На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Анализ уровня безработицы по Калужской области с использованием статистических данных

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 10.10.2012. Сдан: 2011. Страниц: 16. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


                РОССИЙСКАЯ  АКАДЕМИЯ  ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
      ПРИ  ПРЕЗИДЕНТЕ  РОССИЙСОЙ ФЕДЕРАЦИИ 

                                                 ФИЛИАЛ 

Федерального  государственного  образовательного учреждения высшего профессионального  образования
«северо-западная академия государственной службы»
              в  г.  Калуге 
 

      Кафедра  естественнонаучных и математических  дисциплин 
 
 
 
 

                                  КУРСОВОЙ  ПРОЕКТ 

                         по  дисциплине:  Статистика 

        на  тему:  «Анализ уровня безработицы по Калужской области  с     использованием статистических данных» 
 
 
 
 
 
 

                                                      Студент                                       Сагателян  К.К
      Очного  отделения подпись
        3 курса группы ГиМУ 
 

   Научный руководитель  Хамер Г.В
                                                                                         подпись       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                                              Калуга 2006
             
                    Содержание
Введение………………………………………………………………………...3                                                                                                           
Глава 1.Теоретические аспекты статистического  анализа безработицы населения                                                                                                                          1.1Безработица населения
 1.1.1   Понятие безработицы …………………………………………………5                                                                                                                                                      1.1.2.Виды безработицы ……………………………………………………….6                                                                                  
1.1.3  Состав  безработных……………………………………………………...7                                                                             
1.2.Статистическое  изучение  безработицы
1.2.1.Метод   группировки населения  по  уровню  безработицы для изучения  дифференциации  населения…………………………………………………...9
1.2.2.Методы,  применяемые для выявления   тенденции динамики  и прогнозирования безработицы населения…………………………………..14
1.2.3. Методы,  применяемые для проведения  факторного  анализа безработицы населения……………………………………………………….18
Глава 2.Применение  статистических  методов  для  анализа  безработицы  населения  Калужской  области
2.1 Построение  статистического ряда распределения населения районов Калужской области по уровню   безработицы……………………………...21 
2.2Рассчёт   средних  величин  и показателей  вариации  ряда  распределения населения районов Калужской области по  среднемесячной  номинальной безработице…………………………………………………………………….26
2.3 Анализ  динамики  безработицы  населения  Калужской   области  за  период  с  1999  по  2005 годы………………………………………………..28
2.4 Корреляционно-регрессионный анализ безработицы  населения……...30
Заключение…………………………………………………………………….35
Литература……………………………………………………………………..36
Приложение…………………………………………………………………....37 

                            
Введение
 
 Актуальность темы.
     Безработица  представляет собой макроэкономическую  проблему, оказывающую наиболее  прямое и сильное воздействие  на каждого человека. В современных  условиях экономического хаоса потеря работы для большинства людей означает снижение жизненного уровня, часто вплоть до полной нищеты, и наносит серьезную психологическую травму.
      Безработица является  одной из немногих тем, которая касается любого из нас. Через некоторое время вопрос о приеме на работу будет стоять и передо мной, поэтому я решила выбрать именно эту тему «Анализ уровня безработицы по Калужской области с использованием статистических данных». Угроза безработицы всегда стоит за плечами любого наемного работника.
    Для анализа проблем безработицы  необходимо, прежде всего, четко определить, кого следует считать безработным. Критерии признания человека безработным обычно устанавливаются законом или правительственными документами. Но, как правило, несколько признаков присутствуют во всех определениях.
Трудоспособный возраст, то есть человек должен быть старше минимального возраста, с которого законодательство разрешает работать по найму, но младше возраста, по достижении которого назначается пенсия по старости. 
Отсутствие  у человека постоянного источника  заработка в течение некоторого времени (например, месяца).
Доказанное  стремление человека найти работу (например, обращение его в службу занятости  и посещение тех работодателей, к которым его направляют на собеседование сотрудники этой службы). 

