СЭА наличия, движениия и использования трудовых ресурсов в РФ (Калужская область)

Данный метод заключается в отыскании уравнения кривой, которая наиболее точно отражала бы основную тенденцию изменения уравнений в зависимости от времени (t). Уравнение, выражающее уровни динамического ряда в виде некоторой функции времени (t) называют трендом.  Параметры уравнения находят способом наименьших квадратов. Этот приём выравнивания, как и другие приёмы, следует применять в сочетании с методом укрупнения периодов.

Для данной курсовой работы были взяты: численность безработных на 1000 работающих и численность работающих на 1000 среднегодовых жителей.

 

Годы	Факт	Укрупнение	Скользящая	МНК по прямой	МНК по параболе	Откл. по прямой	Откл. по параболе
2000	17,00			16,72	16,47	0,28	0,53
2001	14,00	33,00	15,67	16,25	16,17	-2,25	-2,17
2002	16,00		14,67	15,79	15,83	0,21	0,17
2003	14,00		17,00	15,33	15,45	-1,33	-1,45
2004	21,00	47,00	16,33	14,86	15,04	6,14	5,96
2005	14,00		15,33	13,94	14,11	0,06	-0,11
2006	11,00		12,33	13,47	13,59	-2,47	-2,59
2007	12,00	49,00	11,00	13,01	13,04	-1,01	-1,04
2008	10,00		12,33	12,55	12,46	-2,55	-2,46
2009	15,00			12,08	11,84	2,92	3,16

Таблица 3.1 Динамика численности безработных на 1000 работающих

Полученные результаты показывают, что от первого периода к третьему периоду происходит также увеличение. Так в 2003-2005гг. изменение среднедушевых денежных доходов по сравнению с 2000 - 2002 гг. составляет: 47,00 – 33,00 = 14,00, а по сравнению с 2006 – 2009 гг. 49,00 – 47,00 = 2,00.

Аналогично проведем анализ по следующиму показателю: численность работающих на 1000 среднегодовых жителей.

Таблица 3.2 Динамика численности работающих на 1000 среднегодовых жителей.

Годы	Факт	Укрупнение	Скользящая	МНК по прямой	МНК по параболе	Откл. по прямой	Откл. по параболе
2000	311,00			304,50	309,80	6,50	1,20
2001	306,00	881.00	305,67	303,20	305,09	2,80	0,91
2002	300,00		301,33	301,90	301,14	-1,90	-1,14
2003	298,00		295,67	300,60	297,95	-2,60	0,05
2004	289,00	886.00	295,33	299,30	295,52	-10,30	-6,52
2005	299,00		294,33	296,70	292,92	2,30	6,08
2006	295,00		295,33	295,40	292,75	-0,40	2,25
2007	292,00	917.00	293,67	294,10	293,34	-2,10	-1,34
2008	294,00		294,00	292,80	294,69	1,20	-0,69
2009	296,00			291,50	296,80	4,50	-0,80

 

Полученные результаты показывают, что от первого периода к третьему периоду происходит также увеличение. Так в 2003-2005гг. изменение среднедушевых денежных доходов по сравнению с 2000 - 2002 гг. составляет: 886,00 – 881,00 = 5,00, а по сравнению с 2006 – 2009 гг. 917,00 – 886,00 =31,00.

 

 

3.2 Анализ рядов динамики  по уравнениям прямой и параболы

Анализ рядов динамики по уравнениям прямой и параболы заключается в отыскании уравнения кривой, которая наиболее точно отражала бы основную тенденцию изменения уровней в зависимости от времени. Выравнивание ряда по уравнению прямой линии. Для этого проанализируем таблицы 3.3 и 3.4.

 

Таблица 3.3 Расчетные данные по численности безработных на 1000 работающих

 

Остаточное СКО по прямой   2,58

Остаточное СКО по параболе   2,58

F критерий   1,00

Уравнение прямой y = 14,40 - 0,46t

Уравнение параболы y = 14,59 - 0,46t -0,02t^2

 

 

 

Таблица 3.4 Расчетные данные по численности работающих на 1000 среднегодовых жителей

 

Остаточное СКО по прямой   4,45

Остаточное СКО по параболе   3,02

F критерий   1,48

Уравнение прямой y = 298,00 - 1,30t

Уравнение параболы y = 293,84 - 1,30t + 0,38t^2

 

На основе расчетов полученных на ЭВМ можно составить уравнение прямой  по численности безработных на 1000 работающих:

 

yt=a+b*t,

 

где a и b –параметры уравнения;

t -  значение дат.

 

Уравнение линейного тренда для численности безработных на 1000 работающих y = 14,40 - 0,46t, где

a=14,40 - это среднее значение численности безработных на 1000 работающих  за динамику лет;

b=-0.46 - это среднее увеличение численности безработных на 1000 работающих в год.

Уравнение линейного тренда для численности работающих на 1000 среднегодовых жителей:

y = 298,00 - 1,30t,

где a = 298,00 – это средняя численность работающих на 1000 среднегодовых жителей за динамику лет;

b = 1,30 –это среднее снижение численности работающих на 1000 среднегодовых жителей в год.

