城镇登记失业率的研究与预测

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1、题目城镇登记失业率的研究与预测摘要：本文研究的是我国城镇登记失业率问题。根据建模需要，定义了相关度系数，运用数据插值、高斯数据拟合、层次分析与神经网络等方法，完整地解决了问题一至问题五。问题一建立了指标选取的4条原则，确定了5个关键经济指标(见第5~6页)；考虑指标影响的时效性，选取了金融危机前后10个季度(2007年~2009上半年)内各指标的统计数据。问题二考虑指标影响的滞后性，确定了失业率与各指标统计数据之间的时间对应关系，建立了多因素AHP加权模型和BP神经网络模型。模型一多因素AHP加权模型。分别利用高斯拟合得出失业率与各个指标之间的函数关系；依据定义的相关度

2、系数，运用层次分析法，得出各个指标对失业率的影响因子，建立了描述失业率与5个指标之间关系的数学模型。具体模型见第12页，与实际失业率的比较结果见第13页表4与图7。模型二BP神经网络模型。建立了3层BP神经网络，突破了模型一中指标个数和指标间相关性的限制。采用样条插值法补充了一些因政府未公布而无法得到的数据，解决了不完全数据的问题，使训练集和检验集与真实数据相比均达到精度(见第20~21页)。与实际失业率的比较结果见第21页图13。问题三以电子信息产业、湖南省和25-44岁人群为例，从分行业、分地区、分就业人群角度更有针对性地确定了各自的关键经济指标，利用模型一与模型二

3、分别建立了较精确的数学模型(见第22~25页)。问题四分析了国家相关决策和规划，并将其体现在预测期的指标数据上；利用模型一和模型二作出预测，分别得到了2009年下半年失业率为4.17%、4.19%，2010年上半年失业率为4.08%、4.12%(见第28~30页)；与任由经济恶化所预测的失业率的比较结果表明，国家所实施的政策具有显著的促进就业的作用(见30~32页)。问题五分析了失业成因，根据所建立的数学模型和仿真结果，提出9条建议，以促进就业，降低失业率(见第33~35页)。关键字：失业率预测神经网络层次分析法相关度系数37目录1问题重述22问题分析与解决思路32.1

4、问题分析32.1.1问题一32.1.2问题二32.1.3问题三32.1.4问题四32.1.5问题五42.2基本假设42.3符号说明43失业率评价指标的确定(问题一)53.1现有评价指标53.2指标选择原则53.3关键指标提取53.4数据预处理64城镇登记失业率模型(问题二)74.1模型一多因素AHP加权模型74.1.1数学形式74.1.2建立过程74.1.2.1确定失业率与各指标之间的关系74.1.2.2确定各个指标对失业率影响的相对权重104.1.3模型确立124.1.4模型误差分析134.2模型二——BP神经网络模型144.2.1模型建立144.2.1.1基于神经网

5、络的经济预测方法144.2.1.2神经网络模型的优势144.2.1.3原始数据的进一步预处理144.2.1.4数据插值144.2.1.5统一数量级处理144.2.1.6非线性变化单元组成的前馈型人工神经网络模型154.2.2模型误差分析204.2.3模型一与模型二对比215城镇登记失业率精确模型(问题三)225.1分地区225.2分行业235.3分就业人群24376就业形势预测(问题四)266.1当前经济形势266.2国家相关应对政策266.2.1信贷方面266.2.1.1相关政策266.2.1.2影响分析266.2.1.3未来趋势266.2.2进出口方面266.2.2

6、.1相关政策266.2.2.2影响分析276.2.2.3未来趋势276.2.3社会消费品零售总额方面276.2.3.1相关政策276.2.3.2影响分析276.2.3.3未来趋势276.2.4第三产业方面276.2.4.1相关政策276.2.4.2影响分析276.2.5城镇化水平方面276.3影响量化与趋势预测286.3.1模型一多因素AHP加权模型286.3.2模型二BP神经网络模型296.4预测结果分析306.4.1模型一多因素AHP加权模型306.4.2模型二BP神经网络模型317咨询建议(问题五)337.1失业成因分析337.2建议34参考文献36附录37附录1

7、高斯非线性拟合源程序37附录2BP神经网络源程序38371问题重述失业是社会化大生产和市场经济的必然产物，是任何社会制度都存在的一种社会经济现象。从经济学的角度看，失业是人力资源的一种浪费，是指在劳动年龄内有劳动能力、有就业愿望而暂时找不到工作的一种社会现象[1]。失业率是市场经济国家判断市场经济运行状况的4大经济指标之一。过高的失业率不利于经济的持续、快速、稳定发展，同时会引起一定程度的社会动荡；而失业率过低也会对整个国民经济的正常运转产生负面影响。对我国来说，一定数量失业人口的存在，为优化劳动力资源、培育劳动力市场及完善市场经济体制提