   Целью и задачей курсового проекта  является выявление факторов, влияющих на безработицу населения Калужской  области,  а  также  предотвращение  безработицы.
    Эта цель раскрывается через решение  следующих задач: проведение группировки районов Калужской области с помощью типологической группировки, анализ её результатов; проведение анализа динамики численности  безработных; построение корреляционно-регрессионной модели.
   Объектом исследования является, состояние безработицы населения Калужской области.
    Предметом исследования,  является  изучение безработицы населения с помощью методов статистики. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Глава 1.Теоретические  аспекты статистического  анализа  безработицы  населения
1.1 Безработица населения
1.1.1 Понятие безработицы
    Безработица- это  такое  социально-экономическое  явление, когда  часть экономически  активного населения   не  может применить  свою  рабочую силу.
      К  безработным  относятся  трудоспособные лица в  трудоспособном   возрасте,  которые  в  отчётном  периоде:
1.   не  имели  работы  (доходного  занятия);
2.    занимались  поиском  работы, т. е  обращались  в государственную  или  коммерческую  службы  занятости,  использовали  или  помещали объявления  в  печати, непосредственно  обращались  к  администрации  предприятия, использовали личные  связи  или  предпринимали конкретные  шаги  к  организации  собственного  дела;
3.были  готовы  приступить  к  работе.
    При   определении  численности   безработных  должны  быть  соблюдены   все    условия. Учащиеся,  студенты,  пенсионеры  и инвалиды (3-й группы)  учитываются  в  качестве  безработных,  если  они:
    занимались  поиском  работы  и  были  готовы  приступить  к  ней  в  соответствии  с  условиями,  названными  выше;
    зарегистрированы  в  службе   занятости  в  качестве  ищущих  работу.
       В процессе   исследования безработицы   используются   понятия  частичного безработного  и   продолжительность   безработицы.   К    частично   безработным принято   относить  работников   предприятий, находящихся   свыше   одной   недели в условиях   сокращенного   рабочего   дня или    рабочей   недели, занятые    менее   80%   нормальной    продолжительности    рабочего времени. Под    продолжительностью   безработицы     понимается    промежуток времени, в течение которого лицо ищет работу, используя   при этом любые способы    (с момента   начала  поиска и до момента трудоустройства   или  до отчетного периода).
  1.1.2. Виды  безработицы
      Безработица, вызванная тем, что   установление   соответствия   между работниками и  рабочими   местами   требует времени,  называется   фрикционной  безработицей.
      Фрикционная безработица существует даже в странах, переживающих бурный экономический расцвет. Ее причина состоит в том, что работнику, уволенному со своего предприятия или   покинувшему его по своей воле, требуется некоторое время для того, чтобы найти  новое  рабочее место. Оно должно устроить его и по роду деятельности, и по уровню   оплаты. Даже если на рынке труда такие места есть, найти их удается обычно не сразу.
    Структурная безработица. Такая безработица уже   куда болезненнее для людей, чем фрикционная. Возникновение структурной безработицы означает, что многим людям придется осваивать новые профессии, избежать структурной безработицы невозможно. Это связано с тем, что технический прогресс все время рождает новые товары, технологии и даже целые отрасли (к ним, например, относится производство персональных компьютеров, лазерных дисков и волоконной оптики). В результате сильно меняется структура спроса на рабочую силу. А люди с ненужными более в прежнем количестве профессиями оказываются не у дел, пополняя ряды безработных 
      Циклическая безработица связана с отсутствием достаточного спроса на труд вообще и обусловлена наступлением фазы спада экономического производства.
Абсолютное  отсутствие безработицы считается  невозможным, да и ненужным фрикционная и структурная безработицы в рыночной экономике рассматриваются как органически присущие ей элементы. Исходя из их величин определяется естественная норма безработицы.
  Естественная норма безработицы — это такой ее уровень, который удерживает неизменным уровень реальной заработной платы и цен при нулевом росте производительности труда. На практике она исчисляется суммированием    уровней  фрикционной и структурной  безработице.
  В зарубежной экономической литературе распространена точка зрения о том, что полная и эффективная занятость достигается при наличии естественной нормы безработицы, которая сегодня в развитых странах определяется уровнем 5-6% экономически активного населения. Ряд экономистов предлагают считать норму естественной безработицы по ее уровню в условиях неускоряющейся инфляции. Однако  в России использование нормы безработицы (как, впрочем, и сам ее расчет) для оценки полной и эффективной занятости весьма проблематично, поскольку не завершена структурная перестройка - стабильна инфляция, велика скрытая безработица.
      Скрытая безработица которая  характерна  для  отечественной  экономики.  Суть  ее  в  том,  что  в  условиях  неполного  использования  ресурсов  предприятия,  вызванного  экономическим  кризисом,  предприятия  не  увольняют  работников,  а  переводят  их  либо  на  сокращенный  режим  рабочего  времени  (неполная  рабочая  неделя  или  рабочий  день),  либо  отправляют  в вынужденные неоплаченные  отпуска.  Формально таких работников  нельзя  назвать безработными,  однако  фактически  они являются  таковыми. Следовательно, скрытая безработица является скорее даже не безработицей, а неэффективной занятостью. 

