Статистический анализ безработицы в РФ

     При статистическом изучении динамики нужно  четко разделить ее на два основных элемента: тенденцию и колеблемость и дать каждому из них количественную характеристику.

     Тенденция развития, или тренд, характеризует  основную закономерность развития и  отражает влияние эволюционного  характера основных фактов.

     Колеблемость  отражает в основном влияние второстепенных факторов, однако она может не только носить случайный характер, но и повторяться циклически и по сезонам. Таким образом, при глубоком изучении рядов динамики возникает необходимость определения четырех основных компонент ряда: основной тенденции (тренда), циклических, или конъюнктурных, сезонных и случайных колебаний. [5, 129]

     Для выявления тенденций в рядах  динамики используют следующие методы:

     1) метод механического выравнивания;

     2) метод планового уровня;

     3) аналитическое выравнивание уровня  ряда методом наименьших квадратов. 

     Проведем выравнивание динамического ряда по данным экономически активного населения с помощью трех методов:

     1. Метод механического выравнивания включает два приема: укрупнение интервалов и расчет скользящей средней. 

     Рассмотрим  трехлетние периоды:

     а) Произведем расчет периодов трехлетней средней:

     Период 2000-2002 =

     Период 2003-2005 =

     Период 2006-2008 =  

     б) Рассчитаем периоды трехлетней скользящей средней:

     Период 2000-2002 =

     Период 2001-2003 =

     Период 2002-2004 =

     Период 2003-2005 =

     Период 2004-2006 =

     Период 2005-2007 =

     Период 2006-2008 =

     Полученные данные можно увидеть в таблице 2.2.2 и на графике 2.2.1. 

     Таблица 4 Метод механического выравнивания экономически активного населения

      График  1 Метод механического выравнивания экономически активного населения

     Вывод: Наблюдается постоянное неравномерное  возрастание показателя экономически активного населения. 

     2. Метод плавного уровня включает выравнивание ряда по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста.

     а) Рассчитаем по уравнению прямой

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.

     б) Рассчитаем по уравнению прямой

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.

     Полученные  данные можно увидеть в таблице 2.2.3 и на графике 2.2.2. 

     Таблица 5 Метод планового уровня экономически активного населения

 

     График  2 Метод планового уровня экономически активного населения

       

       

     Вывод: Выравнивание было произведено от точки  начала до точки конца, то есть 2000 г. и 2008 г. – это точки пересечения  прямой и показателя экономически активного населения. 

     3. Аналитическое выравнивание уровня ряда методом наименьших квадратов:

     Уравнение прямой имеет вид:

     Найдем  значения a и b:

     

     

     Полученные  значение подставим в уравнение:

     

     В данное уравнение подставим значение t – условное обозначение периода:

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.;

       тыс. чел.

     Полученные  данные можно увидеть в таблице 2.2.4 и на графике 2.2.3. 

     Таблица 6. Аналитическое выравнивание уровня ряда экономически активного населения

 

     График  3 Аналитическое выравнивание уровня ряда экономически активного населения

     

     Вывод: наблюдается пересечение прямой между 2000 г. и 2001 г., а также в 2002 г., и между 2006 г. и 2007 г. Приближенное выравнивание в 2003 г. и 2005 г. 

     2.3 Анализ показателей  колеблемости рядов  динамики 

     Для оценки степени приближения выравнивания уровней к фактическим, необходимо рассчитать показатели колеблемости:

     а) размах колеблемости:

     Из  таблицы 2.2.4 выбираем максимальное и  минимальное значения и подставляем их в формулу:

       тыс. чел.

     где – фактическое значение ряда динамики;

       – выровненное (расчетное)  значение ряда динамики;

     t – значение дат. 

     б) среднее квадратическое отклонение:

       тыс. чел.

     где n – число уровней ряда динамики (число лет);

     p – число параметров уравнения тренда. 

     в) коэффициент колеблемости:

      %

     где – средний уровень ряда динамики. 

     г) коэффициент устойчивости:

      % 

     2.4 Прогнозирование  на будущее 

     Прогнозирование – это оценка будущего на основе глубокого анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Процесс прогнозирования предполагает выявление возможных альтернатив развития в перспективе для обоснованного их выбора и принятия оптимального решения.

     Прогнозирование ведется на основе использования  широкого спектра информации. Но первоначальный этап прогнозирования в экономике  всегда связан с анализом временных  рядов, который позволяет охарактеризовать закономерность изменения явления во времени. [8, 108]

     Проведем  прогнозирование на два года вперед. Так, по данным таблицы 6, на основе исчисленного ранее уравнения экстраполяцией при t = 5 и t = 6 можно определить ожидаемую численность экономически активного населения в 2009 г. и 2010 г., тыс. чел.: