信息分析与预测论文

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1、摘要：中国大学生的就业形势越来越严峻，高校扩招，毕业生的人数快速增加，就业岗位越来越饱和，大学生就业难的问题已经引起了社会各界的关注。本文采用三次指数平滑法对大学生的就业人数进行分析和预测，并根据当前存在的问题进行分析，并提出一些建议。关键词：大学生就业分析预测三次指数平滑法近年来,中国大学毕业生数量逐年增多,大学生面临非常严峻的就业形势,加之当前金融危机的影响,毕业生的就业受到前所未有的挑战,大学生在毕业后能否顺利就业,已成为全社会普遍关注的热点问题。大学生就业难既有社会原因、政策原因,也有大学生自身

2、的原因。解决大学生就业难的问题事关大学生的切身利益,更关系到社会的和谐稳定,需要政府、企业、高校和大学生共同的努力。（一）对大学生就业人数的分析预测本文将采用三次指数平滑法对我国高校的就业人数进行分析预测。首先让我们认识一下什么是三次指数平滑法。1、指数平滑法指数平滑法是1960年由美国人布郎为进行库存预测而首先提出来的,是一种在逐次实际观察基础上系统地对某一预测模型的估计系统进行修正的预测方法。预测策略是将历史观察外推至未来，然后根据自适应原理，对变化了的需求型式进行修正。即就是将历史数据中的随机因素

3、加以过滤，消除统计数据的起伏波动状况，使不规则的线型大致规则化，以便把握事物发展的主流，突出事物发展的方向和趋势。这一方法作为移动平均法的改进和发展，与其它时间序列法相比既不需要存储很多历史数据，考虑了各期数据的重要性，且使用了全部历史资料，在进行时间预测时，只需要有当期的实际值和前期的预测值，再由预测者选用一个较合理的平滑系数a即可进行简单的预测，当然进行二次、三次、乃至更高次预测时，就稍微复杂点。这一方法既简捷又方便，故它在实际预测中占有较重要的位置。2、三次指数平滑原理一次指数平滑值对于原时间序列

4、数据存在一个滞后偏差。所以，当时间序列数据呈递增或递减的趋势，即存在线性趋势时，就不能使用一次指数平滑法进行预测。与移动平均法同样道理，我们可以求出二次指数平滑值并利用滞后偏差的规律性，建立线性平滑时间关系模型，然后进行预测。如果时间序列数据的倾向性呈非线性，二次指数平滑法就不足以解决预测问题，而必须使用三次指数平滑。三次指数平滑几乎适用于所有的时间序列数据预测问题。三次指数平滑的公式：三次指数平滑时间关系预测模型为：平滑系数公式为：其中：___第时期的一次指数平滑值；___第时期的二次指数平滑值；__

5、_第时期的三次指数平滑值；___第时期研究对象的数值；___加权系数，且0<<1;___由当前时期到需要预测的时期之间的时期个数；___第（）时期的预测值；、、是二次曲线预测模型的参数。下面根据2001年到2012年的数据进行计算历届大学生就业人数统计表单位：（万）年份：人数（万）：200181200210820031602004211200526120063222007350200838620094152010455.62011475.22012514.3来源：学信网2001年至2012年中国大学生就

6、业报告由表可以看出近几年的统计数据具有迅速且明显的变动趋势所以，确定将取平滑指数=0.3，进行预测。利用指数平滑的公式，分别计算一次指数平滑值、二次指数平滑值和三次指数平滑值。=0.381+（1-0.3）81=81=0.381+（1-0.3）81=81=0.381+（1-0.3）81=81通过以上方法可以算出2001年—2012年的指数平滑数据2001—2012年全国大学生就业人数指数平滑法数据表单位：（万）年份时间序号t实际值081818120011818181812002210889.183.438

7、1.7320033160110.3791.5184.6620044211140.56106.2391.1320055261176.69127.3710220066322220.29155.24117.9720077350259.2186.43138.5120088386297.24219.67162.8620099415332.57253.54190.06201010457.6370.08288.5219.60201111475.2401.61322.43250.45201212503.2432.093

8、55.33281.91计算平滑系数如下：由公式可知，三次指数平滑预测模型为：=519.38+36.07+0.31取=1预测2013年全国大学生就业人数为：=519.38+36.07+0.31=555.76（万人）取=5预测2017年全国大学生就业人数为：=519.38+36.075+0.3152=707.48（万人）由计算结果可以看出大学生每年的就业人数是逐年增加的，但是高校每年的毕业人数也在逐年增加，下面我们来看一下2001-2012年的