Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Моделирование рынка труда

Работа №90542

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы111
Год сдачи2019
Стоимость4800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
151
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЫНКА ТРУДА 7
1.1 Значение показателя «уровень безработицы» в системе рыночных
отношений 7
1.2 Анализ существующих моделей рынка труда 12
1.3 Обзор рынка программного обеспечения для моделирования 18
2. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О КЛАСТЕРНОМ АНАЛИЗЕ ПРИ
ИССЛЕДОВАНИИ РЫНКА ТРУДА 28
2.1 Понятие кластеризации, описание метода k-средних и метода
иерархической кластеризации 28
2.2 Описание построенных моделей рынка труда 33
2.3 Разработка методики анализа построенных моделей рынка труда в
программной среде RStudio 46
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНКА ТРУДА 54
3.1 Результаты анализа построенных моделей рынка труда 54
3.2 Построение и анализ модели рынка труда, включающей значимые
параметры, влияющие на уровень безработицы в субъектах РФ 68
3.3 Рекомендации в области политики занятости согласно разработанной
модели рынка труда 79
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 85
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 88
ПРИЛОЖЕНИЯ

Особое место среди экономических проблем Российской Федерации (РФ) занимает проблема безработицы населения. Актуальность указанной проблемы определяется следующими обстоятельствами. Во-первых, повышение уровня занятости населения позволяет увеличивать налоговые поступления в государственный бюджет, что способствует более эффективному осуществлению распределительной функции государства (увеличение социальной поддержки граждан, развитие сфер здравоохранения, образования, и т.д.). Во-вторых, высокий уровень занятости населения способствует социально-экономической стабильности в крае (снижается количество преступлений, улучшается уровень жизни населения и т.д.). В-третьих, снижение безработицы способствует экономическому росту, более эффективному использованию материальных ресурсов, а создание новых предприятий и технологий стимулирует развитие научно-технического прогресса.
Рынок труда РФ является сложной социально-экономической системой, исследование которой необходимо для решения вышеуказанных задач. В настоящее время для исследования подобных систем целесообразно применение различных методов моделирования, а также кластерного анализа. Это обосновано тем, что построенные модели позволяют исследователю проводить эксперименты, которые невозможно провести на реальных объектах, так как они могут быть опасными для общества и неоправданно дорогими. В то же время всегда существует необходимость в понимании структуры и процессов в сложных социально-экономических системах, объяснении поведения данных систем, прогнозировании развития дальнейших событий, возможности управления возникающими ситуациями, принятии решений на основе полученных знаний.
Именно поэтому целью работы является построение модели рынка труда по официальным статистическим данным и разработка рекомендаций относительно государственной политики, направленной на регулирование рынка труда в отдельных субъектах РФ. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- рассмотреть значение показателя «уровень безработицы» в системе рыночных отношений;
- произвести обзор рынка программного обеспечения для моделирования, описать такие методы кластерного анализа, как метод k-средних и метод иерархической кластеризации;
- проанализировать существующие модели рынка труда;
- провести описание построенных моделей рынка труда и результаты их анализа;
- разработать методику анализа построенных моделей рынка труда в программной среде RStudio;
- построить и проанализировать модель рынка труда, включающую значимые параметры, влияющие на уровень безработицы в субъектах РФ и разработать рекомендации в области политики занятости согласно данной модели.
Исходя из цели и задач исследования, определен объект и предмет исследования. Объектом исследования является состояние рынка труда в регионах РФ. Предмет исследования - статистический кластерный анализ.
Научная новизна состоит в применении современных методов статистического кластерного анализа и технических инструментов для эффективного мониторинга рынка труда.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования построенной модели рынка труда государственными служащими регионального и муниципального уровня для принятия эффективных управленческих решений.
