Занятость населения Р. Бурятия

 

ra =25,29/87,2=0,29

Приводим  сопоставление полученного коэффициента автокорреляции с табличным значением  при выборке n=14. При уровне значимости Р=0,05

ra табл =0,335.

Следовательно, ra факт > ra табл, что говорит о наличии автокорреляции в ряду динамики.

Критерий  Дарбина - Уотсона.

Выдвигается гипотеза Н0 об отсутствии автокорреляции.

 

Таблица 7

год	тыс. чел.	t	t2	yt	ytˆ	lt	Lt+1	Lt2	Lt+1-lt	(Lt+1-lt) 2
1997	66,99	-13	169	-870,87	60,35	6,64	5,64	44,08	-1,00	1
1998	65,03	-11	121	-715,33	59,39	5,64	2,95	31,80	-2,69	7,23
1999	61,38	-9	81	-552,42	58,43	2,95	-0,37	8,70	-3,32	11,02
2000	57,1	-7	49	-399,7	57,47	-0,37	-4,39	0,13	-4,02	16,16
2001	52,12	-5	25	-260,6	56,51	-4,39	-8,94	19,27	-4,55	20,70
2002	46,61	-3	9	-139,83	55,55	-8,94	-9,97	79,92	-1,03	1,06
2003	44,62	-1	1	-44,62	54,59	-9,97	-0,05	99,40	9,92	98,04
2004	53,58	1	1	53,58	53,63	-0,05	0,73	0,0025	0,78	0,60
2005	53,4	3	9	160,2	52,67	0,73	-2,75	0,53	-3,48	12,11
2006	48,96	5	25	244,8	51,71	-2,75	1,17	7,56	3,92	15,36
2007	51,92	7	49	363,44	50,75	1,17	1,33	1,36	0,16	0,02
2008	51,12	9	81	460,08	49,79	1,33	1,99	1,76	0,66	0,43
2009	50,82	11	121	559,02	48,83	1,99	6,00	3,96	4,01	16,08
2010	53,87	13	169	700,1	47,87	6,00	-	36	-	-
итого	757,52	-	910	-441,94	-	-	-	213,17	-	297,45

 

Величина  критерия Дарбина – Уотсона d = 297,45/213,17 = 1,39

dL =1,08

dU =1,36

Расчитанное значение попадает в отрезок от dU до 4-dU. Следовательно, нет оснований отклонять гипотезу Н0 об отсутствии автокорреляции в остатках.

После того как установлено наличие тенденции  в ряду динамики, производится ее описание с помощью методов сглаживания.

Сглаживание ряда динамики с помощью скользящей средней заключается в том, что  вычисляется средний уровень  из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем –  средний уровень из такого же числа  уровней начиная со второго, далее  – начиная с третьего и т.д. Определяем интервал сглаживания, т.е. число входящих в него уровней  m = 4. Затем находим центрированные скользящие средние, для чего найдем средние значения из 2 последовательных скользящих средних. Потом найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними. Используем эти оценки для расчета значений сезонной компоненты S.

 

Таблица 8 Расчет оценок сезонной компоненты.

год	Численность занятых, тыс. чел.	Скольз. Средняя	Центр. Скол. сред	Оценка сезон комп S
1997	61,38	-	-	-
1998	57,1	54,30	-	-
1999	52,12	50,11	52,21	-0,09
2000	46,61	49,23	49,67	-3,06
2001	44,62	49,55	49,39	-4,77
2002	53,58	50,14	49,85	3,73
2003	53,4	51,97	51,05	2,35
2004	48,96	51,35	51,66	-2,70
2005	51,92	50,71	51,03	0,89
2006	51,12	51,93	51,32	-0, 20
2007	50,82	-	-	-
2008	53,87	-	-	-

 

Рис.1 Динамика численности занятого населения  за 1997 – 2010 гг

Скользящая  средняя дает более или менее  плавное изменение уровней.

На графике  не проявляется сильно выраженный недостаток скользящих средних. Но, в начале и  в конце динамического ряда отсутствуют  данные, из-за чего становится не совсем ясна закономерность. Это и является минусом данного, наиболее простого из всех остальных метода. Для более  точного анализа использую метод  аналитического выравнивания.

Метод аналитического выравнивания и определение параметров.

Аналитическое выравнивание ряда динамики имеет задачу найти плановую линию развития (тренд) данного явления, характеризующую  основную тенденцию её динамики.

Выбор уравнения  тренда. Для отображения основной тенденции развития явления применяются  полиномы разной степени.

Рис 2. Динамика занятости населения.

