ВЫЯВЛЕНИЕ ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАНЯТОСТИ И БЕЗРАБОТИЦЫ В РЕСПУБЛИКЕ ДАГЕСТАН С ПОМОЩЬЮ УРАВНЕНИЙ ТРЕНДА - Студенческий научный форум

X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

ВЫЯВЛЕНИЕ ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАНЯТОСТИ И БЕЗРАБОТИЦЫ В РЕСПУБЛИКЕ ДАГЕСТАН С ПОМОЩЬЮ УРАВНЕНИЙ ТРЕНДА

ЗУБАЙРУЕВ М.З. 1, Магомедгаджиев Ш.М. 1
1Дагестанский государственный университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Наиболее эффективным методом выявления и оценки тенденций изменения статистических показателей является аналитическое выравнивание временного ряда. Для этого используются различные функции: линейная, степенная, показательная, гиперболического и полиномиального видов. Для выявление тенденций и прогнозирование показателей занятости и безработицы в Республике Дагестан нами были построены аналитические функции различных видов. Наиболее высокого качества, (критерием выступал коэффициент детерминации и критерий Фишера) оказались модели временных рядов показателей: численность рабочей силы, среднегодовая численность занятых и численность безработных. Качество линейных и нелинейных моделей оказалось примерно на одном уровне, поэтому мы ограничились рассмотрением линейных и степенных моделей.

Параметры и статистические характеристики моделей временных рядов показателей занятости и безработицы для Республики Дагестан, расчитанные по данным Росстата [3] представлены в таблице 1.

Соотношение регрессионной и остаточной сумм квадратов на одну степень свободы дает F-статистику Фишера. Сравнив полученную статистику Фишера, с критическим соотношением из таблицы мы можем получить представление об общем качестве моделей [1,2]

Другими критериями для оценки статистической надежности полученных уравнений являются коэффициент детерминации и t- статистика для параметров регрессии. Чем ближе коэффициент детерминации к 1 тем выше качество модели. Статистика Стьюдента должна быть выше 2.

Таблица 1

Модели временных рядов показателей занятости и безработицы Республики Дагестан по данным за 2005-2015гг.

Статистическая характеристика

Численность рабочей силы

Среднегодовая численность занятых

Численность безработных

Наименование

Обозначение

Линейн.

Степен.

Линейн.

Степен.

Линейн.

Степен.

Свободный член

a

1196,8

1173,4

866,9

855,5

267,7

296,6

Коэффициент регрессии

b1

13,9

0,1

13,8

0,1

-13,3

-0,3

t- статистика

ta

54,5

483,8

122,5

705,3

18,5

75,8

tb1

4,3

6,5

13,3

11,8

6,2

7,1

Коэффициент детерминации

R^2

0,7

0,8

0,9

0,9

0,8

0,8

Критерий Фишера

F

18,4

41,8

175,7

140,2

38,8

50,2

Как видно из таблицы все модели хорошего качества. Коэффициенты детерминации варьируются от 0,7 до 0,9. Критерий Фишера и статистика Стьюдента выше критических соотношений. Коэффициент регрессии в моделях показывает, на сколько в среднем изменится соответствующий показатель за один год. Как мы видим предельная эффективность всех рассматриваемых факторов варьируется от 13,3 до 13,9. Знак минус в модели временного ряда для численности безработных свидетельствует о ежегодном снижение численности безработных в Республике Дагестан в среднем на 13,3 тыс. чел.

Хорошее качество модели позволяет нам построить прогноз показателей на следующие временные периоды. Как правило, точечный прогноз дополняется расчетом доверительного интервала прогноза [1,2].

В таблице 2 представлены варианты прогноза численности занятых в РД, полученные с помощью линейной, степенной, гиперболической и полиномиальной функций.

Таблица 2

Прогнозные значения среднегодовой численности занятых в Республике Дагестан на 2017-2019гг.

Вид модели

Прогнозируемый период

2017

2018

2019

Yt+1

min

max

Yt+2

min

max

Yt+3

min

max

Линейная

1032,8

1021,9

1043,8

1046,7

1035,7

1057,6

1060,5

1049,5

1071,4

Степенная

1005,6

994,7

1016,5

1010,9

999,9

1021,8

1015,7

1004,8

1026,7

Гиперболическая

977,9

966,9

988,8

978,8

967,9

989,7

979,6

968,7

990,5

Полиномиальная

1013,2

1002,2

1024,1

1017,2

1006,2

1028,1

1019,7

1008,7

1030,6

Согласно таблице наиболее оптимистический прогноз нам дает линейная модель. На 2017-2019гг., согласно линейной модели численность занятых в РД будет возрастать и составит 1032,8, 1046,7 и 1049,5 тыс. чел.

Согласно другим моделям, также ожидается прирост этого показателя в ближайшие 3 года. Наиболее пессимистический прогноз дает полиномиальная модель временного ряда.

Другим важным показателем является численность безработных. В таблице 3 представлены варианты прогноза численности безработных в Республике Дагестан и Ставропольском крае, полученные с помощью линейной, степенной, гиперболической и полиномиальной функций.

Таблица 3

Прогнозные значения численности безработных в Республике Дагестан на 2017-2019гг.

Вид модели

Прогнозируемый период

2017

2018

2019

Yt+1

min

max

Yt+2

min

max

Yt+3

min

max

Линейная

107,8

85,3

130,2

94,4

72,0

116,9

81,1

58,7

103,5

Степенная

138,8

116,4

161,2

135,5

113,0

157,9

132,4

110,0

154,9

Гиперболическая

159,4

136,9

181,8

158,4

136,0

180,9

157,6

135,2

180,0

Полиномиальная

142,1

119,7

164,6

146,0

123,6

168,4

152,5

130,0

174,9

Для Республики Дагестан оптимистическим прогнозом можно считать прогноз по линейной модели, согласно которой в 2017г численность безработных составит 107,8 тыс. чел, в 2018г. 94,4 тыс. чел и в 2019г 81,1 тыс. чел. Пессимистическим прогнозом являются результаты, полученные по гиперболической модели, согласно которой в 2017-2018гг. численность безработных составит 159,4, 158,4, 157,6 тыс. чел. Все модели показывают тенденцию к снижению количества безработных в Республике Дагестан.

Список литературы

  1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Ахмедов А.С. Ключевые показатели экономики регионов и связи (зависимости) между ними: методы, модели, методика оценки // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 1. – С. 134-139

  2. Магомедгаджиев Ш.М., Гасанова Н.Р. Оценка влияния инновационной деятельности на основные социально-экономические показатели регионов России с помощью методов эконометрического моделирования // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 5-2. – С. 371-376.

  3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб./Росстат. - М., 2016. - 1326 с.

Просмотров работы: 100