Для достижения поставленной цели и решения поставленных задач, в работе использованы следующие методы: диалектический метод, методы анализа, синтеза. В качестве специальных методов были использованы сравнительный, статистический и метод моделирования. Работа написана при использовании официальных статистических сборников, нормативных и регламентирующих документов, материалов экономических журналов, посвященных теме моделирования рынка труда, данных, содержащихся в монографических трудах отечественных и зарубежных ученых, справочных материалов, посвященных данной проблеме, а также электронных ресурсов сети Интернет.
Структурно работа состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка использованных источников и литературы.
Во введении обозначена актуальность исследуемой темы, установлена цель и задачи работы, определен объект, предмет и методы исследования, а также выделена научная новизна и практическая значимость работы, описана структура работы.
Первая часть посвящена исследованию теоретических аспектов моделирования рынка труда. В ней определено значение показателя «уровень безработицы» в системе рыночных отношений с позиций разных авторов и проведен анализ существующих моделей рынка труда, построенных различными методами. Также в первой части работы был произведен обзор и анализ рынка программного обеспечения, в результате которого был сделан выбор программного продукта для моделирования рынка труда в рамках настоящей работы.
Во второй части работы приведены общие сведения о кластерном анализе в рамках исследования рынка труда. Было определено понятие «кластеризации» и описаны два основных метода кластеризации: метод к-средних и метод иерархической кластеризации. Также во второй части работы были подробно описаны построенные модели рынка труда, проведен анализ показателей этих моделей, помимо этого была разработана методика анализа построенных моделей рынка труда в рамках программной среды RStudio.
В третьей части описаны результаты анализа построенных моделей рынка труда, также проанализирована модель, включающая наиболее значимые параметры, влияющие на уровень безработицы в субъектах РФ, и даны рекомендации в области политики занятости согласно разработанной модели рынка труда.
В заключении изложены основные выводы по результатам проведенной работы.
Список использованных источников и литературы состоит из 48 наименований.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Рынок труда занимает одно из главных мест в системе рыночных отношений. Безработица создает условия для возникновения таких социальных явлений как бедность и социальное неравенство. Показатели занятости населения и безработицы являются одними из ключевых показателей макроэкономики, которые служат для оценки эффективности функционирования и развития рыночных отношений страны. Для регулирования рынка труда и преодоления негативных последствий безработицы необходима активная государственная политика. Важным направлением анализа рынка труда является моделирование социально-экономических процессов на уровне субъектов Российской Федерации.
Уровень безработицы в Российской Федерации официально определяется либо на основании методики Международной организации труда, либо согласно данным Федеральной службы по труду и занятости, которая регистрирует безработных граждан.
При моделировании таких сложных социально-экономических систем, как рынок труда, ученые-исследователи чаще всего используют методы системной динамики, корреляционно-регрессионного, кластерного анализа, агент-ориентированного моделирования, когнитивное и динамическое моделирование, модели системы массового обслуживания. Однако в настоящее время наиболее используемыми методами для моделирования рынка труда является агентное моделирование, а также методы корреляционного и кластерного анализа.
В результате проведенного анализа рынка программных продуктов был сделан выбор в пользу компьютерной среды RStudio (язык программирования R), так как данный программный продукт удовлетворяет требованиям, предъявляемым настоящей работой к среде моделирования (бесплатная версия, русскоязычный интерфейс, техническая поддержка, открытый исходный код, широкие возможности для визуализации данных, большой объем учебной литературы).
Для кластеризации субъектов РФ по переменной «уровень безработицы» был выбран метод k-средних и агломеративный метод иерархической кластеризации, который характеризуется последовательным объединением исходных элементов и соответствующим уменьшением числа кластеров.
На основании проведенного анализа исходных данных следует вывод о неравномерном развитии субъектов РФ. Виден огромный разрыв в экономическом положении, что выражается в разнице между средними и максимальными величинами по каждому из описанных показателей моделей.
В данной работе была определена методика и этапы исследования моделей рынка труда, подробно описана реализация двух методов кластеризации субъектов РФ по переменной «уровень безработицы»: метод k- средних и агломеративный метод иерархической кластеризации с использованием программной среды RStudio.