Подставим в полученные уравнения соответствующие значения ti и рассчитаем сглаженные уровни.

Колебания фактических значений вышеуказанных показателей около прямой составляют соответственно:

1. 2,58 или 2,58 *100/14,40=17,9% по отношению к средней;
2. 4,45 или 4,45*100/298,00=1,49% по отношению к средней;

Проведем далее выравнивание ряда по уравнению параболы второго порядка:

 

=a+b*t+c* ,

Выравнивание ряда по уравнению параболы второго порядка.

Уравнения параболы для численности безработных на 1000 работающих:

y = 14,59 - 0,46t - 0,02t^2,

a=14.59- это выровненный уровень численности безработных на 1000 работающих для центрального года динамического ряда;

b=0.46 - среднее увеличение численности безработных на 1000 работающих за год;

c=0,02 - показывает ускорение увеличения численности безработных на 1000 работающих.

Уравнения параболы для численности работающих на 1000 среднегодовых жителей

y =293,84 – 1,30t + 0,38t^2, где

a=298,84 - это выровненный уровень численности работающих на 1000 среднегодовых жителей для центрального года динамического ряда;

b=-1,30 - среднее снижение численности работающих на 1000 среднегодовых жителей за год;

c=0,38 – показывает ускорение увеличения численности работающих на 1000 среднегодовых жителей.

Случайные колебания фактических значений для численности безработных на 1000 работающих: 2,58*100/14,59 =17,9% против 17,5% при выравнивании по прямой. Следовательно, парабола точнее воспроизводит характер изменения среднедушевых денежных доходов за исследуемый период.

Случайные колебания фактических значений для численности работающих на 1000 среднегодовых жителей составляют: 3,02*100/293,84 =1,02% против 1,49% при выравнивании по прямой. Следовательно, парабола точнее воспроизводит характер изменения числа браков за исследуемый период.

 

3.3 Построение прогноза  и его оценка

Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. Сам процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. Прогнозирование (от греч. prognosis – знание наперед) – это вид познавательной деятельности человека, направленной на формирование прогнозов развития объекта на основе анализа тенденций его развития.

Задачи экономико-статистического прогнозирования: выявление перспектив ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области на основе реальных процессов действительности: выработка оптимальных тенденций и перспективных планов с учетом составленного прогноза и оценки принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

Большая часть статистических методов прогнозирования основана на построении тренда, то есть математического уравнения, описывающего поведение прогнозируемого показателя.

На основе рассчитанного в программе «Динамика» уравнения прямой рассчитаем прогнозное значение показателя на   2011 год .

Рассчитаем прогноз на 2011: ỹ10=14,40-0,46*12 = 8.88

Рассчитаем прогноз на 2011 год по валовому региональному продукту на душу населения, руб. В ходе выравнивания исходного ряда динамики мы получили следующее уравнение тренда: y = 298,00 - 1,30t.

 Рассчитаем прогноз на 2011: ỹ10=298,00-1,30*12 =282.4.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

       

 Изучив данную тему, целью которой является статистико-экономический  анализ рынка труда по совокупности  районов Калужской области  и, рассчитав необходимые показатели, можно сделать следующие выводы:

1. При построении ранжированного ряда по признаку — коэффициент безработицы, видно, что в совокупности районов Калужской области имеются большие различия в значениях группировочного признака - от 1 до 8.8%, то есть 7.8%, а при построении интервального вариационного ряда по данному признаку было получено 5 интервалов (по 8, 9, 1, 5, 1 района в каждом интервале соответственно).
2. По результатам аналитической группировки 24 района Калужской области были выделены 3 типические группы: выше среднего уровня (10),   среднего  уровня   (8 районов),   ниже   среднего  уровня   (6 районов). Коэффициент трудоустроенности в районах 1 группы по сравнению с другими группами выше.
3. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости количества трудоустроенных на 1000 работающих, коэффициента экономически активного населения, коэффициента трудоустроенности, численности работающих на 1000 среднегодовых жителей по всей совокупности районов показал, что между результативным и факторными признаками существует достаточно тесная связь, а на изменение количества трудоустроенных на 1000 работающих наибольшее влияние оказывает численность работающих на 1000 среднегодовых жителей.
4. Индексный метод анализа показал, что интенсивность структурных сдвигов в структуре показателей трудоустроенности по индексу Салаи средняя, а по индексу Гатева – слабая.
5. При выявлении тенденций в рядах динамики, метод укрупнения интервалов показал, что за выделенные нами периоды (пятилетия) произошло снижение численности безработных на 1000 работающих и также уменьшение численности работающих на 1000 среднегодовых жителей по Малоярославецкому району.
6. При выравнивании динамического ряда по методу наименьших квадратов по численности безработных на 1000 работающих остаточное среднее квадратическое отклонение, полученное при выравнивании по параболе, несколько меньше, чем, остаточное среднее квадратическое отклонение при выравнивании по уравнению прямой. Следовательно, парабола точнее воспроизводит характер изменения численности безработных на 1000 работающих за исследуемый период. Аналогичный вывод можно сделать и при выравнивании динамического ряда по методу наименьших квадратов по численности работающих на 1000 среднегодовых жителей.