1.1.3 Состав  безработных
  Состав  безработных изучается с помощью различных группировок по полу, возрасту, семейному положению, продолжительности безработицы, по наличию прошлого опыта работы и обстоятельствам незанятости. Учет этих характеристик необходим, поскольку безработица имеет разные социально-экономические последствия для отдельных категорий населения.
  Анализ  распределения безработных по полу опровергает весьма распространенный тезис о том, что у безработицы «женское» лицо. В общей численности безработных доля мужчин всегда превышала долю женщин, в 2000г. «в Калужской области» доля безработных мужчин составляла 53,3%. Однако среди официальных безработных преобладали женщины — 69,7%. Это свидетельствует о том, что женщины испытывают больше трудностей в решении проблемы трудоустройства, а безработные мужчины чаще пытаются трудоустроиться самостоятельно.
  О неравном положении мужчин и женщин на рынке труда говорит и тот факт, что, несмотря на более высокий уровень образования, труд безработных женщин остается невостребованным. Высшее и неполное высшее образование, по данным обследования в ноябре 2000 г., имели 18,5% безработных женщин и 12,4% безработных мужчин,  среднее профессиональное  образование -  соответственно  26,2  и 19,3%
  Возрастной  состав  безработных  отражает  проблемы  трудоустройства  молодёжи. Средний  возраст  безработных  в Калужской области – 35,1  года. Доля молодёжи  до  30  лет составляет  37, 7%  общей численности безработных,  в то  время как их  доля  в  общей численности занятых -  23,6%. Доля  же  безработных  старших  возрастов  (старше  50  лет)- гораздо  ниже  их  доли  численности  занятых  (соответственно  12,2  и 17,9%). Следовательно,  наличие опыта работы  является  одним из  факторов,  повышающим  вероятность  трудоустройства. Вместе  с  тем  в  2002 г. 18,1%  безработных  не  имели  опыта  работы.
  Ситуация  на  рынке  труда  характеризуется  увеличением  числа  лиц,  продолжительное  время  не  имеющих работы,  и  их  доли  в  общей  численности  безработных. Под продолжительностью безработицы  понимается длительность периода, в течение которого безработный ищет 
работу. Различают продолжительность незавершенной безработицы — время с момента начала поиска работы до рассматриваемого периода (момента опроса), и продолжительность  законченной  безработицы свойства. К длительной  безработице  относят  безработных  в  течении  12 месяцев и  более. Удельный    вес безработного  постоянно растёт. В ноябре 2004г. 42% имели стаж  пребывания  в состав  безработного  более  одного  года.

