我国就业人数的数学模型及其前景预测

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作者：代鹏 论文级别：硕士 学科专业名称：运筹学与控制论 中文关键词：就业人数模型 ; 逐步回归分析 ; 线性回归 英文关键词：the model of employment population ; step regression ; linear regression 学位年度：2010 导师：杨启帆 学科代码：070105 学位授予单位：浙江大学 论文提交日期：2010-05-10

摘要

就业是国民经济中极其重要的一部分,因此建立就业人数的数学模型,对于调整相关政策,提高就业率具有一定的指导意义。
     首先,文中依据经济学原理初选与模型相关指标,对指标进行双变量相关分析,并最终利用逐步回归分析算法确定了模型所涉及的九个主要指标。进而,按照样本值与估计值误差平方和最小原则,利用线性回归和非线性回归方法对数据进行年度和季度拟合,建立城镇就业人口年度和季度模型。在此基础上,文章继续按照行业,学历,就业人群,地区等分类,对模型进一步改进和完善。最后,在预测阶段,采用灰色模型对指标数据进行预测并辅助就业人口模型进行预测和对比。通篇使用统计学软件SPSS进行结果的分析与对比。
     文章利用所建立的模型对未来的就业形式进行了预测,通过与真实值的对比分析来看,误差不大,模型具有一定的实用性。但由于问题本身的复杂性,模型还有改进的余地。比如,文中并未分析指标之间的相关性,拟合函数以采用常见易处理的函数类型为主。这些都有可能造成结果出现偏差。
Employment is one of the most important parts in the national economy. So establishing the mathematical model of the employment population is in favor of adjusting the policy and improving employment.
     First of all, acting on the principles of the economics,we chose the primary indexes,then we get on to the bivariate correlation analysis. In order to get the main indexes,we use the step regression.In addition according to the principles of the minimum sum of squares between the sample value and the true value,we use the ways of linear regression and nonlinear regression to fitting the data yearly and monthly,establishing the model of the town employment population.On the base of the above,we perfect the article by creating the model which is classified by industry,education,region and so on.Finally,at the stage of prediction,we use the grey model in predicting the index value and also assistant the prediction of the employment population model. In the article,we use the statistics software SPSS in contrasting and analysis the result.
     This article has made the prediction of the future employment population.By contrasting the predict value with the true value,we found that they have not large difference.So this model have a certain usefulness.But the complexity of the problem,the model need some improvement.For example,we have not analysised the correlation of the indexes;when we are fitting the function,we chose the common function as a matter of convenience. Both of them can cause some deviation in the result.

引文

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    [8]国研网,季度数据,http://www.drcnet.com.cn/DRCNet.OLAP.Web/NewSelect/Sel ectMacroQuarter.aspx?version=Integrated。
    [9]国研网,月度数据,http://www.drcnet.com.cn/DRCNet.OLAP.Web/NewSelect/Sel ectMacroQuarter.aspx?version=Integrated。
    [10]和讯网,数据查询,http://mac.hexun.com/Default.shtml?id=I。
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