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.

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 
 16  17  18  19  20  21  22  23  24 


Другие рефераты на тему «Социология и обществознание»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы