有关我国城镇登记失业率地数学模型

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1、实用标准文案目录摘要1关键字1一、问题重述2二、问题假设2三、符号说明2四、问题分析2五、影响就业主要指标的确定35.1主成分分析方法的原理35.1.1数据标准化35.1.2由标准化数据求相关系数矩阵45.1.3相关系数矩阵特征值与特征向量45.1.4计算主成分贡献率及累计贡献率45.1.5计算各指标在主成分中的相对载荷及最终排名顺序55.2程序结构及函数作用55.2.1程序结构55.2.2函数作用55.3确定影响就业的主要指标65.4灰色关联度检验6六、模型一的建立与求解86.1多元线性回归模型的建立86.2模

2、型的检验9七、模型二的建立与求解137.1模型建立的思路137.2模型求解思路137.3地区、行业、人群因素对就业影响的评价147.3.1地区因素对就业率的影响147.3.2行业因素对就业率的影响167.3.3人群因素对就业率的影响187.4对就业影响函数的说明187.5地区、行业、人群对就业情况影响权重的确定197.6经济社会因素对各地区、各行业、各人群的就业情况产生的影响197.6.1国家政策方针指标等对地区影响的确定197.6.2社会经济因素等对行业影响的确定227.6.3社会经济因素对就业人群影响的确定2

3、57.6.4社会经济因素对地区、行业、人群的总影响系数的确定257.7模型的求解25八、问题的分析26九、模型的评价及推广26十、参考文献27附录28精彩文档实用标准文案有关我国城镇登记失业率的数学模型摘要本文探讨了有关我国城镇登记失业率的问题,利用互联网上查得的数据,从经济学的的角度出发,建立了有关我国城镇登记失业率的多元线性回归模型。首先,考虑到影响城镇登记失业率的因素很多,给建立模型带来很大不便,故采用主层次分析分析法选出两个主成分,并以此来确定与城镇登记失业率相关性较大的个因素,分别为:GDP(亿元)最终

4、消费支出(亿元)进出口总额(亿元)企业所得税(亿元)财政支出(亿元)城镇单位劳动人员就业总报酬(亿元)社会消费品零售总额(亿元)第三产业产值并对上述个因素指标进行灰色关联度检验,确定了其显著性。随后,利用年的相关数据利用多元线性回归模型拟合出相应的回归方程接着,将年的数据带入进行检验,同时对该规划模型分别进行回归系数的显著性检验、置信度检验以及残差检验,来验证次回归模型的准确性和稳定性。之后,本文建立灰色模型依据年的相关数据对年的城镇登记失业率进行预测,并将预测值与规划值进行比较,进一步验证上述多元线性回归模型的

5、可靠性。最后,在研究分地区、分行业、分人群综合考虑就业情况的影响因素时,分四步进行:第一步,独立研究地区、行业、就业人群三个因素对就业的影响,最后得到一个对各地区、各行业、各就业人群的一个就业情况评价值;第二步,根据从业人数受三个因素影响的波动性大小,分别赋予地区、行业、就业人群三因素一个对就业影响的权重值;第三步,通过分析处理相关数据,研究了国家主要政策以及指标分别对各地区、各行业、各人群的影响因子;第四步,综合以上三步的研究结果,给出了一个特定地区、特定行业、特定人群的就业情况与各主要经济社会指标等影响因素之

6、间的数学模型。关键字:主成分分析法;灰色关联度;多元线性回归;灰色模型;影响函数精彩文档实用标准文案一、问题重述失业、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(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

7、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,影响就失业的因素很多。从宏观层面上,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。请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(参见下面网站,也可以对比其他

8、国家的统计数据)就我国就业人数或城镇登记失业率研究如下问题。对有关统计数据进行分析,寻找影响就业的主要因素或指标。建立城镇登记失业率与上述主要因素或指标之间联系的数学模型并利用查询的已有数据验证模型的正确性。二、问题假设1、本文从2011年中国统计摘要中挑选出的13个因素能较全面包含影响就业情况的主要因素。2、2011年中国统计摘要中相关数据具有较强的可靠性。3、不考虑自

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