[数学建模设计精品] 大学生就业问题论文

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1、大学生就业问题摘要：大学生的就业问题一直是社会广泛关注的问题，能否更好地就业成为本论文研究的中心问题。在第一问中，我们认为毕业生的平均起薪与当年的GDP和当年的毕业生人数存在很大关联度。所以我们采用多元线性回归的模型，利用已知的GDP和毕业生人数数据，对2011年毕业生平均起薪进行预测。由于每一年的毕业生人数将在另一年的年末计算出来，而且我们发现2001年至2009年的大学毕业生人数具有灰指数性，所以我们运用灰色系统对2010年及2011年毕业生进行预测。由于数据的光滑度不高，直接预测的效果不好，与我们所了解的大

2、概值相去甚远，所以我们有进一步提高数据光滑度。提高光滑度是一项复杂的工作，我们运用了包括基于函数lnx变换、三角变换、负幂函数变换等等在内的方法，精度均不高。也尝试更换模型，运用G（1，n）做预测，但却出现目前难以解决的“解的漂移”现象。最后我们发现运用弱化算子对数据进行平滑后，用matlab计算之后，得到的预测数据精度较高。运用预测的毕业生人数，我们对2011年毕业生的平均起薪进行预测，得到的结果如下表：学历专科本科硕士起薪/元171323923465专科与本科的平均起薪预测较为准确，但硕士的却回退，从现有的实

3、际情况和我们所查询得到的相关资料而言，硕士毕业生的平均起薪有持平或少量增长的趋势，对于预测的结果出现了相对的误差，我们认为主要是数据量太少的原因。在第二问中，通过用EXCEL分析表二我们发现,期望月薪虽然普遍高于起薪，但随着求职失败次数的增加，期望月薪与实际起薪越接近，在第三次时几乎一致，而第四次时起薪就略高于期望月薪。由此可以认为求职失败次数增多后，毕业生们的对月薪的期望也就逐步下降，甚至与自身能力不相符，因其实际起薪高于其期望。就业指导培训在本质上是为了帮助毕业生更好地就业而创立的。所以期望月薪、求职失败次数

4、与是否参加就业指导培训对毕业生起薪存在某种影响和关联。我们根据90位毕业生的期望月薪、实际起薪、求职失败次数和是否参加就业指导培训的调查表建立了相关的多元二项式回归模型，得到了三个数据之间的相互关系。由此我们通过matlab的一个交互式界面，输入这90位毕业生的信息，就能得出他们的建议期望月薪区间。我们发现每位毕业生实际起薪总在这个期望月薪区间之间，说明这个期望月薪区间是有效的。关键字：灰色系统、弱化算子、多元线性回归、matlab、多元二项式回归1.问题重述大学毕业生就业问题不仅关系到每个学生的前途，还直接影响

5、到我国高等教育的发展，更是关系到我国社会人力资源和经济发展状况的一件大事。人力资源和社会保障部部长尹蔚民3月8日在北京表示，近几年数据显示高校毕业生初次就业率在70％－75％之间，年底就业率基本上能够达到90％以上。今年高校毕业生有660万人，总量的压力非常大。在对学生的调查中了解到：学生对学校的就业指导保持一种迷茫的态度。大部分学生承认，目前他们最关心找工作的事。在这种新的形势下，开设就业指导课程，引导学生转变就业观念，提升职场竞争力和主动适应社会的能力，是非常及时和必要的。表1给出了2007年-2010年全国

6、大学毕业生的平均起薪。表2是针对某高校是否开设就业指导课的学生就行调查数据表。1）进一步收集数据，结合影响大学毕业生起薪点的有关因素（如当年毕业生总数、国家生产总值等等），建立模型预测2011年大学生平均起薪。2）在表2的基础上（也可补充数据），构建综合评价模型，定量分析就业指导课程、期望月薪及求职次数等对于大学生就业产生的影响。考虑不同学生之间的能力差距，适当降低期望月薪可以帮助学生更好地就业，请结合你的综合评价模型给出以上90名大学生的建议期望月薪。3）结合表2和表3，建立模型定量分析是否有必要在硕士研究生中

7、开设就业指导课程。2.问题一2.1.问题分析根据《2011年薪酬白皮书》中指出的大学生毕业起薪酬增长速度受外部环境的影响，主要为：(1)、薪酬增长和当年度GDP增长有极强的正相关性，两者相关系数达到0.95。(2)、薪酬增长受通货膨胀的影响，薪酬增长要大幅高于CPI上涨，员工的满意度才能提升。(3)、消费者信心指数和采购经理人指数是未来经济发展的指向标，能够反映消费者收入预期和宏观经济发展趋势。(4)、失业率是反映劳动力供需关系的一个较直观的指标，失业率下降意味着经济向好，薪酬上涨。根据多种因素结合，我们认为大学

8、毕业起薪点与当年应届毕业生人数和GDP这两个宏观因素最为相关，所以我们将通过分析这两个数据来预测2011年大学毕业生的平均起薪。通过分析中国教育部的统计数据我们观察到，当年各毕业生的准确人数需在下一年年末的时候方可统计出来。也就是说2010年大学毕业生人数，至今还未统计出，只有大概的数据。所以我们必须对2010年及2011年大学生毕业人数进行预测。可以发现的是，这些数据是