  Наряду  с информацией о безработных  службы занятости собирают информацию о потребности предприятий и организаций в рабочей силе. В частности, определяется заявленная предприятиями и организациями потребность в работниках — число вакансий (вакантных мест). На основе этих данных рассчитывают величину спроса на рабочую силуобщее число рабочих мест, равное сумме фактической численности работающих и числа вакантных мест.
  Сбалансированным  рынок труда является в том  случае, если в 
нем количество вакантных мест приблизительно совпадает с количеством безработных. Подобное состояние еще не означает достижения 
профессионально-квалификационного соответствия, а лишь свидетельствует о количественном совпадении спроса и предложения, для 
оценки которого рассчитывают коэффициент напряженности на рынке 
труда отношение числа безработных к численности заявленньгх вакансий.

  Увеличение  спроса на рабочую силу привело к  тому, что численность ищущих работу сегодня меньше числа вакантных мест, заявленных работодателями. Несоответствие спроса и предложения носит структурный характер. Особенно эта проблема характерна для монопромышленных регионов и городов, где сформировалась специфическая профессионально-квалификационная структура рабочей силы
  1.2.Статистическое  изучение безработицы  населения  

  1.2.1. Метод группировки населения по  безработице для изучения                 дифференциации  населения 

Статистическая  сводка – это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчёт групповых и общих итогов, расчёт производных показателей. Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных её частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.
  Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:
• выбор группировочных признаков; 
• определение  порядка формирования групп;
• разработка системы  статистических показателей для  характеристики групп и объекта в целом;
• разработка макетов  статистических таблиц для представления результатов сводки.
Статистическая  группировкаразбиение единиц совокупности на группы по одному или нескольким признакам. 
На практике используются следующие виды группировок:
      Типологическая группировка - разбиение совокупности на группы 
по определенным типам (например: по формам собственности).

     Структурная группировка - разбиение совокупности на группы, 
которые характеризуют структуру совокупности (например: распределение 
населения по возрасту).

      Аналитическая   группировка   -   разбиение   совокупности   по 
факторному признаку и установление его связи с другим результативным 
признаком.

     Группировка бывает простой (по одному признаку) и комбинационной (по 2-м и более признакам).
     При проведении структурной группировки  необходимо определить число групп  и величину интервала. При определении  количества групп чаще всего используют формулу Стерджесса:
                                           n = 1 + 3,322 lg N,                                         
где N – число единиц совокупности, n – число групп.
Интервалы бывают открытые и закрытые, равные и неравные.
     В открытом интервале указывается лишь одна из границ (верхняя или нижняя)
     В закрытом интервале указывается и верхняя и нижняя границы.
     Равные интервалы используют, если невелик разброс значений совокупности, в противном случае используют неравные интервалы.
Величина  равного интервала определяется по формуле:
                                                 I = ,                                 
где X max  и X min – наибольшее и наименьшее значение признака, n – число групп.
Затем строят ряд распределения – упорядоченное  распределение единиц совокупности по группировочному признаку. Существую следующие виды рядов распределения:
    атрибутивные - распределение по качественному признаку (распределение населения по полу)
    вариационные – распределение показателей по количественному признаку (распределение работников по стажу работы), В свою очередь вариационные ряды распределения подразделяются на дискретные (прерывные) и интервальные.
           Любой вариационный ряд распределения  имеет две характеристики:
    Варианты (x) – числовые значения количественного признака.
    Частоты (f) – численность отдельных вариантов, то есть числа, показывающие как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения.
Помимо  частот могут использоваться частости – частоты, выраженные в долях единицы или в %.  
                                                       W = ,
где n – объём совокупности.
                                                         n =
Наглядно  ряды распределения изображают с  помощью графиков:
Гистограмма – строится для интервального ряда (по оси x откладывают интервалы признака, а по оси y – частоты (частости); на отрезках, изображающих интервалы строят прямоугольники высотой равной частоте).
Полигон  – строится для дискретного ряда (по оси x откладывают варианты, а по оси y – частоты (частости); построенные точки последовательно соединяют отрезками).
Кумулята – график накопленных частот (частостей).
 Огива – график обратный кумуляте.
           В результате сводки получают  обобщающие показатели, которые  отражают количественную сторону явлений. Исходной первичной формой выражения стат. показателей служат абсолютные величины.
Абсолютная  величина - это суммарный обобщающий показатель, характеризующий размеры (уровни) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Она характеризуют социальную жизнь населения и экономику страны в целом (ВВП, НД, объем промышленного производства и т.д.).
Значение  абсолютных величин состоит в  том, что они характеризуют абсолютные размеры изучаемых явлений, а так же могут представлять объем совокупности.
Относительная величина в статистике - обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними.
Средняя величина - обобщающий показатель, характеризующий типичный уровень явления в конкретных условиях места и времени, отражающий величину варьирующегося признака в расчёте на единицу качественно однородной совокупности.
    Средняя арифметическая вычисляется по формуле
                                         = ,                                                
где x – варианты признака, f – частоты.
    Мода
        ,                              
где - нижняя граница модального интервала; - величина модального интервала; , , - частоты в модальном интервале, предмодальном и послемодальном интервалах соответственно. Модальный интервал определяется по наибольшей частоте.
    Медиана
            ,                       
где    - нижняя граница медианного интервала;    - величина медианного интервала;     - половина объема совокупности; - сумма частот, накопленная до начала медианного интервала; - частота медианного интервала.
   Медианным является тот интервал, в котором  сумма накопленных частот впервые будет .
    Среднее линейное отклонение
                             ,                                                     
    где - средняя арифметическая, f – частоты.
    Дисперсия
                                    ? 2 = ,                                            
    Среднее квадратическое отклонение
                                ? = ? 2 ,                                                            
    Коэффициент вариации
                                ? = ? /     • 100% ,                                              

1.2.2. Методы, применяемые для выявления безработицы и     прогнозирования  безработицы 

  Одной из важнейших задач статистики является изучение динамики. Эта задача решается при помощи анализа рядов динамики
  Ряд динамики (или динамический ряд) представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.
  В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время I и конкретное значение показателя (уровень ряда) у.
Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни.
  По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментные и интервальные.
Моментным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени).
Интервальным  (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени (год, квартал, месяц). 
  Уровни  в динамическом ряду, могут быть  представлены абсолютными, средними или относительными величинами.
Важнейшим статистическим показателем анализа  динамики является абсолютный прирост.
Абсолютный  прирост (?y) - характеризует изменение уровня ряда за определённый промежуток времени. 

           цепной                                                     базисный
         ?yц = yi - yi-1 ;                                           ?yб = yi - y0 ;         
    где  yi  – уровень сравниваемого периода;
           yi-1 – уровень предшествующего периода;
          y0 – уровень базисного периода;
Для оценки интенсивности, т.е. относительного изменения уровня динамического рядаза какой-либо период времени используют темпы роста.
 Темп роста  (Тр)- характеризует интенсивность изменения уровня динамического ряда за какой - либо период.
               цепной                                                       базисный
              Тр ц  =                                               Тр б =
     Темп  прироста (Тпр) – показывает, на сколько % сравниваемый уровень больше или меньше уровня, принятого за базу сравнения.
               цепной                                                       базисный
             Тпр ц =  Тр ц - 100                                                                Тпр б = Тр б - 100
Абсолютное значение 1% прироста - рассчитывают как отношение  абсолютного прироста к темпу  прироста за тот же период времени, %
                                 А% = = 0,01yi-1
  Для обобщающей характеристики динамики исследуемого явления определяют   средние уровни   ряда и средние показатели изменения уровней ряда.
Средний уровень ряда ( ) - характеризует обобщённую величину абсолютных уровней.
При равных интервалах:      = ;                                                    
 где y - абсолютные уровни ряда,  n – число уровней ряда.
При неравных интервалах:  = ;     
Средний абсолютный прирост (? ) – обобщающий показатель скорости изменения уровней во времени.
          ? =                                                                                            
 где ?yц – цепные абсолютные приросты, n -их число.
Средний темп роста ( )- показывает во сколько раз в среднем за единицу времени изменится уровень ряда динамики.
  = = ,
 где   - цепные темпы роста,  - знак произведения, n - число цепных темпов роста.
Или = = ,                                                                         
где yn , y0 - последний и первоначальный уровни ряда, - последний базисный темп роста, выраженный в долях единиц.
Средний темп прироста ( ) - обобщённый показатель, характеризующий среднюю относительную скорость изменения уровней.
                    =      
    Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления.
В некоторых  случаях закономерность изменения  явления, общая тенденция его  развития явно и отчетливо отражается уровнями динамического ряда (уровни на изучаемом периоде непрерывно растут или непрерывно снижаются).
  Основной  тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний.
периодов  времени, к которым относятся уровни ряда динамики.
  Выявление основной тенденции может осуществляться методом скользящей (подвижной) средней. Сущность его заключается в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного (3, 5, 7 и т.д.), первых по счету уровней ряда, затем - из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная с третьего и т.д. Таким образом, средняя как бы «скользит» по ряду динамики, передвигаясь на один срок.
           Для того чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики.
      Выравнивание по прямой
Для этого  используется уравнение:  = а + bt
где - уровни, найденные по данному уравнению,
        а, b - параметры уравнения,
         t - Время.
Для упрощения  техники расчета параметров уравнения  показателям 
времени t придают такие значения, чтобы = 0. Для этого отсчет временных точек ведется от середины ряда. При нечетном числе уровней ряда n средний уровень принимается за 0, тогда предшествующие периоды обозначаются -1, -2, -3,…, а последующие 1, 2, 3, ..., чтобы =0. При четном числе уровней два средних ряда обозначаются -1 и +1, все остальные берутся через 2 интервала: -3, -5, -7,...; 3, 5, 7, ...,чтобы = 0.

