統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策課程論文-中國(guó)個(gè)體就業(yè)人口數(shù)

1、<p>　　各專業(yè)全套優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計(jì)圖紙</p><p>　　統(tǒng) 計(jì) 預(yù) 測(cè) 和 決 策 課 程 論 文</p><p>　　------------------中國(guó)個(gè)體就業(yè)人口數(shù)</p><p>　　學(xué) 院： </p><p>　　班 級(jí)： </p><p>　　

2、學(xué)生姓名 ： </p><p>　　指導(dǎo)教師 ： </p><p>　　完成時(shí)間 ： </p><p><b>　　目 錄</b></p><p>　　摘要………………………………………………………………2</p><p>　　一 緒論………

3、……………………………………………………3</p><p>　　二 數(shù)據(jù)來源………………………………………………………3</p><p>　　三 模型及預(yù)測(cè)方法的介紹………………………………………4</p><p>　　四 模型建立、求解及檢驗(yàn)………………………………………8</p><p>　　1.移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)……………………………………

4、………8</p><p>　　2.指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)……………………………………………9</p><p>　　3.一元線性回歸預(yù)測(cè) ………………………………………10</p><p>　　五 分析與結(jié)論…………………………………………………11</p><p>　　六 參考文獻(xiàn)……………………………………………………12</p>&

5、lt;p><b>　　摘 要</b></p><p>　　“十二五”期間,我國(guó)勞動(dòng)力總量供求矛盾不減,結(jié)構(gòu)性矛盾更加突出,仍將面臨較大的就業(yè)壓力。這是人力資源和社會(huì)保障部就業(yè)促進(jìn)司司長(zhǎng)于法鳴日前透露的。于法鳴說,預(yù)計(jì)未來5年,我國(guó)平均每年需要解決2500萬人就業(yè),比“十一五”期間有所增加。而如果經(jīng)濟(jì)增速保持在8%,每年能提供的崗位約為1200萬個(gè),存在較大的供需矛盾,未來5年應(yīng)當(dāng)把就業(yè)

6、放在更加重要的位置上加以推動(dòng)。目前,中國(guó)就業(yè)促進(jìn)會(huì)正在進(jìn)行深入研究,為決策制定提供依據(jù)。(文/白天亮據(jù)《人民日?qǐng)?bào)》)未來5年每年需就業(yè)人口數(shù)約2500萬。正"十二五"期間,我國(guó)勞動(dòng)力總量供求矛盾不減,結(jié)構(gòu)性矛盾更加突出,仍將面臨較大的就業(yè)壓力。這是人力資源和社會(huì)保障部就業(yè)促進(jìn)司司長(zhǎng)于法鳴日前透露的。</p><p>　　本論文通過收集全國(guó)2001-2013年的個(gè)體就業(yè)人員人口總數(shù)數(shù)據(jù)，并且分別

7、采用移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、一元線性回歸預(yù)測(cè)模型對(duì)全國(guó)未來五年的人口就業(yè)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過建模求解我們可以預(yù)測(cè)到未來五年個(gè)體就業(yè)人口總數(shù)成上升趨勢(shì)</p><p>　　關(guān)鍵詞：移動(dòng)平均法；指數(shù)平滑法；線性回歸；excel</p><p><b>　　一、緒論</b></p><p>　　就業(yè)是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途徑。<

8、;/p><p>　　中國(guó)有近13億人口，是世界上人口最多的國(guó)家。在中國(guó)，解決就業(yè)問題任務(wù)繁重、艱巨、緊迫。中國(guó)政府從億萬人民的根本利益出發(fā)，高度重視就業(yè)問題。中國(guó)政府依據(jù)《中華人民共和國(guó)憲法》，以及《中華人民共和國(guó)勞動(dòng)法》等法律法規(guī)，保障勞動(dòng)者的就業(yè)權(quán)利，采取各種政策措施積極促進(jìn)就業(yè)，不斷滿足勞動(dòng)者的就業(yè)需求。中國(guó)政府從國(guó)情出發(fā)，通過實(shí)踐探索并借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，制定和實(shí)施了一系列積極的就業(yè)政策。目前，中國(guó)已建立起市場(chǎng)導(dǎo)向

9、的就業(yè)機(jī)制，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期形成的企業(yè)富余人員問題基本得到解決，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整中就業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，就業(yè)結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，就業(yè)渠道不斷拓寬，就業(yè)形式更加靈活，總體上保持了就業(yè)形勢(shì)的基本穩(wěn)定。</p><p><b>　　二、數(shù)據(jù)來源</b></p><p>　　從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒上得到的安徽省2001到2013年總?cè)丝跀?shù)的數(shù)據(jù)，如下：</p><p&g