На рисунке 2 видно, что по данному ряду фактически стабильными являются приросты абсолютных приростов и тренд может быть выражен параболой второй степени: У = a + b*t + c*t2, расчет которого представлен в таблице:

Таблица 9 Расчет параметров тренда

год	у	t	t2	t3	t4	yt	yt2
1992	66,99	1	1	1	1	66,99	66,99
1993	65,03	2	4	8	16	130,06	260,12
1994	61,38	3	9	27	81	184,14	552,42
1995	57,1	4	16	64	256	228,4	913,6
1996	52,12	5	25	125	625	260,6	1303
1997	46,61	6	36	216	1296	279,66	1677,96
1998	44,62	7	49	343	2401	312,34	2186,38
1999	53,58	8	64	512	4096	428,64	3429,12

 

Продолжение таблицы 9

2000	53,4	9	81	729	6561	480,6	4325,4
2001	48,96	10	100	1000	10000	489,6	4896
2002	51,92	11	121	1331	14641	571,12	6282,32
2003	51,12	12	144	1728	20736	613,44	7361,28
2004	50,82	13	169	2197	28561	660,66	8588,58
2005	53,87	14	196	2744	38416	754,18	10558,52
итого	757,52	105	1015	11025	127687	5460,43	52401,69

 

Система нормальных уравнений для расчета  параметров параболы второй степени  составит:

na + b t + c t2 = y

a t + b t2 +c t3 = yt

a t2 + b t3 + c t 4 = yt2

Исходя  из итоговой строки табл.5, система предстанет в виде:

14a+105b+1015c = 757,52

105a+1015b+11025c = 5460,43

1015a+11025b+127687c = 52401,69

Решив систему  уравнений, получим параметры уравнения  тренда:

a = 72,33: b = - 5,07: c = 0,27

Соответственно  уравнение тренда составит:

У= 0,27t2-5,07t+72,33

Оценим  параметры уравнения на типичность. Для расчёта используем следующие  формулы:

где, S2 - остаточная уточнённая дисперсия;

mа, mв,m c - ошибки по параметрам.

После подстановки  значений получились следующие данные:

S2 = 118,26/12 = 9,85

mа = 3,14/3,74 = 0,839

mв = 9,85 /227,5 = 0,04

m r = 0,27

Оценим  значимость параметров модели по критерию Стьюдента. Предположим, что параметры  и коэффициент корреляции стат. значимы. Для расчёта использую следующие  формулы:

где, ta, tb - расчётное значение t-критерия Стьюдента для параметров.

После подстановки  данных в формулы получил следующие  значения:

ta = 72,33/0,839 = 86,2

tb = - 5,07/0,4 = - 12,67

t с = 0,27/0,4 = 0,675

tрасчётное = ta + tb + t с = 74,2

Сравним полученное значение t-критерия Стьюдента (расчётное) с табличным t-критерием Стьюдента. tтабличное при Р =0,05 (уровень значимости) и числе степеней свободы (n-2) = 2,1788. Так как tрасчётное > tтабличное, то параметры уравнения типичны (значимы) и данное уравнение используется в дальнейших расчетах.

Оценим  уравнение в целом по критерию Фишера, выдвигаем гипотезу Н0 о том, что коэффициент регрессии равен  нулю.

Fф=Dфакт/Dост=449,72/9,85=45,6

FT(v1=1; v2=12) =4,75.

Поскольку Fф > FT при 5% -ном уровне значимости гипотеза Н0 отвергается, уравнение в целом стат. значимо. Коэффициент детерминации здесь составляет 0,632. Следовательно, уравнением регрессии объясняется 63,2% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится 36,8% её дисперсии (т.е. остаточная дисперсия).

 

 

 

 

 

Заключение

 

В теоретической части курсовой работы были рассмотрены вопросы  о занятости.

По мнению большинства экономистов, полная занятость – понятие абстрактное, не совместимое с идеей развитого  рыночного хозяйства.

Исходя из этого, можно сказать, что в сфере занятости региональные органы власти должны разработать действенные  меры по оказанию помощи в трудоустройстве  молодежи, лиц зрелого возраста (в  случае потери работы) и лиц с  ограниченными трудовыми способностями.

В Росси идет формирование конкретных механизмов государственного регулирования  рынка трудовых ресурсов. Определенные шаги здесь уже сделаны: принят Закон  о занятости, создана государственная  служба занятости, развертывается система  переподготовки кадров, официально устанавливаются  прожиточный минимум и минимальная  заработная плата. Впрочем, пока два  последних индикатора являются в  России (в отличие от высокоразвитых стран с рыночной экономикой) лишь условными показателями. Дело в том, что минимальная заработная плата  установлена на столь низком уровне, что любая ставка легко укладывается в этот норматив.

При решении задач в расчетной  части курсовой работы было проделано: