justify"> де a=298,00 - це середня чисельність працюючих на 1000 середньорічних жителів за динаміку років;
b=1,30 -це середнє зниження чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів на рік.
Підставами в отримані рівняння відповідні значення ti і розрахуємо згладжені рівні.
Коливання фактичних значень вищезгаданих показників близько прямий складають відповідно:
a) 2,58 або 2,58 * 100/14,40=17,9% по відношенню до середньої;
b) 4,45 або 4,45 * 100/298,00=1,49% по відношенню до середньої;
Проведемо далі вирівнювання ряду по рівнянню параболи другого порядку:
=a + b * t + c *,
Вирівнювання ряду по рівнянню параболи другого порядку.
Рівняння параболи для чисельності безробітних на 1000 працюючих:=14,59 - 0,46t - 0,02t ^ 2,
a=14.59- це вирівняний рівень чисельності безробітних на 1000 працюючих для центрального року динамічного ряду;
b=0.46 - середнє збільшення чисельності безробітних на 1000 працюючих за рік;
c=0,02 - показує прискорення збільшення чисельності безробітних на 1000 працюючих.
Рівняння параболи для чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів
=293,84 - 1,30t + 0,38t ^ 2, де
=298,84 - це вирівняний рівень чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів для центрального року динамічного ряду;
b=- 1,30 - середнє зниження чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів за рік;
c=0,38 - показує прискорення збільшення чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів.
Випадкові коливання фактичних значень для чисельності безробітних на 1000 працюючих: 2,58 * 100/14,59=17,9% проти 17,5% при вирівнюванні по прямій. Отже, парабола точніше відтворює характер зміни середньодушових грошових доходів за досліджуваний період.
Випадкові коливання фактичних значень для чисельності працюючих на 1000 середньорічних жителів становлять: 3,02 * 100/293,84=1,02% проти 1,49% при вирівнюванні по прямій. Отже, парабола точніше відтворює характер зміни числа шлюбів за досліджуваний період.
3.3 Побудова прогнозу і його оцінка
Під прогнозом розуміється науково обгрунтоване опис можливих станів об'єктів у майбутньому, а також альтернативних шляхів і термінів досягнення цього стану. Сам процес розробки прогнозів називається прогнозуванням. Прогнозування (від грец. Prognosis - знання наперед) - це вид пізнавальної діяльності людини, спрямованої на формування прогнозів розвитку об'єкта на основі аналізу тенденцій його розвитку.
Завдання економіко-статистичного прогнозування: виявлення перспектив найближчого або більш віддаленого майбутнього в досліджуваній області на основі реальних процесів дійсності: вироблення оптимальних тенденцій і перспективних планів з урахуванням складеного прогнозу та оцінки прийнятого рішення з позицій його наслідків у прогнозованому періоді.
Велика частина статистичних методів прогнозування заснована на побудові тренда, тобто математичного рівняння, що описує поведінку прогнозованого показника.
На основі розрахованого в програмі «Динаміка» рівняння прямої розрахуємо прогнозне значення показника на 2011 рік.
Розрахуємо прогноз на 2011:? 10=14,40-0,46 * 12=8.88
Розрахуємо прогноз на 2011 рік по валового регіонального продукту на душу населення, руб. У ході вирівнювання вихідного ряду динаміки ми отримали наступне рівняння тренда: y=298,00 - 1,30t.
Розрахуємо прогноз на 2011:? 10=298,00-1,30 * 12=282.4.
ВИСНОВКИ ТА ПРОПОЗИЦІЇ
Вивчивши дану тему, метою якої є статистико-економічний аналіз ринку праці за сукупністю районів Калузької області і, розрахувавши необхідні показники, можна зробити наступні висновки:
При побудові рангового ряду за ознакою - коефіцієнт безробіття, видно, що в сукупності районів Калузької області є великі відмінності в значеннях группировочного ознаки - від 1 до 8.8%, тобто 7.8%, а при побудові інтервального варіаційного ряду за цією ознакою було отримано 5 інтервалів (по 8, 9, 1, 5, 1 району в кожному інтервалі відповідно).
За результатами аналітичної угруповання 24 району Калузької області були виділені 3 типові групи: вище середнього рівня (10), середнього рівня (8 районів), нижче середнього рівня (6 районів). Коефіцієнт працевлаштованості в районах 1 групи в порівнянні з іншими групами вище.
Кореляційно-регресійний аналіз залежності кількості ...
