Проведем анализ параметров на типичность. Для этого проанализируем t-статистику. Значения t-статистики расположены в таблице 10 в третьем столбце. Получены следующие результаты: t0=4,564; t1=3,111; t2=4,827tтабл (n-m-1;α/2) = (6;0.025) = 2.447Так как значение t0=4,564>tтабл =2,447, то, коэффициент регрессии aстатистическизначим. Так как t1=3,111>tтабл =2,447, токоэффициент регрессии bстатистически значим. Так как t2=4,827>tтабл =2,447, то коэффициент регрессии cстатистически значим. Результатом данного анализа является рекомендация к использованию данного уравнения регрессии для прогнозирования. Далее дадим характеристику существенности совокупного коэффициента множественной корреляции с использованием F-критерия Фишера. Результаты получены с помощью пакета «Анализ», далее «Регрессия» в Excel. (см. таблицу 11) Таблица 11 — Дисперсионный анализ.
Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия27,1 333 693 363,56668466815,261 958 590,004433.
Остаток61,4 021 862 190,233697703.
Итого88,535 555 556 Значение F — критерия Фишера находится в четвертом столбце и равно F=15,26. По таблицам Фишера найдем табличное значение при степенях свободы k1 = 2 и k2 = n-m-1 = 9 — 2 — 1 = 6, получимFтабл (2; 6) = 5,14Сравнивая фактическое значение с табличным, получаем Fфакт=15,26 > Fтабл=5,14, следоательно, коэффициент детерминации является статистически значимым и построенное уравнение регресии можно охарактеризовать как статистически надежным. Подведем итог проведенного исследования, а именно исследования зависимости уровня безработицы от индекса ВРП, %, дохода на душу населения, %, доли пенсионеров в общей численности населения, %:получено уравнение множественной регрессии: Y = 104,7233−0,247X2−2,5409X3;увеличение значения дохода на душу населения (X2) на 1 ед.изм. способствуетснижению уровня безработицы (Y) в среднем на 0,247 ед.изм.; увеличение доли пенсионеров в общей численности населения (X3) на 1 ед.изм. способствуетснижению уровня безработицы (Y) в среднем на 2,541 ед.изм.;с помощью ошибки аппоксимации, коэффициента детерминации и Fкритерия Фишера показана статистическая значимость посроенногоуравнения регрессии;
с помощью t-критерия Стьюдента показана статистическая значимость параметров модели. Вычислены выровненные значения (см. таблицу 12) Таблица 12.Год.
Уровень безработицы, %Индекс ВРП, %Доход на душу населения, %Доля пенсионеров, %y = 104,7233−0,24 692×2
— 2,54 084×320 086,2104,8118,5276,860 620 098,395,9113,727,17,79 173 220 107,3103,2112,627,47,30 109 220 116,5103,8109,628,16,26 326 420 125,5103,311 128,45,15 532 420 135,5102,2111,728,35,23 656 420 145,2100,7107,128,55,86 422 820 155,697,8110,628,35,50 817 620 165,599,8100,929,25,616 544.
Графическое изображение.
Рисунок 5.
4. Прогнозирование безработицы.
Построим прогноз численности безработного населения с помощью трех методов:
1)С помощью показателя абсолютного прироста построим прогноз численности безработных в РФ на 2016, 2017, 2018 гг. y2016(11) = 4263.
9−109.
57 = 4154.
33y2017(12) = 4154.
33−109.
57 = 4044.
76y2018(13) = 4044.
76−109.
57 = 3935.
19Выполним прогноз на 3 шага вперед, используя показатель среднего темпа роста. y2016(11) = 4263.
9•0.9771 = 4154.
33y2017(12) = 4154.
33•0.9771 = 4044.
76y2017(13) = 4044.
76•0.9771 = 3935.
192)С помощью уравнения линейного тренда построим прогноз численности безработных в РФ на 2016, 2017, 2018 гг.
Ранее по аналитическому выравниванию нашли уравнение прямой y = -140,352 t + 5535,667y (11) = -140.
352*11 + 5535.
667 = 3991.
79y (12) = -140.
352*12 + 5535.
667 = 3851.
44y (13) = -140.
352*13 + 5535.
667 = 3711.
09Согласно прогнозным значениям наблюдается незначительная тенденция к снижению численности безработных в РФ.3)Проведем прогнозирование численности безработных методом скользящих и экспоненциальных средних. С помощью пакета «Анализ», далее «Скользящее среднее» в Excelполучены следующие результаты в таблице 13. Таблица 13 — Скользящее среднее.Год.
