Прогнозирование уровня безработицы по статистическому методу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Теоретические основы прогнозирования на предприятии

1.1 Принципы прогнозирования

1.2 Методы статистического прогнозирования

2. Прогнозирование уровня безработицы

Заключение

Список литературы



Введение

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием.

Актуальностью курсовой работы является, что изучение финансового прогнозирования в настоящее время является важной составной частью профессиональной подготовки, как специалистов широкого профиля, так и экономистов, специализирующихся в финансовой и инвестиционной сферах деятельности. Время перемен усиливает потребность определить будущее, предвидеть, как и когда страна выйдет из кризиса, какие тенденции возобладают, каковы будут результаты социальных, политических и экономических перемен и что конкретно они принесут каждому человеку. Потребность в прогнозах испытывают руководители и работники управленческих органов всех уровней: местных, региональных, отраслевых, федеральных, так как ошибки в управлении, в проектах, программах, выборе стратегии проистекают из неумения предвидеть тенденции и последствия принимаемых решений.

Целью данной работы является, что прогнозы нужны предпринимателям и менеджерам - без краткосрочных и долгосрочных прогнозов политической и экономической конъюнктуры невозможно выработать эффективную систему действий.

Задачи курсовой работы:

-предвидение возможного распределения ресурсов по различным направлениям;

-определение нижних и верхних границ получаемых результатов;

-оценка максимально возможного количества ресурсов, необходимого для решения хозяйственных и научно-технических проблем.

1. Теоретические основы прогнозирования на предприятии

Прогнозирование предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Прогнозирование осуществляется в условиях с высокой долей неопределенности или случайности. Объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность хозяйственной системы и внешней среды. Прогнозирование в большей степени ориентировано на исследование развития внешней среды хозяйственной системы, носит системный характер. Прогнозирование носит информационный, консультативный характер, принятие решения необязательно. При прогнозировании в связи с большим периодом упреждения и неопределенностью используются более общие расчетные или экспертные нормы.

Прогнозирование в большей степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды. Прогнозирование соотносится с более широким понятием - предвидением. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные предпосылки для их осуществления. Эти предпосылки включают:

-научный анализ тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего ее развития, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели;

-оценку возможных последствий принимаемых решений.

Обоснование направлений социально - экономического прогнозирования заключается в том, чтобы, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами, сформировать цели развития, а с другой - способствовать выработке оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде. Прогнозирование экономических процессов осуществляется в тесном единстве с другими видами прогнозирования: социальным, политическим, демографическим, научно-техническим, развитием базы естественных ресурсов и др.

Экономическое прогнозирование - это получение информации о состоянии экономических показателей анализируемого объекта по средством системы методов. Под методологией планирования и прогнозирования понимается система подходов, принципов, показателей, методик и методов разработки и обоснования прогнозов и плановых решений, а также логика планирования и прогнозирования. Методология базируется на экономической теории, изучающей закономерности и законы развития общества, основные положения и тенденции воспроизводственных процессов, и развивается и совершенствуется по мере развития самой экономической теории. Показатели планов и прогнозов представляют собой форму количественного выражения принимаемых плановых и прогнозных решений. Методика представляет собой совокупность рабочих методов и приемов, используемых для осуществления конкретных плановых и прогнозных расчетов и различных показателей плана и прогноза. Она носит частный характер, находится в соподчинении с методологией планирования и прогнозирования и входит в нее как составная часть. Важнейшим элементом методологии государственного планирования и прогнозирования является логика. Логика планирования и прогнозирования есть упорядоченная последовательность и обоснованность действий, связанных с разработкой планов и прогнозов. Главной идеей логики планирования и прогнозирования выступает определение исходного пункта, от которого начинается и которому подчиняется весь процесс разработки планов и прогнозов. К основным составляющим логики можно отнести следующее:

-формулирование системы целей планирования и прогнозирования; - анализ исходного уровня, т.е. состояние прогнозируемого и планируемого объекта в прошлом и настоящем, уточнение параметров и оценка уровня его развития;

-изучение потребностей общества, их объема и структуры в плановом и прогнозном периоде;