Проведенный анализ позволил выделить для каждой из построенных моделей оптимальные параметры кластеризации. Метод иерархической кластеризации оказался наиболее приемлемым для используемого набора данных. В результате первая модель была поделена на пять кластеров, а вторая и третья модель - на четыре. Наиболее значимые факторы в каждой из рассмотренных моделей были включены в качестве параметров для новой модели рынка труда.
Для построенной модели, также как и для моделей №1-3, наиболее приемлемым для кластерного анализа методом стал метод иерархической кластеризации, позволивший разделить субъекты модели на четыре кластера. При этом, межгрупповая дисперсия в данном случае была равна 4,7794, а значение внутригрупповых дисперсий составляло соответственно 0.7239506; 1.1314286; 4.5520605; 9.8555556.
В соответствии с корреляционной матрицей, включающей все показатели и зависимую переменную построенной модели, на параметр модели «Численность рабочей силы в возрасте 15-72 лет» сильное влияние (0,96) оказывает параметр «Жилищный фонд» и параметр «Число предприятий и организаций» (0,88), также значительное влияние (0,56) оказывает параметр «Используемые передовые производственные технологии». На параметр «Отдельные показатели напряженности на рынке труда» данные факторы оказывают незначительное влияние (от -0,16 до -0,29), однако, учитывая высокую зависимость между данным параметром и уровнем безработицы (0,66), можно допустить, что опосредованно через уровень безработицы на показатель «Отдельные показатели напряженности на рынке труда» будет оказано влияние в сторону снижения.
В связи с этим, следует предположить, что успешно проведенная политика и реализация предложенных мер в области улучшения жилищного фонда, использования производственных технологий и поддержки малого и среднего предпринимательства позволит увеличить приток рабочей силы в регионы, а также сократить уровень напряженности на рынке труда.



1. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин - М.: Финансы и статистика, 2005. - 450 с.
2. Аксенова О.А. Изгейм К.В. Прогнозирование безработицы и исследование ее зависимости от различных факторов методами корреляционного анализа / О.А. Аксенова, К.В. Изгейм // Научные труды СЗИУ РАНХиГС - Том 5. - №3(15) - с. 285-292.
3. Барабашина Д.О. Рынок труда и уровень безработицы в Российской экономике / Барбашина Д.О. // Электронный научный журнал - №6 (9) - 2016. - с. 317-320.
4. Богомолов А.И. Анализ факторов, влияющих на уровень безработицы в России / А.И. Богомолов, А.Н. Терехова // Наука молодых - будущее России. - 2017. - т.1 - с. 369-371.
5. Браверман Э. М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки данных / Э. М. Браверман, И. Б. Мучник — М.: Наука, 1993.
6. Брагина В.И. Социальные и экономические последствия от безработицы // Самарский госуд. архитектурно-строительный университет. - Самара - 2015 - с. 343-347.
7. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ПИП “STATISTICA”. Учебно-методический материал по программе повышения квалификации «Применение программных средств в научных исследованиях и преподавании математики и механики». - Нижний Новгород. - 2015. - 112 с.
8. Быкова Т.Е. Имитационная модель рынка труда Алтайского края / Т.Е. Быкова // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2019, №1. - с. 21-30.
9. Великославинский М. С. Основные направления зарубежного опыта реализации государственной жилищной политики / М.С. Великославинский - Juvenis scientia. - 2017, № 9. - с. 10-14.
10. Гитис Л.Х. Кластерный анализ в задачах классификации, оптимизации и прогнозирования / Л.Х. Гитис. - М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2003. — 157 с.
11. Гладилин А.В., Гамазина В.С. Иерархические методы кластеризации данных и их характеристики / А.В. Гладилин, В.С. Гамазина. - Информационные технологии в экономических и технических задачах. - Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции. - 2016. - Пензенский государственный технологический университет (Пенза). - С. 200-202.
12. Гобсон Дж. Проблемы безработицы. - М.: Либроком, 2011. - 152 с.
