基于回归分析的失业预警建模实证研究_李宏.pdf

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1、中国软科学2012年第5期基于回归分析的失业预警建模实证研究1，2323李宏，李建武，莫荣，宋玉龙(1.中国人民大学劳动人事学院北京，100872;2.人力资源和社会保障部劳动科学研究所，北京，100029;3.北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室，北京100081)摘要:指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题，重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤。讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法;进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归

2、五种回归技术;最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析，实验结果表明:在对失业率的预测上，支持向量回归预测效果最好，最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之，Logistic回归预测效果最差。关键词:失业预警;回归分析;数据预处理中图分类号:C924.21文献标识码:A文章编号:1002－9753(2012)05－0138－10EmpiricalResearchonUnemploymentEarly－WarningBasedonRegressionAnalysis1，2323LIHONG，LIJian－wu，MORong，SONGYu－long(1．Schoolo

3、fLaborandHumanResources，RenminUniversityofChina，Beijing100872，China;2．InstituteofLaborStudies，MinistryofHumanResourcesandSocialSecurity，Beijing100029，China;3．BeijingKeyLabofIntelligentInformation，SchoolofComputerScienceandTechnology，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)Abstract:Une

4、mploymentearly－warningsystemmodelingisaspecialandcomplexproblemwithsmallsample，highdimension，nonlinearity，andnoisedata．Thetheory，method，andprocedureonmodelingunemploymentearly－warningsystemsbasedonregressionanalysisaremainlydiscussed．Firstly，thepre－processingmethodsaregiven，includingmissingdat

5、aprocessing，datascaling，anddimensionreducing．Fiveregressiontechniquesarefurtherana-lyzed:leastsquareregression，Logisticregression，ridgeregression，BPneuralnetwork，andsupportvectorregres-sion．ExperimentalresultsbasedonsocialandeconomicalinvestigationdatafromGuangdongProvinceshowthat，sup-portvect

6、orregressionoutperformstheotherfourmethods，logisticregressionisworst，andtheforecastaccuraciesofleastsquareregression，ridgeregression，andBPneuralnetworkarebetweenthoseofsupportvectorregressionandlo-gisticregression．Keywords:unemploymentearly－warning;regressionanalysis;datapre－processing收稿日期:201

7、1－12－19修回日期:2012－04－16基金项目:北京市自然科学基金项目(4122068);国家科技部软科学研究计划项目(2009GXS5B071);广东省人力资源和社会保障厅委托项目作者简介:李宏(1977－)，女，河北秦皇岛人，中国人民大学劳动人事学院，博士生，人力资源和社会保障部劳动科学研究所就业与人力资源市场研究室副主任，副研究员。138理论·方法与案例基于回归分析的失业预警建模实证研究一、引言中的一类重要方法，已经取得了丰富的成果，如［4］失业问题既是综