Параметры уравнения  определяют по формулам: 
    а = ,                                                                                      
    b =   ,                                                                                           
      где у - уровни ряда, n - число уровней.
      Выравнивание по показательной функции.
Так же можно  осуществить прогноз на ближайший  год 
      с помощью среднего абсолютного прироста
    yn = ym + ? •(n-m)
      с помощью среднего темпа роста
    yn = ym •( )n-m,                                                                                
    где m – последний известный период.
Для наглядности  ряды динамики изображают графически.
1.2.3. Методы, применяемые  для  проведения  факторного  анализа  безработицы  населения. 

Задачи  корреляционного анализа - измерение тесноты связи между варьирующимися признаками, определение неизвестных причин связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Задачи  регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение значений зависимой переменной (функции регрессии). 
Исследование  связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей.
       Модель представляет собой логическое  или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, дает возможность установить основные закономерности изменения оригинала.
Выражение модели в виде функциональных уравнений  используют для расчета средних  значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.
           По количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными (два и более факторов).
В зависимости  от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.
           Наиболее разработанной в теории  статистики является методология так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака х на результативный признак у и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.
Уравнение однофакторной (парной) линейной корреляционной связи имеет вид:
где   - теоретические значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии; , - коэффициенты (параметры) уравнения регрессии.
Параметры уравнения находятся по способу наименьших квадратов.
     Но, как известно, явления общественной  жизни складываются под воздействием не одного, а целого ряда факторов, т. е. эти явления многофакторные. Между факторами существуют сложные взаимосвязи, поэтому их влияние комплексное и его нельзя рассматривать как простую сумму изолированных влияний
Многофакторный  корреляционный и регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель (уравнение) факторов при фиксированном положении остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя.
Уравнение множественной линейной  регрессии:
= a0 +a1x1 + a2x2 +…+ anxn
где - расчетные значения зависимой переменной (результативного признака); x1, xn - независимые переменные (факторные признаки);
a0, a1, an - параметры уравнения.
Параметры уравнения множественной регрессии, как и в случае парной регрессии, находят по способу наименьших квадратов. Затем с помощью корреляционного анализа осуществляют проверку адекватности полученной модели. Адекватную модель экономически интерпретируют.
    Показателем тесноты связи, устанавливаемой между  результативным и двумя и более факторными признаками, является совокупный коэффициент множественной корреляции (R). Он измеряет одновременное влияние факторных признаков на результативный. Его значения находятся в пределах -1 до +1. Чем меньше наблюдаемые значения изучаемого показателя отклоняются от линии множественной регрессии, тем корреляционная связь является более интенсивной, а следовательно, значение R ближе к единице.
    Совокупный коэффициент множественной детерминации (R2) - показывает, какая доля вариации изучаемого показателя объясняется влиянием факторов, включенных в уравнение множественной регрессии. Значение совокупного коэффициента множественной детерминации находится в пределах от 0 до 1. Поэтому, чем ближе R2 к единице, тем вариация изучаемого показателя в большей мере характеризуется влиянием отобранных факторов.
Показатели  множественной регрессии и корреляции могут оказаться подверженными действию случайных факторов. Поэтому только после проверки адекватности уравнения оно может быть пригодно для применения.
           Проверку значимости уравнения  регрессии производят на основе  F- критерия Фишера. Принято считать, что уравнение пригодно для практического применения в том случае, если  Fрасч > Fтабл не менее чем в 4 раза.
           Анализ коэффициентов уравнения  множественной регрессии позволяет  сделать вывод о степени влияния  каждого из факторных признаков на результативный 
 

