我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模Word下载.docx
- 文档编号:19917416
- 上传时间:2023-01-12
- 格式:DOCX
- 页数:19
- 大小:216.58KB
我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模Word下载.docx
《我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模Word下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《我国就业人数或城镇登记失业率的数学建模Word下载.docx(19页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
1
国民经济核算
国内生产总值亿元
消费(居民消费水平)元
投资(固定资产投资)亿元
对外经济贸易(进出口总额)亿元
X11
X12
X13
X14
2
价格指数
居民消费价格指数CPI
工业品价格指数PPI
X21
X22
3
财政税收:
财政收入
财政支出
税收
X31
X32
X33
4
金融风险
广义货币(M2)
人民币对美元的年平均汇率
X41
X42
5
政府支出
政府消费
X51
人口与就业
人口总数
职工平均工资合计
X61
X62
7
教育水平
教育投资
在校生人数
X71
X72
8
科技水平
国家科研支出
X81
注:
具体数据选自中国统计年鉴的1990年到2007年的相关数据。
2.1.3结果与分析
图1:
碎石图
表2TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
13.933
81.961
1.713
10.074
92.035
1.032
6.071
98.106
.212
1.247
99.353
.082
.482
99.835
6
.018
.108
99.943
.004
.023
99.966
.003
99.983
9
.001
.008
99.991
10
99.996
11
.000
.002
99.997
12
99.999
13
14
8.478E-05
100.000
15
1.168E-05
6.871E-05
16
2.396E-06
1.409E-05
17
3.378E-09
1.987E-08
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
经过SPSS进行因子分析之后,提取三个主因子,可保留原信息的98.106%。
表3ComponentMatrix(a)
国内生产总值
.997
.043
.016
消费(居民消费水平)
.989
-.044
.124
投资(固定资产投资)
.977
.157
-.101
对外经济贸易(进出口总额)
.975
.177
-.114
-.405
.851
.292
-.369
.900
.030
.982
.111
-.123
.992
.069
-.086
.984
.105
-.111
.998
.042
-.038
.487
-.129
.861
.007
.040
.932
-.158
.288
.050
-.013
-.008
.946
.213
-.209
.941
-.009
.017
a3componentsextracted.
由此可以写出因子模型(指标数据未标准化)为:
表4RotatedComponentMatrix(a)
.944
.179
.268
.890
.239
.381
.090
.135
.987
.073
.119
-.217
-.961
.053
-.947
-.195
.978
.139
.121
.969
.173
.165
.143
.134
.957
.191
.217
.237
.057
.967
.930
.209
.297
.771
.301
.540
.953
.917
.223
.278
.991
.051
.878
.216
.263
PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
aRotationconvergedin4iterations.
由最大方差旋转法(Varimax)旋转后的载荷可以看出,第一个主因子:
国内经济增长潜力,主要代表国内生产总值、消费(居民消费水平)、投资(固定资产投资)、对外经济贸易(进出口额)、财政收入、财政支出、税收、广义货币、政府消费、人口总数、职工平均工资、教育投资、在校生人数、国家科研支出14个指标;
第二个主因子:
通货膨胀的水平,主要代表CPI和PPI;
第三个主因子代表人民币对美元的年平均汇率。
表5ComponentScoreCoefficientMatrix
.070
-.011
.034
.137
-.052
-.089
.117
-.060
-.102
.044
-.537
.192
.109
-.513
-.054
-.022
-.105
.096
-.006
-.067
.106
-.021
-.093
-.020
-.167
.816
.060
.055
.046
.078
.141
-.062
-.194
.058
VarimaxwithKaiserNormalization.ComponentScores.
由此得出的因子得分模型为:
为因子得分矩阵。
为将各个指标所有的原数据(1990年—2007年)进行标准化后的数据[2]
从方差分析表(表6)可以看出F=30.499,对应的p值=0.000<
0.05,所以回归方程显著。
从回归系数表(表7)可知回归系数:
,
它们对应的t统计量的p值分别为0.000,0.000,0.024,0.000都小于0.05,所以这四个回归系数都显著。
表6ANOVA(d)
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
Regression
4.919
24.598
.000(a)
Residual
3.199
.200
8.118
5.413
2.707
15.011
.000(b)
2.705
.180
7.040
2.347
30.499
.000(c)
1.077
.077
aPredictors:
(Constant),REGRfactorscore1foranalysis4
bPredictors:
(Constant),REGRfactorscore1foranalysis4,REGRfactorscore2foranalysis4
cPredictors:
(Constant),REGRfactorscore1foranalysis4,REGRfactorscore2foranalysis4,REGRfactorscore3foranalysis4