10、t;　　表1： 個(gè)體就業(yè)人口數(shù)</p><p>　　三、模型及預(yù)測(cè)方法的介紹</p><p><b>　　1.移動(dòng)平均法：</b></p><p>　　移動(dòng)平均法是根據(jù)時(shí)間序列資料逐項(xiàng)推移，依次計(jì)算包含一定項(xiàng)數(shù)的時(shí)序平均數(shù),以反映長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法。當(dāng)時(shí)間序列的數(shù)值由于受周期變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)的影響，起伏較大，不易顯示出發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，可用移動(dòng)平均法，消

11、除這些因素的影響，來分析、預(yù)測(cè)序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)。移動(dòng)平均法有簡(jiǎn)單的平均法、加權(quán)平均法和趨勢(shì)移動(dòng)平均法。</p><p>　?。?）簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法</p><p>　　設(shè)時(shí)間序列為: ; 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為:</p><p><b>　　,</b></p><p>　　式中：—t期移動(dòng)平均數(shù)</p>&

12、lt;p><b>　　N— 移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)</b></p><p>　　預(yù)測(cè)公式為: </p><p>　　即以第t期移動(dòng)平均數(shù)作為第t+1期的預(yù)期值。</p><p>　　簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法只適合做近期預(yù)測(cè)，即只能對(duì)后續(xù)相鄰的那一項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。它一般適用于預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展趨勢(shì)變化不大的情形。如果預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展趨勢(shì)存在其

13、他復(fù)雜的變化，采用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法就會(huì)產(chǎn)生較大的預(yù)測(cè)偏差。</p><p>　?。?）加權(quán)移動(dòng)平均法</p><p>　　在簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法計(jì)算公式中，每期數(shù)據(jù)在求平均時(shí)的作用是等同的。但是，實(shí)際上每期數(shù)據(jù)所包含的信息量是不一樣的，近期數(shù)據(jù)包含著更多關(guān)于未來情況的信息。因此，把各期數(shù)據(jù)等同看待是不盡合理的，應(yīng)考慮各期數(shù)據(jù)的重要性，對(duì)近期數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)重，這就是加權(quán)平均法的基本思想。</

14、p><p>　　加權(quán)移動(dòng)平均法的計(jì)算公式為:</p><p>　　式中：—t期加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)</p><p><b>　　—的權(quán)數(shù)</b></p><p>　　預(yù)測(cè)公式： </p><p>　　即以第t期加權(quán)移動(dòng)平均數(shù)作為第t+1期的預(yù)期值。</p>

15、;<p>　　利用加權(quán)移動(dòng)平均法，可以更準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況。但在加權(quán)移動(dòng)平均法中，的選擇，同樣具有一定的經(jīng)驗(yàn)性。一般的原則是:近期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)大，遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)小。至于大小到什么程度，完全靠預(yù)測(cè)者對(duì)序列進(jìn)行的全面了解和分析而定。</p><p><b>　　2 指數(shù)平滑法：</b></p><p>　　指數(shù)平滑法是在移動(dòng)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時(shí)間序列分

16、析預(yù)測(cè)法，它是通過計(jì)算指數(shù)平滑值，配合一定的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。其原理是任一期的指數(shù)平滑值都是本期實(shí)際觀察值與前一期指數(shù)平滑值的加權(quán)平均。指數(shù)平滑法保留了移動(dòng)平均法的有點(diǎn)，也消除了移動(dòng)平均法對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量大和對(duì)最近的N期數(shù)據(jù)等同看待，而對(duì)t-T期以前的數(shù)據(jù)則完全不考慮這兩個(gè)缺點(diǎn)。它既不需要存儲(chǔ)很多歷史數(shù)據(jù)，又考慮了各期數(shù)據(jù)的重要性，而且使用了全部歷史資料。它是移動(dòng)平均法的改進(jìn)和發(fā)展，應(yīng)用極為廣泛。指數(shù)平滑法根據(jù)平滑次數(shù)的

17、不同，又分為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法。本文只介紹一次指數(shù)平滑法，介紹如下：</p><p>　　設(shè)時(shí)間序列為;一次指數(shù)平滑公式為：</p><p>　　式中：—一次指數(shù)平滑值；</p><p><b>　　—平滑系數(shù)，且。</b></p><p><b>　　預(yù)測(cè)模型為：</b>

18、;</p><p>　　也就是以第t期指數(shù)平滑值作為t+ 1期預(yù)期值。</p><p>　　在進(jìn)行指數(shù)平滑時(shí)，加權(quán)系數(shù)的選擇很重要。的大小規(guī)定了在新預(yù)測(cè)值中新數(shù)據(jù)和原預(yù)測(cè)值所占的比重。值越大，新數(shù)據(jù)所占的比重就愈大，原預(yù)測(cè)值所占的比重就愈小，反之則相反。值的選擇一般遵循下列原則:</p><p>　　a.如果時(shí)間序列波動(dòng)不大，比較平穩(wěn)，則應(yīng)取小一點(diǎn)，如0. 1 —0

19、. 3，以減少修正幅度，使預(yù)測(cè)模型能包含較長(zhǎng)時(shí)間序列的信息。</p><p>　　b.如果時(shí)間序列具有迅速且明顯的變動(dòng)傾向，則應(yīng)取大一點(diǎn)，如0.6—0.8使預(yù)測(cè)模型靈敏度高一些，以便迅速跟上數(shù)據(jù)的變化。</p><p>　　在實(shí)用時(shí)，類似于移動(dòng)平均法，多取幾個(gè)值進(jìn)行試算，看哪個(gè)預(yù)測(cè)誤差較小，就采用哪個(gè)值作為權(quán)重。</p><p>　　用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)，除了選

20、擇合適的外，還要確定初始值初始值是由預(yù)測(cè)者估計(jì)或指定的。當(dāng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)較多，比如在20個(gè)以上時(shí)初始值對(duì)以后的預(yù)測(cè)值影響很少，可選用第一期數(shù)據(jù)為初始值。如果時(shí)間序列的數(shù)據(jù)較少，在20個(gè)以下時(shí)，初始值對(duì)以后預(yù)測(cè)值影響很大，這時(shí)，就必須認(rèn)真研究如何正確確定初始值。一般以最初幾期實(shí)際值的平均值作為初始值。\</p><p><b>　　3.一元線性回歸</b></p><p&g

21、t;　　回歸分析是一種應(yīng)用極為廣泛的數(shù)量分析方法，是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。它用于分析事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，側(cè)重觀察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系，有助于人們準(zhǔn)確的把握因變量與自變量之間的關(guān)系，進(jìn)而為預(yù)測(cè)提供了科學(xué)依據(jù)。</p><p>　　回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為

22、線性回歸分析和非線性回歸分析。因?yàn)樨涍\(yùn)量往往受很多因素影響，處理這類經(jīng)濟(jì)問題單用一元線性回歸模型是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，所以在此研究中，必須考慮多元的線性回歸模型，多元線性回歸模型跟一元線性回歸模型類似，只不過在具體計(jì)算上較為復(fù)雜。</p><p>　　一元線性回歸模型的數(shù)學(xué)模型為：</p><p>　?。?） 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)</p><p>　　為了檢驗(yàn)總的回歸效果, 人們常

23、引用無量綱指標(biāo)復(fù)相關(guān)系數(shù)</p><p><b>　　或</b></p><p><b>　　其中，</b></p><p>　　稱為復(fù)相關(guān)系數(shù)。很顯然，越大說明回歸方程與樣本值擬合得越好，反之越差。由于與模型中的解釋變量個(gè)數(shù)有關(guān)，即如果觀測(cè)值不變，決定系數(shù)將隨解釋變量的數(shù)目增大而增大，因而需對(duì)進(jìn)行調(diào)整。</p>

24、;<p>　　調(diào)整后的決定系數(shù)，即修正后的，其中為變量個(gè)數(shù)。因此多元線性回歸方程的的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)采用修正的,修正的越接近1，說明回歸方程對(duì)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合優(yōu)度越高，反之，修正的越接近于0，說明回歸方程據(jù)點(diǎn)的擬合優(yōu)度越低。</p><p>　　（2）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)</p><p>　　回歸方程的顯著性檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)被解釋變量與所有解釋變量之間的線性關(guān)系是否顯著，用線性模型來

25、描述它們之間的關(guān)系是否恰當(dāng)。</p><p>　　利用檢驗(yàn)對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的方法稱為方差分析。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量</p><p><b>　　，</b></p><p>　　對(duì)于給定的置信度, 由分布表可查得的值, 如果根據(jù)統(tǒng)計(jì)量算得的值為, 則拒絕原假設(shè)， 即個(gè)自變量的總體回歸效果是顯著的, 否則認(rèn)為回歸效果不顯著。</p>&

26、lt;p>　?。?）回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)</p><p>　　回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)的主要目的是研究回歸方程中的每個(gè)解釋變量與被解釋變量之間是否存在顯著的線性關(guān)系，也就是研究每個(gè)解釋變量能否有效地解釋被解釋變量的線性關(guān)化，它們能否保留在線性回歸方程中。</p><p>　　四、模型的建立、求解及檢驗(yàn)</p><p>　　1.移動(dòng)平均法、加權(quán)平均法預(yù)測(cè)：</

