Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Декабря 2013 в 12:34, дипломная работа
Основными задачами данного исследования являются:
– рассмотреть теоретические основы прогнозирования развития образования;
– дать анализ системы прогнозирования образования;
– проанализировать и сделать выводы о целесообразности социального прогнозирования.
Введение
1 Теоретические основы прогнозирования образования
1.1 Понятие системы образования
1.2 Общая характеристика методов прогнозирования образования
2 Анализ и оценка развития образования в Республике Мордовия
2.1 Исследование основных показателей системы образования
2.2 Государственное регулирование образования в Республике Мордовия
2.3 Рассмотрение факторов, влияющих на развитие образование, при помощи факторного анализа
3 Прогнозирование развития образования в Республике Мордовия
3.1 Прогнозирование методом экстраполяции
3.2 Прогнозирование с помощью корреляционно-регрессионного анализа
3.3 Прогнозирование развития образования методом экспоненциального сглаживания
4 Рекомендации для дальнейшего развития образования в Республике Мордовия
Заключение
Список использованной литературы
Показатель |
У |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
1997 г. |
789 |
136,5 |
-579 |
20,3 |
7493 |
1998 г. |
785 |
132,6 |
-372 |
20,3 |
7469 |
1999 г. |
782 |
124,5 |
-432 |
20,7 |
6994 |
2000 г. |
781 |
122,9 |
-1218 |
20,9 |
7148 |
2001 г. |
775 |
119,7 |
-2139 |
21,5 |
7049 |
2002 г. |
772 |
116,3 |
-2071 |
21,7 |
7131 |
2003 г. |
760 |
107,8 |
-1142 |
23,6 |
7433 |
2004 г. |
748 |
99 |
-1657 |
23,8 |
7689 |
2005 г. |
721 |
91 |
-1303 |
24,3 |
7394 |
2006 г. |
700 |
83,8 |
-996 |
25,6 |
7367 |
2007 г. |
674 |
78,3 |
434 |
26 |
7728 |
2008 г. |
601 |
74,2 |
491 |
27 |
8215 |
2009 г. |
555 |
71,8 |
581 |
27,4 |
8103 |
2010 г. |
498 |
70,4 |
631 |
27,9 |
7974 |
2011 г. |
458 |
70,3 |
-431 |
28,6 |
7918 |
Для начала определим
тесноту связи между
Таблица 13 – Корреляция исходных данных
Переменная |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
У |
Х1 |
1,000000 |
-0,542396 |
-0,985424 |
-0,768289 |
Х2 |
-0,542396 |
1,000000 |
0,572515 |
0,744940 |
Х3 |
-0,985424 |
0,572515 |
1,000000 |
0,813697 |
У |
-0,768289 |
0,744940 |
0,813697 |
1,000000 |
По таблице мы можем сказать, что наибольшая теснота связи наблюдается у зависимой переменной с Х3, то есть на численность обучающихся (студентов) в высших учебных заведениях влияют в большей степени численность учащихся в общеобразовательных учреждениях, но и теснота взаимодействия с другими независимыми переменными так же высока.
Данный график показывает, что переменная У отклоняется значительно от минимального значения, что не является нормой, поэтому могут возникнуть некоторые неточности при разработке прогноза.
Составим итоговую таблицу регрессии (таблица 14):
Таблица 14 – Итоговая таблица регрессии
Множ.R2 |
0,95852 |
Множ.R |
0,91877 |
Скорректир.R2 |
0,88628 |
F(3,11) |
28,27615 |
p |
0,00002 |
Ст.ош.оценки |
37,78690 |
Мы видим, что коэффициент детерминации и корреляции высоки, что говорит о высоком влиянии независимых переменных на У. Составим уравнение корреляции на основе следующей таблицы:
Таблица 15 – Скорректированное значение коэффициента корреляции
Beta |
Stt. Err. of Beta |
В |
Stt. Err. of B |
t(10) |
p | |
3117,064 |
750,7080 |
4,15217 |
0,001973 | |||
Х1 |
-1,38182 |
0,564093 |
-6,371 |
2,6008 |
-2,44963 |
0,034280 |
Х2 |
-0,17493 |
0,135822 |
-0,021 |
0,0163 |
-1,28793 |
0,226776 |
Х3 |
-2,28272 |
0,621983 |
-86,227 |
23,4947 |
-3,67006 |
0,004317 |
Х4 |
0,12158 |
0,201154 |
0,035 |
0,0583 |
0,60442 |
0,559028 |
Можно сделать вывод, что при расчёте прогноза зависимой переменной (при составлении уравнения регрессии) стоит учитывать влияние Х1 и Х3, а именно численность обучающихся в дошкольных и в общеобразовательных учреждениях.
Составим уравнение регрессии:
У=3117,064-6,371*X1-86,227*X3+
Проведём анализ остатков (рисунок 4).
Рисунок 6 – Вероятностный график ошибок
Ошибки находятся в достаточно близком расстоянии от линии регрессии, что говорит о верности наших расчетов.
Рассчитаем
прогноз число
Для начала отобразим прогноз независимых переменных (таблица).
Таблица 16 – Прогнозные значения переменных Х1, Х3, Х4.
Показатель |
Х1 |
Х3 |
Х4 |
2012 г. |
60,3552 |
29,8012 |
8379,718 |
2013 г. |
56,2325 |
30,6733 |
8563,871 |
2014 г. |
52,2554 |
31,5708 |
8762,006 |
2015 г. |
48,4239 |
32,4937 |
8974,123 |
2016 г. |
44,738 |
33,442 |
9200,22 |
2017 г. |
41,1977 |
34,4157 |
9440,299 |
2018 г. |
37,803 |
35,4148 |
9694,358 |
2019 г. |
36,8752 |
36,4393 |
9962,3993 |
С помощью уравнения регрессии рассчитаем прогноз нашей зависимой переменной (таблица).
Таблица 17 – Прогнозные значения числа общеобразовательных учреждений
Показатель |
Прогноз |
-95,0%CL |
+95,0%CL |
2012 г. |
458,22 |
388,13 |
528,31 |
2013 г. |
415,78 |
326,65 |
504,91 |
2014 г. |
370,71 |
259,90 |
481,53 |
2015 г. |
323,02 |
188,06 |
457,98 |
2016 г. |
272,70 |
111,26 |
434,15 |
2017 г. |
219,76 |
29,54 |
409,98 |
2018 г. |
241,39 |
62,24 |
420,54 |
2019 г. |
88,77 |
-176,87 |
319,18 |
Мы наблюдаем явную динамику спада. Связать это можно с демографическим спадом
3.3 Прогнозирование развития образования методом экспоненциального сглаживания
Для построения прогноза занятости населения в Республике Мордовия воспользуемся методами экспоненциального сглаживания в ППП STATISTICA. Экспоненциальное сглаживание очень популярный метод прогнозирования очень многих временных рядов. Исторически метод был независимо открыт Броуном и Холтом. Метод экспоненциального сглаживания в отличие от метода скользящих средних еще и может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции на один период вперед и автоматически корректирует любой прогноз в свете различий между фактическим и спрогнозированным результатом. Именно поэтому метод обладает явным преимуществом над ранее рассмотренным.
Для прогнозирования
занятости населения в
Таблица 18 – Численность студентов в высших учебных заведениях
Показатель |
численность студентов в высших учебных заведениях - всего, тыс. человек |
1985 г. |
20000 |
1986 г. |
20400 |
1987 г. |
20659 |
1988 г. |
20800 |
1989 г. |
21100 |
1990 г. |
21400 |
1991 г. |
21900 |
1992 г. |
22200 |
1993 г. |
21400 |
1994 г. |
22100 |
1995 г. |
22900 |
1996 г. |
24800 |
1997 г. |
26500 |
1998 г. |
28900 |
1999 г. |
29500 |
2000 г. |
30200 |
2001 г. |
31900 |
2002 г. |
36114 |
2003 г. |
40114 |
2004 г. |
42900 |
2005 г. |
43600 |
2006 г. |
43500 |
2007 г. |
40126 |
2008 г. |
38850 |
2009 г. |
40753 |
2010 г. |
38804 |
2011 г. |
35491 |
Представим данные этой таблицы в виде графика для выбора подходящей нам модели (рисунок 1).
Рисунок 7 – численность студентов в высших учебных заведениях
Данный показатель взят за 27 лет. Мы наблюдаем постоянную динамику увеличения данного показателя вплоть до 2005 года, при чём за эти 20 лет (т.е. с 1985 года) численность студентов возросла в два раза. Развитие данного показателя никак не связано с открытием новых университетов: их количество оставалось неизменным. Связать это можно с тем, что выросло число выпускников, получивших аттестат об основном (общем) образовании (показатель этот начал увеличиваться с 1994 года), что в свою очередь связано с увеличивающимся коэффициентом рождаемости в 1970-х гг. Наибольший спад наблюдался в 2006-2007 и в 2009-2011 гг. это так же объясняется демографическим кризисом 90-х гг. Также резкий спад именно в 2009 году можно объяснить введением ЕГЭ. Учащиеся, желая избежать возможных неудач на экзамене и соответственно окончания школы без аттестата, уходили после 9 класса. Значительное увеличение показателя наблюдалось в 2008 г. Причиной этому послужило введение дополнительных бюджетных мест.
Для дальнейшего прогнозирования сгладим ряд. Полученные данные отобразим в таблице 2.
Таблица 19 – Сглаженный ряд
Показатель |
Сглаженный ряд |
1985 |
20199,01 |
1986 |
20400,00 |
1987 |
20808,00 |
1988 |
21072,18 |
1989 |
21216,00 |
1990 |
21522,00 |
1991 |
21828,00 |
1992 |
22338,00 |
1993 |
22644,00 |
1994 |
21828,00 |
1995 |
22542,00 |
1996 |
23358,00 |
1997 |
25296,00 |
1998 |
27030,00 |
1999 |
29478,00 |
2000 |
30090,00 |
2001 |
30804,00 |
2002 |
32538,00 |
2003 |
36836,28 |
2004 |
40916,28 |
2005 |
43758,00 |
2006 |
44472,00 |
2007 |
44370,00 |
2008 |
40928,52 |
2009 |
39627,00 |
2010 |
41568,06 |
2011 |
39580,08 |