dDependentVariable:
失业率
表7Coefficients(a)
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
B
Std.Error
Beta
(Constant)
3.289
31.205
REGRfactorscore1foranalysis4
.538
.778
4.960
.100
32.861
.103
5.223
REGRfactorscore2foranalysis4
.171
.247
1.656
.118
.065
50.302
.067
7.995
2.535
.024
REGRfactorscore3foranalysis4
.309
.448
4.599
aDependentVariable:
对因子得分进行多元线性回归(逐步回归),得到城镇登记失业率与提取的三个主因子之间的数学模型为:
根据以上结果,影响就业的三个主要因素为国内经济增长潜力、通货膨胀的水平、人民币对美元的年平均汇率。
城镇登记失业率与上述主要因素或指标之间联系的数学模型为:
2.2以天津市为研究对象建立城镇登记失业率与各因素之间的数学模型
2.2.1问题的分析
根据天津市的经济社会状况,运用现有的数据建立城镇登记失业率与各因素之间的关系。
各因素的选取参照上一章的方法。
主要选取的指标(2000—2006年)为:
1,职工平均工资(元)
2,总人口(万人)
3,城镇居民家庭平均每人全年消费性支出(元)
4,全市财政收入(亿元)
5,全市财政支出(亿元)
6,失业保险参保职工人数(万人)
7,财政性教育经费(万元)
8,保险金额(万元)
9,保费(万元)
10,中资金融机构人民币存款合计(亿元)
11,商业贷款(亿元)
12,工业生产总值(亿元)
13,建筑企业个数(个)
14,建筑业从业人员平均人数(万人)
15,对外贸易进出口商品总值(万美元)
16,高等学校毕业生数(万人)
17,地区生产总值(亿元)
18,领取失业保险金人数(万人)
分析以上这18个指标与城镇登记失业率之间的关系并建模。
2.2.2结果与分析
经过SPSS进行因子分析之后,提取三个主因子,可保留原信息的97.658%。
天津市的经济发展水平,主要代表职工平均工资、总人口、城镇居民家庭平均每人全年消费性支出、全市财政收入、全市财政支出、财政性教育经费、保险金额、保费、中资金融机构人民币存款合计、工业生产总值、对外贸易进出口商品总值、高等学校毕业生数、地区生产总值、领取失业保险金人数14个指标;
失业保险参保职工人数和建筑业职工数;
第三个主因子代表商业贷款。
从方差分析表(附表1)可以看出方F=2.408,对应的p值=0.245>
0.05,所以回归方程不显著。
从回归系数表(附表2)可知回归系数为:
它们对应的t统计量的p值分别为0.000,0.819,0.078,0.665,后三个都大于0.05,所以这四个回归系数中的后三个都不显著。
得到的回归方程为
很显然,对以上所选的三个因子来对城镇登记失业率进行回归效果并不好,可能的原因是最初选取的指标之间存在着很高的相关性。
2.32009年及2010年上半年的我国就业前景仿真
2.3.1问题的分析
若要利用所建立的关于城镇就业人数或城镇登记失业率的数学模型,对2009年及2010年上半年的我国就业前景进行仿真预测,需要有这两年的相关的指标数据,但由于大部分数据还未公布,只能对各个指标数据进行预测。
2.3.2结果与分析
根据第二部分做出的关于全国城镇登记失业率与三大因素之间的数学模型,来预测2009年及2010年的失业率。
首先,做出17个指标的时间模型,即各个指标与时间的关系。
经过SPSS的散点图观察到,除CPI、PPI及人民币对美元年平均汇率曲线比较特殊外,其他曲线几乎都可以用指数函数拟合,拟合度R2都达到了0.96以上。
我们利用SPSS的预测功能对除CPI、PPI及人民币对美元年平均汇率之外的14指标进行了2009年及2010年的数据预测。
但是CPI、PPI和汇率没有找到好的拟合曲线,所以我们搜索了相关的政策及新闻报道,进行了一下粗糙预测。
2009年
2010年
CPI
102.3
103.6
PPI
111.5
120.0
人民币对美元年平均汇率
680
640
对预测的数据用SPSS11.5进行标准化处理,之后带入公式。
得到三个主因子的得分为:
2009年:
失业率
2010年:
2.4关于减少城镇登记失业率的建议
失业率不仅是宏观经济的敏感而重要的指标,而且一旦超过某个值将成为影响社会稳定的重要因素。
2008年爆发了世界经济危机,对各国的经济都产生了或多或少的影响,我国虽然经受住了历史罕见的考验,可是失业率还是有所偏高,因此,政府和地区都在寻找降低失业率的有效途径。
根据我们建立的城镇失业率的数学模型,提出一下几点减少失业率的方法。
寻找新的贸易出口,使对外贸易平稳发展。
美国的次贷危机影响到世界的经济格局,2008年以来人民币对美元的汇率累计升高,2009年呈前跌后升之势,说明我们国家在出口贸易方面的努力得到了肯定,在我们第二问建立的城镇人口失业率的模型中也得到了代表人民币对美元年平均汇率的第三主因子对失业率的影响比较显著(因子得分系数为0.816)。
降低通货膨胀率,稳定物价房价。
最近几年大量的资金是流向了楼市和股市这两个市场,而真正流向实体经济的资金并没有那么多,CPI和PPI呈小幅攀升,农产品的物价水平有所提高,为了扩大内需,政府从2008年已经陆续通过有计划的调整存款利息和贷款利率以及今年的家电下乡政策,已经初步起到了明显的作用,政府要充分应用好经济的宏观调控手段和市场杠杆继续降低失业率;
增加大学生以及失业人员的就业机会,鼓励和支持学生创业。
大学毕业生将近占到社会失业人数的30%,是亟待解决的一类新成长失业青年,给大学生提供创业支持不失为一个很好的方法和榜样。
重点解决地区失业率不平衡,力求公平公正公开就业。
希望有关政法部门制定相关的法律法规,约束和规范就业秩序,并能保证失业者的基本生活需求。
参考文献
[1]熊祖猿.中国失业治理研究.博士学文论文
[2]于义良.应用数理统计.清华大学出版社
[3]费宇.应用数理统计—基本概念与方法.科学出版社
[4]http:
//www.shumo.com
[5]
[6] 张志涌.精通MATLATB6.5版[M],北京:
北京航空航天大学出版社,2003.
附表1
ANOVA(d)
.031
.868(a)
.315
.063
.317
4.334
.100(b)
.025
.224
.075
2.408
.245(c)
.093
(Constant),REGRfactorscore1foranalysis1
(Constant),REGRfactorscore1for
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 我国 就业人数 城镇 登记 失业率 数学 建模