-определение ресурсов общества тех, которые есть и которые могут быть созданы в плановом, либо прогнозном периоде;

-согласование ресурсов и потребностей общества и выработка плановых или прогнозных решений. Однако, несмотря на общность методологических основ, с определенной степенью условности можно говорить о методологии планирования и методологии прогнозирования, о принципах и методах планирования и принципах и методах прогнозирования, то связано с той ролью, которую выполняют планирование и прогнозирование как формы государственного регулирования. И если планирование (директивное, индикативное, стратегическое) отражает конкретное решение в отношении планируемого объекта, о прогнозирование дает вероятностную оценку его состояния в будущем, различные пути и способы его развития, либо служит основой для принятия планового решения.

Типология прогнозов может строиться по различным основаниям в зависимости от целей, объектов, проблем, периода упреждения, характера и т.д.

Основополагающим является проблемно - целевой критерий: для чего разрабатывается прогноз? Соответственно различают два типа прогнозов: поисковые (изыскательские, трендовые, генетические) и нормативные (целевые, регулятивные).

Поисковый прогноз отвечает на вопрос: что вероятнее всего произойдет при условии сохранения тенденций развития объекта. Нормативный прогноз представляет собой определение путей и сроков достижения желаемых состояний объекта или явления, принимаемых в качестве цели, и отвечает на вопрос: какими путями достичь желаемого. Поисковый прогноз строится на определенной шкале (поле) возможностей, на которой затем устанавливается степень вероятности прогнозируемого состояния объекта. При нормативном прогнозировании происходит такое же распределение вероятностей, но уже в обратном порядке: от заданного состояния к наблюдаемым тенденциям. Нормативный прогноз есть вероятностное описание альтернативных путей достижения желаемых состояний объекта, включающее разработку мероприятий по реализации этих состояний. По объекту прогнозы делятся на:

-социальные - определяющие будущие изменения в человеке, его потребностях, интересах, социальном статусе, здоровье, образовании; в отношениях между социальными группами, слоями; определяют будущее состояние социальной сферы; стабильное, нестабильное;

-экономические используются для предвидения общего состояния экономики, отрасли, предприятия, изменений в структуре воспроизводства, в рынках труда, спросе на профессии, в управлении;

-политические - определяющие изменения в расстановке политических сил, в отношениях социальных групп к партиям и лидерам, в политических ориентациях; политические прогнозы используются для прогнозирования результатов выборов и других политических событий;

-научно-технические - определяющие динамику производительных сил, открытия и изобретения, смену поколений и моделей техники, изменение технологий;

-экологические, позволяющие предвидеть динамику природных процессов, катастроф, их последствия, направления деятельности по охране окружающей среды и воспроизводству природных ресурсов и другие.

Прогнозы могут иметь разное время упреждения - от краткосрочных (например, суточные, связанные с колебаниями акций) до долгосрочных (на десятки) и сверхдолгосрочные. Первые носят более детализированный характер. Чем дольше горизонт упреждения прогноза, тем большее значение имеют теоретические исследования и длительность ретроспективы (времени основания) прогноза.

Неодинаков и характер прогноза. Он может определять какую-то одну характеристику объекта (показатель) или носить комплексный характер для предприятия, города, региона, страны.

В зависимости от объекта прогнозирования соотношение между предвидением и управлением видоизменяется. У прогнозируемых природных или технических объектов (ураган, сопротивление материалов), взаимосвязь предвидения и управления может быть близка к нулевой, так как никакие управленческие решения не способны изменить предсказание. В таких случаях прогноз ограничивается предвидением и рекомендациями минимизировать его последствия (наводнение, землетрясение и т.д.).

У прогнозируемых социальных объектов интенсивность взаимосвязи предвидения и управления может быть настолько высокой, что может изменить предсказанное состояние путем предпринятых действий на основе управленческих решений. Иными словами, управленческие решения приводят к "самоосуществлению" или к "саморазрушению" прогноза. В прогностике это называется "эффектом Эдипа".

По типу циркулирующей в процессе экспертизы информации можно выделить три класса интуитивных моделей:

-индивидуальные оценки;

-коллективные оценки;

-комбинированные экспертные модели.

