我国就业人数或城镇登记失业率建模

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1、我国就业人数或城镇登记失业率建模广东商学院贝健凤、陈铿、陈建逢摘要失业、经济增长和通货膨胀为宏观经济中特别重要的三个指标,就业是社会、国民经济中极其重要的问题。本模型从经济、教育和人口等众多因素中,通过采用统计分析等不同的方法,分别对问题做了以下处理:模型一,对收集到的多个可能因素采取逐步引入-剔除法,利用spss进行主要因素进行分析,也对未被选上因素进行分析,然后用相关分析法对因素进行验收,得到最终结果;模型二,通过对模型一中的显著相关因素的系数分析建立模型二:模型三,收集不同地区的相关因素,初步建立幂函数模型,再在对其取对数,发现具有

2、明显的多项式关系,于是在对变量进行多次变换之下,最终得以建立多变量非线性回归模型:结果我们发现该曲线的拟合度较高。模型四,通过建立BP神经网络模型,得到了各个因素与就业人口总量之间的关系模型,并建立子网络系统对每个因素的未来指标进行预测,然后利用预测出来的指标值对2010年和2011年的就业人口总量进行仿真预测,并预测出2010年城镇就业人口总量比2009年增加1200(万人),2011年城镇就业人口总量比2010年增加1070(万人)。结论,通过对已经建立起的模型进行分析,针对我们的结果,针对国家和工人,我们给出了相应的措施和建议。关键

3、词:逐步引入-剔除法相关分析法多元线性回归幂函数BP神经网络loanapprovalandpostcreditapprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprovalrules,licensingandeventualexerciseofcreditdecisionpowerofpersonsorinstitutions.Reviewfindingsandreviewcomments,accordingtotheBank'scredit一、问题叙述失业、经济增长和通货膨胀为宏观经济

4、中特别重要的三个指标,就业(或者失业)是社会、国民经济中极其重要的问题。按照已有研究,就业可以定义为三个月内有稳定的收入或与用人单位有劳动聘用关系。失业的统计方法各国差异较大, 我国采用城镇登记失业率,是指城镇登记失业人数同城镇从业人数与城镇登记失业人数之和的比。其中,城镇登记失业人员是指有非农业户口,在一定的劳动年龄内(16岁以上及男50岁以下、女45岁以下),有劳动能力,无业而要求就业,并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。但由于统计口径不同,存在一定的差异,有些历史数据也较难获得。从经济学的角度,影响就业(或者失业)的因素很多。从

5、宏观层面上,消费、投资、政府购买和进出口都是重要的因素;而从中观层面,不同地区、不同产业也会表现出不同的特征。当然,中央政府调整宏观经济政策(包括财政政策和货币政策),以及对不同地区和不同产业实行不同的扶持政策都会对就业产生巨大的影响。就我国的现实情况,2008年我国经济社会经受了历史罕见的考验,GDP依然保持9%以上平稳较快增长,城镇新增就业1113万人,城镇登记失业率为4.2%。2009年我国就业面临更大的挑战,一是国际金融危机导致国际市场需求难以在短期内复苏;二是今年我国经济增速下滑;三是国内消费需求乏力;四是一些行业产能过剩与市场

6、预期不确定导致企业投资不足,所以就业形势十分严峻。为此,中央政府从08年10月开始实施了40000亿元的投资计划,确定了十大产业振兴计划,采取扩大国内消费需求的措施,提高对外开放水平以增加出口。同时,中央财政拟投入420亿元资金实施积极的就业政策。09年我国在就业方面的目标:城镇新增就业900万人以上,城镇登记失业率控制在4.6%以内(以上数据取自温家宝总理的政府工作报告)。本文参考就业问题的研究成果,利用近年来我国有关的统计数据并结合一年多来我国国民经济的运行数据就我国就业人数或城镇登记失业率研究如下问题。1、对有关统计数据进行分析,寻

7、找影响就业的主要因素或指标。2、建立城镇就业人数或城镇登记失业率与上述主要因素或指标之间联系的模型。3、对上述模型从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度,尝试建立比较精确的模型。4、利用所建立的关于城镇就业人数或城镇登记失业率模型,根据国家的有关决策和规划对2011年我国就业前景进行仿真预测,对模型的长期走式进行估计,即性态分析。5、根据所建立的数学模型和仿真结果,如何对可控制因素进行合理控制来提高我国城镇就业人口数或减少城镇登记失业率。二、模型的假设1、官方网站上的统计数据真实可靠2、城乡登记就业操作规范loanapp

8、rovalandpostcreditapprovalofficer/atalllevelsinaccordancewithcreditapprovalrules,licensingandeve

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