Численность безработных, чел.
Скользящее среднее20 065 250−20 074 518,6−200 846 974 821,86720096283,75 166,43320105544,25 508,320114922,45 583,43320124130,74 865,76720134137,44 396,83320143889,44 052,520154263,94 096,92016прогноз4076,652 017прогноз4263,9Вывод:
По результам вычислений 3-х летней спольще средней наблюдается незначительный, но рост численности безработных в РФ. Фактические и прогнозные значения изобразим графически. (см. рисунок 6) Рисунок -6. С помощью пакета «Анализ», далее «Экспонентное сглаживание» в Excelполучены следующие результаты в таблице 14. Таблица 14 — Экспонентное сглаживание.Год.
Численность безработных, чел.
Экспонентное сглаживание20 065 250−20 074 518,65250200846974738,220 096 283,74709,30 620 105 544,25811,38 220 114 922,45624,35 520 124 130,75132,98 620 134 137,44431,38 620 143 889,44225,59 620 154 263,93990,2 592 016прогноз4181,8 082 017прогноз1254,542Вывод: По результам вычислений наблюдается рост численности безработных в РФ. Фактические и прогнозные значения изобразим графически. (см рисунок 7) Рисунок 7Заключение.
В данной курсовой работе проведено исследование численности безработных в Российской Федерации. Во введение раскрыта актуальность выбранной темы курсовой работы, определены объект, предмет, цели и методы исследования. В первой глава дана характеристика основных понятий занятости и безработицы населения, представлена классификация видов безработицы. Во второй главе представлена система показателей, характеризующих безработицу населения, дана характеристика уровня и структуры безработицы Российской Федерации. В третьей гдаве проведен экономико-статистический анализ уровня безработицы по статистистическим данным Федеральной государственной службы статистики РФ, а именно анализ динамикибезработицы с использованием временных рядов и многофакторный корреляционно-регрессионый анализ уровня безработицы от индекса ВРП, %, доходов на душу населения,% и доли пенсионеров в общей численности населения, %.В четвертой главе построен прогноз с использованием скользящей средней, экспонентного сглаживания, уравнения линейного тренда, абсолютного прироста и среднего прироста. В заключении поведены итоги проведенного исследования. По результатам анализа ряда динамики численности безработных в РФ получены следующие выводы:
в 2015 году по сравнению с 2014 годом численность безработного населения увеличилась в среднем на 374,5 тыс. чел. или на 9.
6%максимальный прирост численности безработного населения наблюдается в 2009 году и составляет 1586.
7 тыс. чел.
минимальный прирост численности безработного населения зафиксирован в 2012 году и составляет -791.
7 тыс. чел.
в 2015 году по сравнению с 2006 годом численность безработных в РФ уменьшилась на 986.
1 тыс. чел. или на 18.
8%По результатам аналитического выравнивания численности безработных построено уравнение тренда, по которму четко прослеживается тенденция снижения численности безработных в РФ в изучаемом периоде. По результатам многофактороногокорреляционно-регрессионого анализа исследована зависимостьуровня безработицы от индекса ВРП, %, дохода на душу населения, %, доли пенсионеров в общей численности населения, %, а именно:
получено уравнение множественной регрессии: Y = 104,7233−0,247X2−2,5409X3;экономическая интерпретация — увеличение значения дохода на душу населения (X2) на 1 ед.изм. способствуетснижению уровня безработицы (Y) в среднем на 0,247 ед.изм.; экономическая интерпретация — увеличение доли пенсионеров в общей численности населения (X3) на 1 ед.изм. способствуетснижению уровня безработицы (Y) в среднем на 2,541 ед. изм.;с помощью ошибки аппоксимации, коэффициента детерминации и Fкритерия Фишера показана статистическая значимость посроенногоуравнения регрессии;
с помощью t-критерия Стьюдента показана статистическая значимость параметров модели. Таким образом, по занятости населения мы можем судить о благосостоянии народа. Занятость населения является совокупностью отношений, которые касаются трудовой деятельности граждан. Она указывает на меру потребности предприятий в работниках, на наличие вакансий, необходимых для получения дохода. Все эти позиции позволяют считать занятость населения одной из важнейших характеристик рынка труда. Анализ уровня безработицы важен для государства, поэтому этим занимается ФСГС России (Росстат). Благодаря данным сайта Росстата был проведен анализ уровня безработицы. Было выявлено, что средний его показатель за 2012;2016 годы составил 5,4%. Согласно отчету безработица на конец прошлого года составила 5.
4% (или 4.1 млн. человек). Список использованной литературы.
Светуньков И.С., Светуньков С. Г. Методы социально-экономического прогнозирования. Том 1. Теория и методология / М.: Юрайт, 2015. — С. 30. — 351 с.
Назаров Н. Г. Практикум по социально-экономической статистике. / М.: Кнорус, 2013. ;
301с.Морозова С. В. Статистика предприятий отрасли / М.: Инфра-М, 2013. — 315с. Мелкумов Я. С. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / М.: ИНФРА-М, 2015. — 236 с. Горобец Б. С. Теория вероятностей, математическая статистика и элементы случайных процессов. / М.: Либроком, 2013.
— 299 с. Авдийский В. И., Безденежных В. М. Риски хозяйствующих субъектов: теоретические основы, методологии анализа, прогнозирования и упр.: Уч.пос. / М.: Альфа-М: НИЦ ИНФРА-М, 2013 — 368 с. Непомнящая Н. В., Григорьева Е. Г. Статистика: общая теория статистики, экономическая статистика. Практикум / Красноярск.: СФУ, 2015.
— 376 с. Харченко Л. П., Ионин В. Г., Глинский В. В. Статистика: Учебник / 3-e изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2016.
— 445 с. Сидоренко М. Г. Статистика: Учебное пособие / М.: Форум, 2016. — 160 с. Кобзарь А. И.
Прикладная математическая статистика. / М.: Физматлит, 2006. — 626−628 с. Баженов О. В. Теоретико-методологические аспекты стратегического анализа и прогнозирования деятельности предприятий: Моногр / М.: НИЦ ИНФРА-М, 2014. — 334 с. Экономическая статистика: Учебник / Московский Государственный Университет им. М. В. Ломоносова (МГУ); Под ред.
Ю.Н.Иванова — 4 изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2016. — 668 с. Елизарова Н. Н. Использование программных средств статистической обработки данных при формировании информационного обеспечения управления / «Вестник ИГЭУ» — 2009 г. — №.
3Фролова А. А. Заикин В.А., Oстанченко Л.A. Безработица в Российской Федерации / Инновационная наука. — 2016 г. — №.
2−2 (14) — С. 117−120.Бризгалова А. С. Статистическое исследование занятости населения Российской Федерации / Вопросы экономики и управления. — 2016. — № 3.
1. — С. 96−101. Лекции.Орг — публикация материала для обучения [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://lektsii.org. (дата доступа: 26.
03.2017 г.)Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.qks.ru. (дата доступа: 24.
04.2017 г.)Приложения.Приложение 1. 200 020 012 002 200 302 991 744 814 381 268 992.
Российская Федерация7699,56 423,75698,35 933,55666,5 242,05250,24 518,64697,0 20 092 010 201 120 122 791 212 649 283 584.
Российская Федерация6283,75 544,24922,44 130,74137,43 889,44263,94 243,5Приложение 2 В % 200 020 012 002 200 302 991 744 814 381 268 992.
Российская Федерация10,69,07,98,27,87,17,16,06,2 В % 200 820 092 010 201 133 309 722 519 528 275 968.
Российская Федерация6,28,37,36,55,55,55,25,65,5Приложение 3Индекс производительности труда по России и основным отраслям экономики РФ (по разделам ОКВЭД) в 2003;2015 гг.(в%к предыдущему году) Год20 032 004 200 520 062 377 445 791 569 591 399 435 001 377 277 878 468 608 В целом по экономике107,0106,5105,5107,5107,5104,895,9103,2103,8103,3102,2100,797,899,8Приложение 4Среднедушевые денежные доходы населения по Российской Федерациирублей/месяцв % ксоответствующему периоду прошлого годапредыдущему периоду2008 год.
Год14 863,6118,52 009 год.
Год16 895,0113,72 010 год.
Год18 958,4112,62 011год.
Год20 780,0109,62 012 год.
Год23 221,1111,2 013 год.
Год25 928,2111,72 014 год.
Год27 766,6107,12 015 год.
Год30 466,6110,62 016 год*Год30 738,4100,9.