К индивидуальным относятся модели типа интервью, психоэвристической генерации идей, к коллективным - модели типа “мозговой атаки”, сессий выработки коллективного мнения, коллективной экспертной оценки; к комбинированным - модели итеративных опросов типа “Дельфи” и их модификации.

Аналитическими методами прогнозные модели получаются в тех случаях, когда известны общие закономерности развития процесса, его общая структура, важнейшие аналитически выраженные функциональные связи, имеется опытная (контрольная) выборка, позволяющая проверить работоспособность модели.

Аналитические модели, разделяются на модели, построенные по типу: - структуризации целей развития;

-имитационного моделирования;

-морфологического анализа.

К статистическим относят методы, основу которых составляет формирование стохастических моделей прогнозирования. Стохастическая связь - это связь между величинами, при которой одна из них, случайная величина у, реагирует на изменение другой величины х или других величин х₁,х₂ …х_n (случайных или неслучайных) изменением закона распределения. Это обуславливается тем, что зависимая переменная (результативный признак), кроме рассматриваемых независимых, подвержена влиянию ряда неучтенных или неконтролируемых (случайных) факторов, а также некоторых неизбежных ошибок измерения переменных. Поскольку значения зависимой переменной подвержены случайному разбросу, они не могут быть предсказаны с достаточной точностью, а только указаны с определенной вероятностью.

Предпосылкой применения таких методов является наличие необходимых статистических данных. Характеризующих период ретроспекции, и сведений, необходимых для определения модели прогноза. Широкое применение в прогнозировании статистических методов объясняется тем, что предметом статистики служит - изучение методов выявления закономерностей массовых процессов.

Относительно приложений математической статистики обратим внимание на появляющуюся у ряда авторов тенденцию рассматривать соответствующие методы, как средство снятия неопределенности на различных этапах принятия решений. Подобное отношение сужает область применения статистических методов, однако справедливо акцентирует внимание на наиболее сложных случаях их использования.



1.1 Принципы прогнозирования

Экономический прогноз, являясь важнейшим элементом предплановой работы, должен определять основные направления развития экономики, отражать всю совокупность сложных внешних и внутренних связей и зависимостей между звеньями и частями единого народнохозяйственного комплекса. Для этого социально - экономическое прогнозирование должно основываться на следующих принципах: единство политики и экономики, системность прогнозирования, его научная обоснованность, адекватность прогнозов объективным закономерностям развития) альтернативность.

Принцип единства экономики и политики при приоритете политики. Содержанием этого принципа является требование, согласно которому разработчики прогнозов, программ и планов должны исходить из целей политики, намеченной к реализация соответствующими субъектами управления. На макроуровне - политики правящей партии (блока партий), реализуемой сформированным ею правительством. Она должна обеспечить сохранение экономических и социальных основ общества, выражать интересы определенной части его населения. В этих условиях плановые документы являются инструментом реализации политики господствующих в данное время классов, социальных общностей людей и выступают, поэтому не только в качестве социально-экономических и хозяйственных решений, но и решений политических. Объективной основой данного принципа является стремление субъектов управления обеспечить единство всей системы интересов, на базе которых и формируется политика классов различных социальных общностей. Сказанное означает, что политика есть не что иное, как организационно оформленная система интересов соответствующих. общностей людей. Она выражает их отношение между собой и к государству, направление его деятельности в сторону, позволяющую реализовать эти интересы. Так как в системе интересов центральное место занимают экономические интересы, они являются определяющими по сравнению со всеми другими, и в этом смысле политика не может не быть концентрированным выражением экономики. Вместе с тем, для беспрепятственного развития экономики нужны соответствующие политические условия, необходимо государство со всеми своими институтами, органами власти. Поэтому политика выступает в качестве направляющего русла, в рамках которого функционирует экономика любой страны. Следовательно, без приоритетного начала политики в управлении экономикой последняя не может успешно развиваться, чем и определяется соотношение между экономикой и политикой.

Принцип системности прогнозирования означает, что, «с одной стороны, народное хозяйство рассматривается как единый объект, а с другой -- как совокупность относительно самостоятельных направлений (блоков) прогнозирования».