13. Горелова Г.В. Исследования рынка труда на основе синтеза динамического и когнитивного моделирования / Г.В. Горелова, А.В. Масленникова, Е.Н. Соколова // Вестник Российского нового университета: Человек и общество / Российский новый университет. - М., 2017. - №1. - с. 18¬22.
14. Дюрбан Б. Кластерный анализ / Дюран Б., Оделл П. - М.: Книга по Требованию, 2012. - 128 с.
15. Енюков И.С. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М: Финансы и статистика, 2014. - 215 с.
16. Зайцева Н.О. Имитационное моделирование средствами системно-объектного подхода / Н.О. Зайцева // Научные ведомости БелГУ : сб. ст. / БелГУ. - Белгород, 2012. - № 7 (126). - Вып. 22/1. - С. 155-159.
17. Захаров А.А. Суперкомпьютерные технологии в имитационном моделировании / А.А. Захаров, И.Г. Захарова // Научный сервис в сети Интернет : сб. ст. / МГУ им. М.В. Ломоносова. - М., 2013. - с. 327-328.
18. Игнатенко И.С. Основные субъекты рынка труда Алтайского края / И.С. Игнатенко // Новая наука: от идеи к результату : сб.ст. /Агентство международных исследований. - Уфа, 2015. - С. 70-73.
19. Индикаторы науки: 2014. - Статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ. - 156 с.
20. Касьянов В.Н. Графы в программировании: обработка,
визуализация и применение/ В.Н. Касьянов, В.А. Евстигнеев — СПб.: БХВ- Петербург, 2013. — 1104 с.
21. Ким Е.А. Корреляционно-регрессионный анализ уровня занятости и уровня безработицы населения РФ / Е.А. Ким - World Science: Problems and Innovations - 2017. - С. 23-26.
22. Княгинин В. М. Основные тренды в новом поколении производственных технологий / В.М. Княгинин - Материалы к выступлению на расширенном заседании рабочей группы Экономического совета при Президенте РФ по направлению «Отраслевая и инфраструктурная политика». - Москва, 10.06.2013. - 22 с.
23. Костюк Л.Д. Рынок труда: Учебное пособие для подготовки бакалавров по направлению «Экономика». - М.: МИИТ, 2013. - 161 с.
24. Кувшинов Н.Е. AnyLogic-универсальная среда имитационного моделирования / Н.Е. Кувшинов / Теория и практика современной науки : сб. ст. / Институт управления и социально-экономического развития, Саратов, 2017. - №4 - С. 474-477.
25. Кудряшов В.С. Анализ развития экономики европейских стран на основе кластерного подхода // Дизайн. Материалы. Технология. - 2012, № 3. - С. 105-107.
26. Кудряшов В.С. Анализ создания и функционирования моделей промышленных кластеров зарубежных стран в целях повышения конкурентоспособности регионов России // Дизайн. Материалы. Технология. - 2013, № 1. - С. 123-125.
27. Кузнецова Е.И. Статистика: учебное пособие для высших учебных
заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. - Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. - 479 с. URL:
https://zavtrasessiya.com/index.pl?act=PRODUCT&id=834 (дата обращения: 02.05.2019).
28. Курилов Ф. М. Использование языка R для эконометрического моделирования и обеспечения расчетов // Проблемы и перспективы экономики и управления: материалы III Междунар. науч. конф. (г. Санкт-Петербург, декабрь 2014 г.). — СПб.: Заневская площадь, 2014. — С. 15-17. — URL https://moluch.ru/conf/econ/archive/131/6801/(дата обращения: 17.03.2019).
29. Макунина И.В. Безработица как негативный фактор влияния на рынок труда / И.В. Макунина, А.В Миронцева //Региональная экономика : теория и практика :сб. ст. - Тверь, 2012. - № 13 (244). - С. 22-28.
30. Маллаева М.И. Безработица в регионе: особенности, последствия, меры по преодолению // Региональная экономика: теория и практика - №1, 2010 - с. 57-62.
