Введение 4
Глава 1. Теоретические основы прогнозирования рынка труда 7
1.1 Экспоненциальное сглаживание 7
1.1.1 Метод Хольта 8
1.2 Модель множественной регрессии 12
1.2.1 Основные положения регрессионного анализа 12
1.3.1 Классическая нормальная линейная модель множественной
регрессии. Основные гипотезы 16
1.3.2 Метод наименьших квадратов. Теорема Г аусса-Маркова 18
1.3.3 Коэффициенты детерминации 22
1.3.4 Обобщенная линейная модель множественной регрессии 25
1.3.5 Обобщенный метод наименьших квадратов 27
1.4 Различные аспекты множественной регрессии 31
1.4.1 Мультиколлинеарность 31
1.4.2 Фиктивные переменные 34
1.4.3 Частная корреляция 36
Глава 2. Анализ конъюнктуры рынка труда в РТ 39
2.1 Анализ особенности рынка труда 39
2.2 Анализ показателей рынка труда РТ 44
Глава 3. Прогнозирование уровня безработицы в STATISTICA 47
3.1 Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания 47
3.2 Прогнозирование методом множественной линейной регрессии 53
3.3 Проверка адекватности и сравнительная характеристика моделей 72
Заключение 74
Список использованных источников 76
Приложение
В течение последних нескольких лет ведутся активные дискуссии, принимаются новые законы, вводятся и реализуются различные программы, касающиеся рынка труда в Республике Татарстан. В результате чего по рынку труда наблюдаются следующие тенденции: уровень безработицы в среднем снижается от года к году, растет экономически активное население.
Но для того чтобы понять настоящую ситуацию в этой сфере, а также оценить результаты государственных программ и провести эффективную политику, необходим ежемесячный мониторинг состояния рынка. Но простого сбора данных недостаточно. Нужен их анализ, установление различных взаимосвязей, выявление социально-экономических факторов, прогнозирование тех или иных показателей.
Актуальность исследования заключается в постоянной потребности органов власти в анализе конъюнктуры рынка труда и прогнозировании безработицы в целях мониторинга и контроля.
Цели исследования - это анализ социально-экономических показателей и разработка наилучшей модели прогнозирования уровня безработицы на рынке труда в Республике Татарстан.
Объектом исследования является рынок труда в Республике Татарстан.
Предметом исследования являются различные социально-экономические показатели региона и динамика уровня безработицы в Республике Татарстан.
Целью исследования является статистический анализ безработицы в Республике Татарстан. В соответствии с целью поставлены конкретные задачи:
• проанализировать особенности безработицы как объекта статистического наблюдения;
• дать общую характеристику ситуации в Республике Татарстан на настоящее время;
• рассмотреть структуру безработных по различным социально- демографическим факторам;
• исследовать влияние различных социально-экономических и демографических факторов на уровень безработицы;
• построить прогноз уровня безработицы в РТ на конец весны 2016 года;
Методологической основой настоящей работы составили труды многих отечественных и зарубежных учёных и исследователей: Аносовой А.В., Бродского Ю.И., Серегиной С.Ф., Белера Г., Громова Е.И., Гладилина А.В., Герасимова А.Н., Гусейнова Р., Демарко Дж., Медведевой Т.Ю., Долговой В.Н, Калберга К., Михтаряна В.С., Колесова Ю.Б., Плохотникова К.Э., Кремера Н.Ш., Кима И.А.
Данные обрабатывались с помощью статистического пакета анализа STATISTICA 6.0 и Excel.
Информационную базу исследования составляют: учебники
отечественных и зарубежных специалистов в области эконометрики, официальные статистические данные, открыто опубликованные на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики и Открытого Татарстана.
Настоящая выпускная квалификационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованных источников и одного приложения. Работа содержит 92 страниц, 9 таблиц, 26 иллюстраций, 30 источников.
В первой главе работы приведены теоретические основы эконометрического моделирования необходимые для решения поставленных задач.
Во второй главе проводится характеристика и анализ конъюнктуры рынка труда в Республике Татарстан. Также в этой главе приводится структурный анализ рынка, рассматривается динамика различных показателей характеризующих конъюнктуру рынка труда, а также причины роста и падения этих показателей.
Третья глава настоящей работы посвящена разработке прогноза уровня безработицы. Были построены две модели прогнозирования уровня безработицы в Республике Татарстан. В ходе исследования построены модели: экспоненциального сглаживания, множественной линейной регрессии. Был проведён анализ адекватности моделей и их сравнительный анализ. Прогнозные значения приводятся за первые три месяца 2016 года.
Безработица является макроэкономической проблемой, которая в течение последних нескольких лет нависает над многими развитыми странами, вызывая сильные волнения в обществе. Мониторинг проблем безработицы, в особенности ввиду последствий мирового финансового кризиса, представляет собой необходимую меру, предпринимаемую государством с целью выработки наиболее эффективной политики по решению данного вопроса на основе полученных результатов.
Анализ и прогнозирование рынка является необходимым в условиях постоянной рыночной изменчивости. Прогнозирование поможет государству быть заранее готовыми к изменению ситуации на рынке труда. Анализ позволяет сделать правильные выводы, основываясь на текущих данных о состоянии рынка, либо на спрогнозированных данных.
В ходе настоящей выпускной квалификационной работы были решены следующие задачи:
• Проанализированы особенности безработицы как объекта статистического наблюдения;
• Дана общая характеристика ситуации на рынке труда в Республике Татарстан на настоящее время;
• Рассмотрена структура безработных по различным социально- демографическим факторам;
• Исследовано влияние различных социально-экономических и демографических факторов на уровень безработицы;
• Построен прогноз уровня безработицы в Республике Татарстан на конец весны 2016 года;
Таким образом, все поставленные для работы задачи были выполнены.
В результате сравнительного анализа моделей прогнозирования было определено, что для имеющихся данных и при данном горизонте прогнозирования, наилучшей моделью прогнозирования является линейная регрессия. Необходимость в дополнительных факторах усложняет использование этой модели, однако в некоторых условиях она может давать более точные данные. Также регрессионная модель больше пригодна для прогнозирования на большее количество периодов вперёд. Второй по величине ошибки оказалась модель экспоненциального сглаживания. Поскольку данный метод прост в использовании, он подходит для большого количества пользователей.
Хочется ещё раз отметить, что одного анализа и прогнозирования недостаточно для успеха на рынке. Информацию, получаемую с их помощью, необходимо правильно и вовремя применить.
Также всегда необходимо помнить, что в случае волатильности рынка, резких скачков факторов, политических и экономических потрясений данные, получаемые с помощью моделей, могут оказаться ошибочными. Также необходимо помнить, что рынок, как и ситуация вокруг него, постоянно развивается и изменяется. Время от времени модели необходимо пересматривать, чтобы они оставались адекватными текущему состоянию рынка.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