Глава 2. Применение  статистических  методов для анализа безработицы населения
      Построение статистического ряда распределения
    населения районов Калужской области по уровню безработицы
                                                                                                                     Таблица 1
Районы численность безработных численность работников организации число  экономически активного  населения уровень  безработных
Бабынинский район 93 6790,1 6883,1 1,4
Барятинский район 39 4279,1 4318,1 1,0
Боровский район 125 8395,9 8520,9 1,5
Дзержинский район 211 6678,3 6889,3 3,0
Думинический  район 153 4630,2 4783,2 3,2
Жиздринский район 62 4332,5 4394,5 1,4
Жуковский район 179 7338,8 7517,8 2,4
Износковский  район 42 4849,9 4891,9 1,0
Кировский район 294 6692,1 6986,1 4,2
Козельский  район 251 4964,2 5215,2 4,8
Куйбышевский  район 42 4001,3 4043,3 1,1
Людиновский район 443 5401,8 5844,8 7,6
Малоярославцкий район 232 7447,6 7679,6 3,0
Медынский район 46 5530,6 5576,6 0,9
Мещовский район 74 3959,4 4033,4 1,9
Мосальский  район 51 4325,8 4376,8 1,2
Перемышльский район 28 5174,4 5202,4 0,5
Спас-Деменский  район 80 4165,5 4245,5 1,9
Сухинический  район 97 5279 5376 1,8
Тарусский район 120 5339,6 5459,6 2,2
Ульяновский район 47 3925,7 3972,7 1,2
Ферзиковский  район 32 4933,3 4965,3 0,7
Хвастовичский район 45 4065,6 4110,6 1,7
Юхновский район 15 4396,7 4411,7 0,4
  
 
 
 

    Построим статистический ряд распределения по имеющимся данным  о            безработице   в районах Калужской области.
                                                                                          Таблица 2
Районы   уровень       безработных
Бабынинский район 1,4
Барятинский район 1,0
Боровский район 1,5
Дзержинский район 3,0
Думинический  район 3,2
Жиздринский район 1,4
Жуковский район 2,4
Износковский  район 1,0
Кировский район 4,2
Козельский  район 4,8
Куйбышевский  район 1,1
Людиновский район 7,6
Малоярославцкий район 3,0
Медынский район 0,9
Мещовский район 1,9
Мосальский район 1,2
Перемышльский район 0,5
Спас-Деменский  район 1,9
Сухинический  район 1,8
Тарусский район 2,2
Ульяновский район 1,2
Ферзиковский  район 0,7
Хвастовичский район 1,7
Юхновский район 0,4
 
