Статистический анализ занятости населения

Курсовой проект - Экономика

Другие курсовые по предмету Экономика

развитие явления во времени могут оказывать влияние различные факторы, одни из них могут формировать в рядах динамики определенную тенденцию в развитии, другие оказывать кратковременное воздействие. Поэтому необходимо определить общую тенденцию развития.

При выявлении общей тенденции развития явления применяют различные приемы и методы выравнивания:

  1. укрупнение интервалов;
  2. сглаживание рядов динамики на основе скользящих средних;
  3. аналитическое выравнивание и др.

Сглаживание рядов динамики на основе скользящих средних основана на вычислении звеньев подвижной средней из такого числа уровней ряда, которая соответствует длительности наблюдаемых в ряду динамики циклов. Для этого выбираем период скольжения, равный четырем периодам. Расчет скользящих средних состоит в определении средних величин из трех уровней ряда с отбрасыванием при вычислении каждой новой средней одного уровня ряда слева и присоединением одного уровня справа.

Скользящие средние, будут вычисляется по формуле:

 

yi = (yi-1 + yi + yi+1 + yi+2)/4

 

Чтобы получить сглаженные уровни ряда, необходимо провести центрирование расчетных средних, определяемых как простая средняя арифметическая из 2-х рядом лежащих скользящих средних:

Сглаженные уровни будут вычисляться по формуле:

 

yi = (yi-1 + yi)/2

 

Сглаживание рядов динамики отображено в таблице 6.

Таблица 6 Расчет скользящих средних и сглаженных уровней

№ГодyСкользящие средниеСглаженные уровни119989,21--219999,4510,04-320009,6111,0710,564200111,8911,9111,495200213,3412,1512,036200312,8111,4311,797200410,5710,0910,76820059,009,069,58920067,998,288,671020078,687,928,101120087,45--1220097,55--

Построим график центрированных средних с эмпирическими данными

 

Рисунок 2 Сглаживание методом скользящих средних

В общем случае кривая центрированных средних выглядит более гладкой по сравнению с кривой исходных данных. Недостатком выравнивания рядов динамики на основе центрированных средних является то, что на концах динамического ряда отсутствуют данные и в результате не ясна закономерность вначале ряда и в конце.

Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. Оно основано на допущении, что изменения в рядах динамики выражены определенным математическим законом. На основе теоретического анализа выявляется характер явления во времени и на этой основе выбирается то или иное математическое выражение типа закономерности изменения явления: линейной, степенной, показательной функции и др.

Рассматривая сглаженную линию, прлученную методом скользящих средних, мы видим, что графиик вначале идет вверх, а потом вниз, поэтому аналичическое вырвнивание будем осуществлять на основе параболы. Регрессионные функции других видов (линейная, гипербола, логарифмическая) будут заведомо иметь высокую ошибку, так как эти функцию не могут иметь одновременно и повышающийся и понижающийся участки.

Уравнение параболы имеет вид

 

 

где - аналитически полученный уровень ряда, t год.

Для облегчения расчетов, каждому году присвоим номера, такие чтобы сумма всех лет была равной нулю: t = -11, -9, …, 7, 9, 11.

Для нахождения аппроксимирующего уравнения решаем систему уравнений для параболы

 

Решим систему уравнений, подставив расчетные данные из приложения А

 

 

Решая систему получаем

 

а = 11,11; b = -0,136; с = -0,0276.

= 11,11 0,136t 0,0276t2

 

На основании полученного параметризованного уравнения находим ошибку аппроксимации по формуле

 

 

где ?(у y) / у = 1,16 (см. приложение А).

Ошибка аппроксимации хоть и превышает ошибку аппроксимации, однако уравнение регрессии является единственно возможным, следовательно мы будем использовать его в дальнейшем анализе с соответствующе степенью точности. В таблице 7 отражены исходные и данные, полученные аналитическим путем.

 

Таблица 7 Значения регрессионной функции

Годy19989,219,2719999,4510,1020009,6110,71200111,8911,10200213,3411,27200312,8111,22200410,5710,9520059,0010,4620067,999,7420078,688,8120087,457,6620097,556,28

Оценим параметры уравнения на типичность/Для того чтобы оценить параметры уравнения на типичность нужно вычислить расчетные значения t - критерия Стьюдента.

 

ta = a / ma

tb = b / mb

tс = с / mс

 

где а,b и c параметры уравнения

ma, mb, mc ошибки по параметрам

 

 

Используя расчетные данные приложения А, вычислим

 

S2 = 16,08 : (12-2) = 1,604 => S = 1,27

ma = 1,27 : = 0,367

ta= 11,11 : 0,367 = 30,3

mb = mс = 1,604 : 572 = 0,0028

tb = 0,136 : 0,0028 = 48,6

tс = 0,00278: 0,0028 = 0,99

 

Сравним расчетные значения с табличными значениями t-критерия Стьюдента, Табличное значение t-критерия Стьюдента для десяти степеней свободы и 5% уровня значимости составило

 

tтабл = 2,228

ta = 30,3 > 2,228 => параметр а типичен

tb = 48,6 > 2,228 => параметр b типичен

tс = 0,99 параметр c нетипичен

 

На основе полученных данных строим график динамики уровня безработицы в России, а также тренд найденный методом аналитического выравнивания. (Рисунок 3).

 

Рисунок 3 Аналитическое выравнивание

3.2 Анализ структуры занятости населения

 

3.2.1 Анализ структуры занятых

 

Анализ структуры занятого населения начнем с рассмотрения половой структуры занятого населения, а также структуры с точки зрения места проживания.

Ниже, в таблице 8 показаны соответствующие данные для 2009 года.

 

Таблица 8 Структура занятого населения в 2009 году.