27、p><p><b>　?、牛?jiǎn)單移動(dòng)平均法</b></p><p>　　根據(jù)數(shù)據(jù)波動(dòng)情況及經(jīng)驗(yàn)設(shè)定移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)N=2，再根據(jù)預(yù)測(cè)公式；，</p><p>　　求出簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法的預(yù)測(cè)值并計(jì)算其誤差。</p><p>　　運(yùn)用excel軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單移動(dòng)平均,得到預(yù)測(cè)值和誤差如下： 表2 移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)及誤差結(jié)果

28、</p><p>　　2．指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)：</p><p>　　根據(jù)經(jīng)驗(yàn)顯示，我們?nèi)∑交禂?shù)=0.9然后將數(shù)據(jù)代入指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)公式：</p><p>　　利用excel軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算并求其誤差得到如下表格：</p><p>　　表3 ：指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)值</p><p><b>　　3.一元線性回歸：<

29、;/b></p><p>　　⑴．對(duì)2001-2013年個(gè)體就業(yè)人口數(shù)據(jù)做時(shí)序散點(diǎn)圖，如圖1所示。由時(shí)序圖可以看出隨著時(shí)間的移動(dòng)，就業(yè)人口數(shù)大體上呈上升的趨勢(shì)。</p><p>　?、疲鶕?jù)上述趨勢(shì)圖我們可以看出就業(yè)人口與年份大體上成一元線性回歸，因此我設(shè)年份為自變量，就業(yè)人口數(shù)為因變量，進(jìn)行一元線性回歸建模。</p><p><b>　　源數(shù)據(jù)如下

30、表格：</b></p><p>　　表4 安徽省各年份人口總數(shù)</p><p>　　下面我們利用EXCEL軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并進(jìn)行一元線性回歸分析：</p><p><b>　?、伲斎霐?shù)據(jù)</b></p><p>　?、冢c(diǎn)擊“工具“數(shù)據(jù)分析”→“回歸”，彈出對(duì)話框，選擇人口數(shù)Y為因變量，年份X為自變量，點(diǎn)

31、擊“確定”，輸出結(jié)果如下截圖：</p><p><b>　　結(jié)果分析：</b></p><p>　?。?）由圖可知決定系數(shù)P值小于0.05，說明一元線性回歸模型擬合優(yōu)度很高，說明就業(yè)人口總數(shù)與年份具有很強(qiáng)的線性關(guān)系。</p><p>　　（2）由圖4方差分析表知F統(tǒng)計(jì)量的值為3.41E-06，小于顯著水平0.05，說明回歸方程較顯著。 <

32、/p><p><b>　　五、模型的評(píng)價(jià)</b></p><p>　　該論文 介紹了三種預(yù)測(cè)模型或方法分別為移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法、一元線性回歸預(yù)測(cè)模型，這三種方法、模型各有優(yōu)缺點(diǎn)，一下便是對(duì)各模型的分析。</p><p>　?、?移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法</p><p>　　優(yōu)點(diǎn)：從前面模型及方法的檢測(cè)中我們可以發(fā)現(xiàn)

33、移動(dòng)平均預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法的誤差均比較小，精度較高，與實(shí)際數(shù)據(jù)比較吻合，因此我們可以采用這兩種方法進(jìn)行人口預(yù)測(cè)。</p><p><b>　　缺點(diǎn)：</b></p><p>　?、?移動(dòng)平均法的移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)N不能確定，需要依靠經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行取值，不同的取值會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)值的不同，以及誤差的波動(dòng)；</p><p>　?、?移動(dòng)平均法的預(yù)測(cè)必須

34、依賴與前一期、前兩期，甚至前三期（取決于移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)）的數(shù)據(jù)，因此不能獨(dú)立預(yù)測(cè)某一期的值‘</p><p>　?、?指數(shù)平滑法的平滑系數(shù)也是不確定量，容易對(duì)預(yù)測(cè)值造成誤差；指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)同移動(dòng)平均法一樣也是依賴與前面的數(shù)據(jù)，不能進(jìn)行獨(dú)立預(yù)測(cè)。</p><p>　?、?一元線性回歸模型</p><p>　　論文前面介紹的一元線性回歸模型簡(jiǎn)單的認(rèn)為人口總數(shù)與時(shí)間成線性關(guān)

35、系，方差分析表中與回歸系數(shù)表中P值均小于0.05，則說明回歸方程較顯著。</p><p><b>　　六、參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1]中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.2013年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M].中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社</p><p>　　[3]趙彥云，宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析[M]，北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2003.</p><p>