Системный подход предполагает, пестреешь прогноза на основе системы методов и моделей, характеризующейся определенной иерархией и последовательностью. Под системностью методов и моделей прогнозирования экономического развития следует понимать их совокупность, позволяющую разработать согласованный и непротиворечивый прогноз экономического развития по каждому направлению, основывающийся на изучении складывающихся в текущем и будущем периодах экономических тенденций развития и закономерностей, на заданных целевых установках, имеющихся ресурсах, выявленных потребностях народного хозяйства и их динамике. Системность прогнозирования предполагает определенную очередность использования моделей для формирования комплексного прогноза экономического развития страны. Однако построить целостную систему моделей экономического прогнозирования практически невозможно на данном этапе, поскольку это сопряжено с рядом трудностей методологического характера. Решение этой задачи может быть достигнуто на основе унификации блочных моделей, вычислительных способов решения, создания информационного банка данных. Специфика же отдельных экономических объектов может быть адекватно выражена лишь при максимальном приближении к внутренним особенностям отдельных блоков прогнозирования, В этой связи наиболее рациональным представляется использование «блочного» принципа формирование комплексного прогноза экономического развития народного хозяйства.

Принцип научной обоснованности означает, что в экономических прогнозах всех уровней всесторонний учет требований объективных законов развития общества должен базироваться на глубоком изучении достижений отечественного и зарубежного опыта формирования прогнозов. Научная обоснованность экономического прогнозирования несовместима с прожектерством и игнорированием реальных условий и опыта прогнозирования.

Принцип адекватности прогноза объективным закономерностям характеризует не только процесс выявления, но и оценку устойчивых тенденций и взаимосвязей в развитии народного хозяйства и создание теоретического аналога реальных экономических процессов с их полной и точной имитацией. При этом под теоретической моделью анализа и прогноза развития народного хозяйства понимается практически реализуемая модель, являющаяся формой научного отображения реальной действительности.

Реализация принципа адекватности предполагает учет вероятностного, стохастического характера реальных процессов, что означает необходимость оценки сложившихся отклонений и таких, которые могут иметь место, господствующих тенденций, определение возможной области их расхождения, т. е. оценку вероятности реализации выявленной тенденции.

Формирование экономических прогнозов в данном случае предполагает апробацию методов и моделей прогнозирования с точки зрения их способности имитировать уже сложившиеся тенденции. Прежде чем стать инструментом предвидения, методы и модели, используемые при разработке прогнозов, должны быть инструментом познания. Поэтому для выполнения этого требования необходимы многочисленные экспериментальные расчеты, обеспечивающие постоянное соответствие используемых теоретических положений, системы показателей, математических моделей, исходной информации, вычислительных методов содержанию анализируемых процессов.

Принцип альтернативности прогнозирования связан с возможностью развития народного хозяйства и его отдельных звеньев по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных соотношениях. При переходе от имитации сложившихся процессов и тенденций к предвидению их будущего развития возникает необходимость построения альтернатив,

т.е. определения возможных путей развития народного хозяйства. Вероятностный характер прогнозирования отражает наличие случайных процессов и отклонений при сохранении качественной однородности, устойчивости прогнозируемых тенденций. Альтернативность же исходит из предположения о возможности качественно различных вариантов развития экономики.

Оценка реалистичности отдельных альтернатив развития народного хозяйства может быть определена методом сбалансированности во всех основных направлениях с учетом реальных ограничений по ресурсам, структуре, показателям эффективности, в рамках которых должны разрабатываться сбалансированные альтернативы развития рыночной экономики.

Источниками возникновения альтернатив развития народного хозяйства в первую очередь служат возможные качественные сдвиги в условиях воспроизводства при переходе от экстенсивных методов его расширения к интенсивным. На формирование альтернатив влияют конкретные цели развития производства.

Эти цели определяются сложившимися закономерностями развития общественных потребностей, необходимостью решения конкретных народнохозяйственных проблем. Тем самым принцип альтернативности взаимодействует с принципом целенаправленности прогнозирования. Переход от сложившихся тенденций к тенденциям, в наибольшей мере соответствующим целям долгосрочного развития, определяет активный характер прогнозирования развития рыночной экономики.

1.2 Методы статистического прогнозирования

В методическом плане основным инструментом любого прогноза является схема экстраполяции. Сущность экстраполяции заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций развития объекта прогноза и переносе их на будущее.

Методы экстраполяции трендов, основанные на статистическом анализе временных рядов, позволяют прогнозировать темпы роста продажи товаров в ближайшей перспективе, исходя из тенденций, сложившихся в прошедшем периоде времени. Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара, в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого товара. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями. Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются:

-метод скользящего среднего;

-метод экспоненциального сглаживания;

-прогнозирование на основе метода сезонных колебаний;

-прогнозирование методом линейной регрессии.

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

-Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год (месяц). В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии).

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе. Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

-Экспоненциальная средняя. При рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем "старше" наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. То есть влияние прошлых наблюдений должно затухать по мере удаления от момента, для которого определяется средняя.

Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом "устаревания" является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле: трудовой ресурс прогнозирование безработица

Qt+1 = L*yt + (1 - L) * Q t-1

где Q - экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда);

L - коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), 0<L<1;

t - индекс текущего периода;

y - фактическое значение уровня ряда.

Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.

Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов.

-Прогнозирование на основе сезонных колебаний.

Сезонные колебания - повторяющиеся из года в год изменения показателя в определенные промежутки времени. Наблюдая их в течение нескольких лет для каждого месяца (или квартала), можно вычислить соответствующие средние, или медианы, которые принимаются за характеристики сезонных колебаний.

Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогнозов на основе сезонных колебаний уровней динамического ряда. При этом под сезонными колебаниями понимаются такие изменения уровня динамического ряда, которые вызываются влияниями времени года. Проявляются они с различной интенсивностью во всех сферах жизни общества: производстве, обращении и потреблении. Их роль очень велика в торговле продуктами питания, на транспорте и др. Сезонные колебания строго цикличны - повторяются через каждый год, хотя сама длительность времен года имеет колебания.

Для изучения сезонных колебаний необходимо иметь уровни за каждый квартал, а лучше за каждый месяц, иногда даже за декады, хотя декадные уровни могут уже сильно исказиться мелкомасштабной случайной колеблемостью.

Методика статистического прогноза по сезонным колебаниям основана на их экстраполяции, т.е. на предположении, что параметры сезонных колебаний сохраняются до прогнозируемого периода.

В общем виде индексы сезонности определяются отношением исходных (эмпирических) уровней ряда к теоретическим (расчетным) уровням, выступающих в качестве базы сравнения. Индексы сезонности рассчитываются по формуле:

Is t = Yt * Yi

где Is t - индивидуальный индекс сезонности;

Yt - эмпирический уровень ряда динамики;

Yi - теоретический уровень ряда динамики.

В результате того, что в формуле измерение сезонных колебаний проводится на базе соответствующих теоретических уровней тренда, в индивидуальных индексах сезонности влияние основной тенденции развития устраняется. Поскольку на сезонные колебания могут накладываться случайные отклонения, для их устранения производится усреднение индивидуальных индексов сезонности одноименных внутригодовых периодов анализируемого ряда динамики. Поэтому для каждого периода годового цикла определяются обобщенные показатели в виде средних индексов сезонности (Is):

Is = Is t / n

где n - число периодов годового цикла.

Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности свободны от влияния основной тенденции развития и случайных отклонений.

-Прогнозирование методом линейной регрессии.

Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых формализованных методов прогнозирования. Метод базируется на взаимосвязи (линейной зависимости) факторного и результативного показателя:

Y (x) = a + bx

где x - факторный показатель;

Y - результативный показатель.

Приведенные методы измерения сезонных колебаний не являются единственными. Так, для выявления сезонных колебаний можно применять и рассмотренный выше метод скользящей средней, и другие методы.

Корреляционно-регрессионный анализ, который является основным в изучении взаимосвязей явлений.

Данный метод содержит две свои составляющие части -- корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ -- это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ -- это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая -- от 0,1 до 0,3; умеренная -- от 0,3 до 0,5; заметная -- от 0,5 до 0,7; высокая -- от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) -- от 0,9 до 1,0. Она используется далее в примерах по теме.

Однофакторные и многофакторные связи. По количеству факторов, действующих на результативный признак, связи различаются: однофакторные (один фактор) и многофакторные (два и более факторов). Однофакторные (простые) связи обычно называются парными (т.к. рассматривается пара признаков). Например, корреляционная связь между прибылью и производительностью труда. В случае многофакторной (множественной) связи имеют в виду, что все факторы действуют комплексно, то есть одновременно и во взаимосвязи. Например, корреляционная связь между производительностью труда и уровнем организации труда, автоматизации производства, квалификации рабочих, производственным стажем, простоями и другими факторными признаками. С помощью множественной корреляции можно охватить весь комплекс факторных признаков и объективно отразить существующие множественные связи.



2. Прогнозирование уровня безработицы

Таблица 1 - Исходные данные, характеризующие уровень безработицы, выраженные в %

2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013
48,03	60,06	66,39	96,26	93,59	84,74	92,91	81,26	69,73	76,85	67,9	54,13

Построим прогноз уровня безработицы на 2002г., 2003г., 2004г. 2005г., 2006г., 2007г., 2008 г., 2009г., 2010г., 2011г., 2012 г., 2013г., используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, линейного тренда.

Решение методом экспоненциального сглаживания

1.Определим значение параметра сглаживания по формуле:

, где n - число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.

2.Определим начальное значение U_o двумя способами:

І способ (средняя арифметическая):

II способ (принимаем первое значение базы прогноза): U_o = 48,03

3.Рассчитаем экспоненциально взвешенную среднюю для каждого периода, используя формулу

,

где t - период, предшествующий прогнозному;

t+1 - прогнозный период;

U_t+1 - прогнозируемый показатель;

б - параметр сглаживания;

У_t - фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному;

U_t - экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.

Например:

U₂₀₀₂ = 48,03*0,15 +(1-0,15) * 74,32 =70,37 (І способ)

U₂₀₀₃ = 60,06*0,15+(1-0,15) *70,37 = 68,82 (І способ)

U₂₀₀₄ = 66,39*0,15+(1-0,15) * 68,82 = 68,45 (І способ)

U₂₀₀₅ = 96,26*0,15+(1-0,15) * 68,45 = 72,62 (І способ)

U₂₀₀₆ = 93,59*0,15+(1-0,15) *72,62 = 75,76 (І способ)

U₂₀₀₇ = 84,74*0,15+(1-0,15) *75,76 = 77,10 (І способ)

U₂₀₀₈ = 92,91*0,15+(1-0,15) *77,10 = 79,47 (І способ)

U₂₀₀₉ = 81,26*0,15+(1-0,15) *79,47 = 79,73 (І способ)

U₂₀₁₀ = 69,73*0,15+(1-0,15) *79,73 = 78,23 (І способ)

U₂₀₁₁ = 76,85*0,15+(1-0,15) *78,23 = 78,02 (І способ)

U₂₀₁₂ = 67,9*0,15+(1-0,15) *78,02 = 76,502 (І способ)

U₂₀₁₃ = 54,13*0,15+(1-0,15) *76,502 = 73,14 (І способ)

U₂₀₀₂ = 48,03*0,15 +(1-0,15) * 48,03 =48,03 (ІI способ)

U₂₀₀₃ = 60,06*0,15 +(1-0,15) * 48,03 =49,83 (ІI способ)

U₂₀₀₄ = 66,39*0,15 +(1-0,15) * 49,83 =52,31 (ІI способ)

U₂₀₀₅ = 96,26*0,15 +(1-0,15) * 52,31 =58,90 (ІI способ)

U₂₀₀₆ = 93,59*0,15 +(1-0,15) * 58,90 =64,10 (ІI способ)

U₂₀₀₇ = 84,74*0,15 +(1-0,15) * 64,10 =67,196 (ІI способ)

U₂₀₀₈ = 92,91 * 0,15 +(1-0,15) * 67,196 = 71,05 (ІI способ)

U₂₀₀₉ = 81,26 * 0,15 +(1-0,15) * 71,05 = 72,58 (ІI способ)

U₂₀₁₀ = 69,73*0,15 +(1-0,15) * 72,58 = 72,15 (ІI способ)

