Статистический анализ и прогнозирование безработицы
По данному ряду определяю серию коэффициентов автокорреляции (автокорреляционную функцию):
ra1=0,809, ra2=0,52, ra3=0,233, ra4=-0,421, ra5=-0,854, ra6=-0,746, ra7=-0,894, ra8=-0,907, ra9=-0,735, ra10=-0,898, ra11=-0,919.
Построим график автокорреляционной функции.
Рис. 3. Коррелограмма для ряда численности без
работных в РБ за 1992-2005гг.
Коррелограмма представляет собой затухающую функцию. По графику видно, что наиболее высоким оказался ra1=0,809, т.е. уровни текущего года на 80,9% обусловлены уровнями предыдущего года. Поэтому ряд содержит только тенденцию и не содержит периодических колебаний. В данном ряду отсутствует трендовая компонента Т и циклическая (сезонная) компонента S.
3.3. Многофакторный корреляционно – регрессионный анализ безработицы
Таблица 10. Исходные данные.
год |
Уровень безраб-цы |
Индекс ВРП |
Доход на душу насел-я |
Доля пенсионеров |
1992 |
5,8 |
77,3 |
51,7 |
18,7 |
1993 |
5,9 |
93,3 |
137,4 |
19,6 |
1994 |
9,8 |
85,5 |
11,2 |
20,2 |
1995 |
12,7 |
86,2 |
83,7 |
20,9 |
1996 |
14,9 |
93,5 |
89,6 |
21,5 |
1997 |
21,3 |
102,2 |
130,5 |
22,1 |
1998 |
22,2 |
94,2 |
72,2 |
22,5 |
1999 |
17,3 |
108 |
99,9 |
22,8 |
2000 |
19,1 |
104,9 |
111,2 |
22,9 |
2001 |
18,4 |
106,4 |
110,2 |
23,2 |
2002 |
15,4 |
106,4 |
121,5 |
23,3 |
2003 |
16,8 |
106,7 |
104,5 |
23,3 |
2004 |
15,3 |
103,7 |
104,4 |
23,5 |
2005 |
12 |
104,8 |
111,3 |
23,8 |
итого |
206,9 |
1373,1 |
1339,3 |
308,3 |
средн |
14,779 |
98,079 |
95,664 |
22,0214 |
Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:
- Индекс ВРП - x1 (%)
- Доход на душу населения – x2 (%)
- Доля пенсионеров - x3 (%)
Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:
где: и – дисперсии факторного и результативного признака соответственно; xy – среднее значение суммы произведений значений факторного и результативного признака; x и y – средние значения факторного и результативного признака соответственно.
Для фактора x1 получаем коэффициент корреляции r1: r1= 0,627
Для фактора x2 получаем коэффициент корреляции r2: r2 =0,295
Для фактора x3 получаем коэффициент корреляции r3: r3=0,717
По полученным данным можно сделать вывод о том, что:
1)Связь между x1 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и умеренно сильная. Поэтому, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.
Другие рефераты на тему «Социология и обществознание»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Стратегии сотрудничества государства и общественного сектора в сфере предоставления социальных услуг
- Навыки общения с клиентом
- Мусульманская община в Северной Европе
- Моральная оценка личности
- Организация, формы и методы социальной работы с пожилыми людьми в условиях сельской местности
- Наркомания среди подростков и молодёжи как социальная проблема
- Организация социальной работы с детьми с ограниченными возможностями здоровья