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1、基于gm(1,4)与模糊综合评价模型分析大学生就业问题摘要本文通过对大学毕业生起薪的研究，结合影响大学毕业生起薪的3个主要I大I素：国家生产总值(GDP)、为年毕业生总数、城市化水平，建立GM(1,4)模型进行预测，应用Matlab,Spss等软件对收集到的数据进行分析，计算2011年大学毕业生起薪。定量分析就业指导课程、期望刀薪及求职次数对于大学生就业产生的影响，建立模糊综合评价模型给出期望月薪；根据灰色关联分析研究就业指导课程的必要性，对大学生就业起到帮助作用。第一个问题属于数学分析与预测问题，建立GM(1,4)模型一
2、。通过Excel对2003-2010年大学毕业生起薪表进行数据分析，剔除2008年数据，并找出影响起薪的三大因素：GD卩、为年毕业生总数、城市化水平的数据，再根据所建立的GM(1,4)模型,结合Matlab计算得出2011年专科、本科、硕士毕业生起薪预测值分别为:1795元、2622元、4038元,用Spss检验符合显著性正相关。模型一的突出优点是方便易懂，运用客观、真实的数据资料(2003-2010年)为模型的建立与检验提供可靠保证；缺点是无法考虑影响大学毕业生起薪的所有因素，较适合预测今后十年的起薪，因而有一定的系统误
3、差。针对第二个问题，基于分析得出的三个因索对数据和结论的影响，采用模糊综合评价方法，并结合MIP法建立了模型二。定量分析就业指导课程、期望月薪及求职次数对大学生就业产生的影响，依据AHP法确定三个因素的权重分别为(0.4615,0.2308,0.3077),因此期望月薪对大学生就业产生的影响最大,其次是就业指导课程，求职次数的影响相对最小。根据所求综合评价模型求得三个因素对大学生就业产生影响的综合评价集为(0.3945,0.2038,0.0163),由于最大值为0.3945,故为一•级影响，影响较大。同时结合综合评价模型给
4、出90名大学生的建议期望月薪。该模型的优点是具有简洁性、科学性和预测性，在评价吋能够依据三个标准进行有效的操作；缺陷为采用模糊方法，因此数据结果精度不能达到完美的水平。至于第三个问题，建立灰色关联分析模型三，结合问题二的模糊综合评判，并通过对系统动态发展变化态势进行量化比较分析，反映各因素间的远近次序和空间分布规律。计算得出关联度量，利用无量纲化处理，得到无量纲数据，再表达成关联度矩阵。得到参加就业指导与硕士毕业生起薪的关联度也大于0.5,因此有必要在硕士研究生屮开设就业指导课程。该模型的优点是菲常适合动态的历程分析，克服
5、了数理统计方法追求大样木和数据须服从典型分布规律等固有弱点和强假设。缺陷为数据量化分析过程较为复杂，关联度具有不完备性。本文的特色在于合理运用所掌握的有效资料，分别根据分析两个部分3个不同因素，建立了一种合理的大学生就业问题的模糊综合评判模型,拥有适用性广,稳定性好，灵敏度高等特点。对第1问的3个因素：GDP、当年毕业生总数、城市化水平，及其他问题的3个因素：就业指导课程、期望月薪及求职次数进行了深入定量的分析。最后根据模型结论较为准确的预测2011年大学生平均起薪及建议期望月薪，评价了各因素对大学生就业产生的影响，对大学
6、生就业有一定的指导作用。关键字：GM(1,4)模型模糊综合评价灰色关联分析MatlabSpss目录一、问题重述2二、问题分析2三、模型假设3四、符号说明3五、模型建立与求解3第一部分：准备工作3第二部分：问题1主要有关因素的分析及灰色GM(1,4)模型一41、影响大学毕业生起薪点的有关因素42、运用Excel及灰色GM(1,4)模型处理三大因索的数据，预测2011年底薪..53、检验9第三部分：定量分析对大学生就业产生影响的模糊综合评价模型二101、定量分析对大学生就业产生影响的模糊综合评价方法102、对大学生就业影响的模
7、糊综合评价模型的建立和求解103、结合所求综合评价模型给出90名大学生的建议期望月薪14第四部分：问题3硕士研究生开设就业指导课程的灰色关联度模型151、灰色关联分析法理论原理152、计算关联度景153、结合关联度矩阵分析在硕士研究生屮开设就业指导课程的必要性17六、模型评价与推广171、综述172、模型一的优缺点分析与改进方向183、模型二的优缺点分析与改进方向184、模型三的优缺点分析与改进方向18七、参考文献19八、附录191、运用Matlab计算，起薪函数的系数，预测2011年大学生平均起薪192、大学毕业生起薪与
8、三大因素的相关性233、根据AHP法确定权重244、综合评价集B255、建议期望月薪式子系数266、运用灰色关联分析267、影响大学毕业生起薪因素的相关数据29一、问题重述大学生是社会高素质的人力资源，推动了国民经济的快速发展，大学生就业直接或间接的影响经济的增长。大学毕业生就业问题不仅关系到每个学生的