U₂₀₁₁ = 76,85 *0,15 +(1-0,15) * 72,15 = 72,855 (ІI способ)

U₂₀₁₂ = 67,9 *0,15 +(1-0,15) * 72,85 =72,10 (ІI способ)

U₂₀₁₃ = 54,13*0,15 +(1-0,15) * 72,10 =69,40 (ІI способ)

4.По этой же формуле вычисляем прогнозное значение

U₂₀₁₄= 54,13*0,15+(1-0,15) * 73,14 = 70,28 (І способ)

U₂₀₁₄= 54,13*0,15+(1-0,15) * 69,40 = 67,10 (ІІ способ)

Результаты заносим в таблицу 2.

Таблица 2 - Результаты решений

Года	Уровень безработицы, Уt, %	Экспоненциально взвешенная средняя, Ut
		I способ	II способ
2002	48,03	74,32	48,03
2003	60,06	70,32	49,83
2004	66,39	68,82	52,31
2005	96,26	68,45	58,90
2006	93,59	72,62	64,10
2007	84,74	75,76	67,196
2008	92,91	77,10	71,05
2009	81,26	79,47	72,58
2010	69,73	79,73	72,15
2011	76,85	78,02	72,855
2012	67,9	76,502	72,10
2013	54,13	73,14	69,40
Итого:	891,85	894,252	770,501

Метод скользящей средней.

Для расчета прогнозного значения методом скользящей средней необходимо:

1.Определить величину интервала сглаживания, например равную 4 (n = 4).

2.Рассчитать скользящую среднюю для первых четырех периодов

m ₂₀₀₃ = (У₂₀₀₂ + У₂₀₀₃ + У ₂₀₀₄+ У ₂₀₀₅)/ 4 =

= (48,03+60,06+66,39+96,26) / 4 = 67,685

Полученное значение заносим в таблицу в средину взятого периода.

Далее рассчитываем m для следующих четырех периодов 2006г., 2007г., 2008г., 2009г.

m ₂₀₀₄= (У₂₀₀₃ + У₂₀₀₄ + У₂₀₀₅+ У₂₀₀₆)/ 4 = (60,06+66,39+96,26+93,59)/4 = 79,07

Далее по аналогии рассчитываем m для следующих четырех рядом стоящих периодов и результаты заносим в таблицу.

m ₂₀₀₅= (У₂₀₀₄+ У₂₀₀₅ + У₂₀₀₆+ У₂₀₀₇)/ 4 = (66,39+96,26+93,59+84,74)/4 = 85,24

m ₂₀₀₆= (У₂₀₀₅+ У₂₀₀₆ + У₂₀₀₇+ У₂₀₀₈)/ 4 = (96,26+93,59+84,74+92,91)/4 = 91,87

m ₂₀₀₇= (У₂₀₀₆+ У₂₀₀₇ + У₂₀₀₈+ У₂₀₀₉)/ 4 = (93,59+84,74+92,91+81,26)/4 = 88,12

m ₂₀₀₈= (У₂₀₀₇+ У₂₀₀₈ + У₂₀₀₉+ У₂₀₁₀)/ 4 = (84,74+92,91+81,26+69,73)/4 = 82,16

m ₂₀₀₉= (У₂₀₀₈+ У₂₀₀₉ + У₂₀₁₀+ У₂₀₁₁)/ 4 = (92,91+81,26+69,73+76,85)/4 = 80,18

m ₂₀₁₀= (У₂₀₀₉+ У₂₀₁₀ + У₂₀₁₁+ У₂₀₁₂)/ 4 = (81,26+69,73+76,85+67,9)/4= 73,93

m ₂₀₁₁= (У₂₀₁₀+ У₂₀₁₁ + У₂₀₁₂+ У₂₀₁₃)/ 4 = (69,73+76,85+67,9+54,13)/4 =67,15

Таблица 3 - Результаты решений

Года	Уровень безработицы, Уt, %	Скользящая средняя, m, %
2002	48,03	-
2003	60,06	67,685
2004	66,39	79,07
2005	96,26	85,24
2006	93,59	91,87
2007	84,74	88,12
2008	92,91	82,16
2009	81,26	80,18
2010	69,73	73,93
2011	76,85	67,15
2012	67,9	-
2013	54,13	-
Итого:	891,85	715,405

3.Рассчитав скользящую среднюю для всех периодов, строим прогноз на 2014г. по формуле

где t + 1 - прогнозный период;

t - период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.);

У_t+1 - прогнозируемый показатель;

m_t-1 - скользящая средняя за два периода до прогнозного;

n - число уровней, входящих в интервал сглаживания;

У_t - фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период;

У_t-1 - фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному.