Число групп =5
     Определим  величину  интервала.
I = = 1, 4            

   Получим   интервальные  группы
Первая группа      0,4-1,8
Вторая группа       1,8-3,2 
Третья группа        3,2-4,6
Четвёртая группа    4,6-6
 Пятая группа          6-7,4       

Группировка городов и районов Калужской области по безработице 

                                                                                                         Таблица 3
№ группы Группы районов по  безработице. Середина интервала,                       X Число городов и районов              f  Накопленная частота                   f '
I 0,4-1,8 1,1 14 14
II 1,8-3,2  2,5 7 21
III 3,2-4,6 3,9 1 22
IV 4,6-6 5,3 1 23
V 6-7,4      6,7 1 24
 
Построим  графики ряда распределения: полигон  и гистограмму,
(рис 1.)кумуляту  и огиву. (рис 2),(рис 3)   см. Приложение 1 

Для определения  средней арифметической и  медианы  составим
расчётную таблицу 
      Расчётная таблица для определения  и ряда распределения районов Калужской области по уровню безработицы
                                                                                                                     Таблица 4 

    Группы  районов по безработице. Середина интервала, x Число районов        f  xf Сумма частот    S
    0,4-1,8 1,1 14     15,4 14
    1,8-3,2  2,5 7     17,5 21
    3,2-4,6 3,9 1    3,9 22
    4,6-6 5,3 1 5,3 23
    6-7,4      6,7 1 6,7 -
    Итого 24 48,8 -
 
      Определим среднюю арифметическую
          = = 2,0
В нашем случае модальным является интервал 0,4 т.к   ему соответствует частота районов, тогда = 0,4 =2,0, = 7 = 14 = 0
= 0,4+2,0 =0,5 

Для определения  медианного интервала, зная, что  = 12, заполним граф сумма частот расчётной таблицы. Для интервала 0,4-1,8 сумма накопленных частот, равная 15, впервые , значит он медианный, тогда определим = 0,4, =2,0 =0 = 14
= 0,4+2,0 =0,6
Таким образом, значение средней арифметической показывает, что среди  24 районов Калужской области  уровень разводимости составляет 2,0.Значение моды , равное  0,5  показывает, что большинство районов имеют такой уровень, а значение , равное  0,6, что примерно в половине районов уровень не выше 0,6 в другой половине -  уровень не ниже 0,6.
Для определения  среднего линейного отклонения и  дисперсии составим расчётную таблиц                                           
 
 
 
 
 
 
 
 

Расчётная таблица для определения L и ? 2 ряда распределения районов
Калужской области по уровню безработицы
                                                                                                                                                       
                                                                                                                Таблица 5 

Группы  районов по уровню браков. Середина интервала, X Число районов        f
 
 
 
   
0,4-1,8 1,1 14 -0,9 0,9 12,6 0,8 11,2
1,8-3,2  2,5 7 0,5 0,5 3,5 0,3 2,1
3,2-4,6 3,9 1 1,9 1,9 1,9 3,6 3,6
4,6-6 5,3 1 3,3 3,3 3,3 10,9 10,9
6-7,4      6,7 1 4,7 4,7 4,7 23 23
Итого 24 26 50,8
 
Определим среднее  линейное отклонение
L = = 1, 1
Определим дисперсию
? 2 = = 2,1
Среднее квадратическое отклонение
? = = 1,4
Коэффициент вариации     
? = = 70%
     Среднее  линейное отклонение, равное  1,1 показывает среднее линейное отклонение уровня безработицы от среднего значения. Среднее квадратическое отклонение примерно 1,4 т.е. большинство районов данной совокупности имеют уровень безработицы  от 0,6 руб. до 3,4  коэффициент вариации   70% <  33 % , что свидетельствует об имеющийся, хотя и невысокой, однородности   рассматриваемой    совокупности  

2.2  Исследование динамики численности безработицы в Калужской области
    Имеются следующие статистические данные  о безработице в Калужской
    области за 1999 – 2005 г.: 

годы 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Общая  численность  безработных 63,8 46,3 33,1 35,5
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.