31. Миркин, Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор : препринт WP7/2011/03 [Текст] / Б. Г. Миркин ; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». - М. : Изд. дом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»,
2011. - 88 с.
32. Назаров А.Ш. Аналитико-имитационное моделирование
прогнозирования рынка труда (на материалах Республики Таджикистан): автореф. дисс. ... канд. эк. наук :08.00.13 / А.Ш. Назаров; Таджикский
технический ун-т им. Академика М.С. Осими. - Душанбе, 2011. - 23 с
33. Портнова Л.В. Применение метода кластерного анализа в оценке и прогнозировании уровня безработицы в регионе // Вестник ОГУ. - №4(140) -
2012. - с. 158-163.
34. Порфирьев Е. Е. Моделирование текущих тенденций на российском рынке труда / Е. Е. Порфирьев // Вестник Томского государственного
университета. Экономика. 2017. № 37. С. 85-94. URL:
http: //vital .lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repo sitory/vtls: 000575997 (дата
обращения: 11.03.2019).
35. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Стат. сб. / Росстат. - М., 2018. -1162 с.
36. Сокэл Р.Р. Кластерный анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В кн: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина М: Мир, 2004, стр. 7-19.
37. Спивак С.И., Бахтизин Р.Н., Чернятьев К.А. Оптимизация структуры средств, направляемых на инвестиции //Нефтегазовое дело. - 2008. - Т. 6. - № 1. - С. 195-202.
38. Султанов Г.С. Снижение качества жизни населения РД, как последствие безработицы // Научный журнал «Апробация» - №7- 2014. - с. 94¬96.
39. Суркова А.С., Буденков С.С. Построение модели и алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе данных / А.С. Суркова, С.С. Буденков. - Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2012. - № 2 (1). - С. 198-202.
40. Томашевский В.Г., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование средствами GPSS/PC: Уч. пособие. - Киев.: НТТУ «КПИ», 1998. - 123 с.
41. Хаматханова М.А. Безработица в Российской Федерации в условиях экономических санкций: причины, последствия, способы эффективной занятости населения // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 11-4. - С. 828-831; URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=39517(дата обращения: 07.03.2019).
42. Черезов Д.С., Тюкачев Н.А., Обзор основных методов классификации и кластеризации данных / Д.С. Черезов, Н.А. Тюкаев. - Вестник ВГУ, серия: системный анализ и информационные технологии. - 2009.- № 2, с. 25-29.
43. Чучкалова С. В. Имитационная модель рынка труда Кировской области / С. В. Чучкалова // Общество, наука, инновации : сб. ст. / Вятский гос. ун-т. - Киров, 2014. - С. 833-835.
44. Шаронина Л.В., Барлит Д.С. Анализ факторов, оказывающих воздействие на уровень безработицы в макрорегионах / Л.В. Шаронина, Д.С. Барлит - Вестник Таганрогского института управления и экономики. - №2/2018. - С. 25-30.
45. Шелобаева И.С. Кластерный подход к оценке уровня безработицы // Вестник Тульского филиала Финуниверситета. - 2014. - №1 - с. 103-107.
46. Эксперт-РА (2012) // Рейтинг программ инновационного развития
госкорпораций и компаний с государственным участием. Аналитические материалы. Форум русских инноваций (27 июня 2012 г.). М.: Эксперт-РА, Фонд «Сколково». Режим доступа:
http://www.raexpert.ru/researches/pir_2012/pir_2012.pdf, дата обращения 06.04.2014).
47. Яковлева М.С. Имитационное моделирование: подходы, этапы, существующие программные средства / М.С. Яковлева // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : сб. ст. / Сибирский гос. аэрокосмический ун-т. им.академика М. Ф. Решетнева. - Красноярск, 2016.- №12. - С. 129-131.
48. White Papers on Advanced Manufacturing Questions. Draft Working
Papers Version 040510. April 5. Washington, DC: Science and Technology Policy Institute, P.II-III. Режим доступа:
http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/advanced-manuf- papers.pdf, дата обращения 04.06.2019).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