ?2 = 123584, 1

Условие выполняется, значит можно строить прогноз на основе среднего абсолютного прироста. Вычислим средний абсолютный прирост:

= = 488, 82

Подставляем значения в функцию прогноза:

= 2506, 0 + 488, 82 ? 1 = 2994, 8

= 3483, 6

= 3972, 46

Данный прогноз отобразим на диаграмме для последующего анализа (см. Приложение 5).

Вычислим ?ош для сравнения методов прогнозирования на точность.

Теперь составим прогноз методом среднего темпа роста. Вычислим средний темп роста:

Подставим это значение в формулу и составим прогноз:

Данный прогноз также отображен в диаграмме (см. Приложение 6). Вычислим ?ош:

Так как ошибка при прогнозировании методом среднего абсолютного прироста меньше ошибки при прогнозировании методом среднего темпа роста, то можно сделать вывод, что прогнозирование первым методом дает более точные результаты. Это также видно из приведенных диаграмм. Поэтому мы оставляем для анализа результатов данные прогноза полученные методом среднего абсолютного прироста.

Следующий способ прогнозирования - методом линейного тренда. Данные, которые нам понадобятся, рассчитаны в таблице (см. Приложение 4). Подставим эти данные в систему уравнений для нахождения параметров:

После решения данной системы уравнений получаем следующие результаты: а0 = -762, 8; а1 = 581, 99. Подставляя эти данные в уравнение прямой, получим:

С помощью него найдем нужные уровни:

Для анализа помещаем полученные данные в диаграмму (см. Приложение 7).

Заключение

В данной работе использовались методы «Среднего абсолютного прироста» и «Линейного тренда»

Оба метода прогнозирования дают почти идентичные результаты. Это хорошо видно из приведенных диаграмм (см. Приложение 8). Прогнозы показывают достаточно выраженный подъем. Но прогноз методом линейного тренда имеет более резкий характер, в то время как прогноз методом среднего абсолютного прироста имеет более плавную линию.

Но общая картина прогнозирования показывает, что рост безработицы в России будет продолжаться в достаточно интенсивном темпе и к 2000 году достигнет более 4000 тыс. человек.

Используемая литература

«Статистический сборник», Госкомстат России, М. 98г.

«Статистическое моделирование и прогнозирование», ред. Гранберга, М., ФиС, 90г.

«Социальная статистика», ред. Елисеевой, М., ФиС, 97г.

«Теория статистики», ред. Шмойловой, М., ФиС, 96г.

Описание предмета: «Статистика»

Литература

1. В.И. Ширяев, Е.В. Ширяев. Принятие решений. Прогнозирование в глобальных системах. – М.: Либроком, 2010. – 176 с.
   
2. Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование. – М.: Экономика, 2011. – 606 с.
   
3. Е.И. Балалова, О.В. Каурова. Сервисная деятельность. Учет, экономический анализ и контроль. – М.: Дело и Сервис, 2006. – 288 с.
   
4. С.И. Церпенто, Н.В. Игнатова, Д.П. Церпенто. Теория бухгалтерского учета. Практикум. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 152 с.
   
5. В.И. Качалов, О.В. Качалова. Правоохранительные органы. Курс лекций в схемах и комментариях. – М.: Волтерс Клувер, 2010. – 304 с.
   
6. В.В. Власов, С.И. Митрохин, А.В. Прошкина, Т.В. Родионов, О.В. Трушина. Задачи и упражнения по математическому анализу и дифференциальным уравнениям. – М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2010. – 376 с.
   
7. Кузьмин Е.И. ; Плыс Е.В. Представление Языков Народов России И Стран Снг В Российском Сегменте Интернета. Семинар Российского Комитета Программы Юнеско «Информация Для Всех» И Межрегионального Центра Библиотечного Сотрудничества В Рамках Международной Конференции «Eva 2007 Москва. – М.: , 2008. – 105 с.
   
8. А.Г. Багдоев, В.И. Ерофеев, А.В. Шекоян. Линейные и нелинейные волны в диспергирующих сплошных средах. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. – 320 с.
   
9. М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова. Практикум по общей теории статистики. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 368 с.
   
10. В.В. Крылов, С.А. Буров, И.Е. Галанкина, В.Г. Дашьян. Пункционная аспирация и локальный фибринолиз в хирургии внутричерепных кровоизлияний. – М.: Авторская академия, 2009. – 160 с.
    
11. В.И. Добреньков, П.В. Агапов. Война и безопасность России в XXI веке. – М.: Академический Проект, Альма Матер, 2011. – 224 с.
    
12. З.И. Кругляк, М.В. Калинская. Налоговый учет и отчетность в современных условиях. – М.: Инфра-М, 2013. – 352 с.
    
13. В.И. Ширяев, Е.В. Ширяев. Принятие решений. Прогнозирование в глобальных системах. – М.: Либроком, 2013. – 176 с.
    
14. А.И. Таганов, Д.В. Гильман. Методологические основы анализа и аттестации уровней зрелости процессов программных проектов в условиях нечеткости. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2014. – 168 с.
    
15. М.И. Клопов, А.В. Гончаров, В.И. Максимов. Гормоны, регуляторы роста и их использование в селекции и технологии выращивания сельскохозяйственных растений и животных. Учебное пособие. – СПб.: Лань, 2016. – 376 с.
    
16. Неумывакин И.П.,Лад В. Простые рецепты при повышенном и пониженном давлении. Неумывакин И.П.,Лад В. – М.: , 2016. –  с.
    
17. Логанина В.И. , Карпова О.В. Метрология, стандартизация, сертификация и контроль качества в строительстве. – М.: КноРус, 2018. – 312 с.
    

Образцы работ

Задайте свой вопрос по вашей проблеме

		Гладышева Марина Михайловна marina@studentochka.ru +7 911 822-56-12 с 9 до 21 ч. по Москве.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.