У ₂₀₁₄ = 67,15+ 1/4 (54,13- 67,9) = 67,15 - 3,4425 = 63,7075

Определяем скользящую среднюю m для 2013 года.

m = (76,85+67,9+54,13+63,7075) /3 = 65,64



Рис. 1 - Динамика численности безработных за 2002г.-2013г.

Таблица 4 - Расчет параметров линейного тренда.

Год	Ур. безр.%	t	t 2	t 3	t 4	y*t	y*t2	Выравнивание ряда по уравн. прямой yt=a0+a1t
2002	48,03	1	1	1	1	48,03	48,03	92,89
2003	60,06	2	4	8	16	120,12	240,24	90,41
2004	66,39	3	9	27	81	199,17	597,51	87,93
2005	96,26	4	16	64	256	385,04	1540,16	85,45
2006	93,59	5	25	125	625	467,95	2339,75	82,97
2007	84,74	6	36	216	1296	508,44	3050,64	80,49
2008	92,91	7	49	343	2401	650,37	4552,59	78,01
2009	81,26	8	64	512	4096	650,08	5200,64	75,53
2010	69,73	9	81	729	6561	627,57	5648,13	73,05
2011	76,85	10	100	1000	10000	768,5	7685	70,57
2012	67,9	11	121	1331	14641	746,90	8215,90	68,09
2013	54,13	12	144	1728	20736	649,56	7794,72	65,61
Итого:	950,40	78	650	6084	60710	5821,73	46913,31	951

Для расчета значений прямой линейного тренда по формуле yt=a₀+a₁t необходимо сначала рассчитать показатели a₀ и a₁. Для этого используются следующие формулы



Прогноз на 2014 год: 95,37+(-2,48)*13=63,13%



Заключение

Жизнедеятельность фирмы невозможна без прогнозирования, "слепое" стремление к получению прибыли приведет к быстрому краху. Прогнозирование должно осуществляться по жесткой схеме, использовать расчеты многих количественных показателей.

В настоящее время получают большое распространение формализованные методы прогнозирования. Это методы, когда объект или явление могут быть математически представлены в виде экономико-математической модели. В настоящее время известно около 200 различных методов прогнозирования, но на практике используются не более 20 методов. Самые распространенные были рассмотрены в данной работе.

Любая экономическая организация в своей деятельности неизбежно сталкивается с подвижностью, неопределённостью внешней среды.

В российской экономике подвижность среды обусловлена нестабильностью социальной, политической и правовой сферы. В этих условиях для принятия коммерческих решений нужно опираться на постоянное обновление данных о внешней среде, их анализ и прогноз.

Прогнозирование является одним из способов предвидения внутренних и внешних условий деятельности. Прогнозирование как метод снижения рисков, вызванных неопределённостью, позволяет узнать наиболее вероятное состояние внешней среды в будущем (политической, научно-технической, финансовой, экологической, социальной). Прогнозирование даёт возможность оценки ближайших и отдалённых последствий принимаемых решений.

Статистические методы прогнозирования основаны на использовании количественной информации о состоянии и поведении исследуемого объекта.

В данной работе для прогнозирования использовались методы:

1)на основе экспоненциального сглаживания;

2)на основе скользящей средней;

3)на основе линейного тренда.

Прогнозы показывают достаточно выраженный подъем. Но прогноз методом экстраполяции тренда имеет более резкий характер. Рынок труда характеризуется ускоренным ростом предложения рабочей силы, низким спросом на нее, быстрым увеличением уровня безработицы. Основная причина - спад производства в промышленности, машиностроении, агропромышленном комплексе. Отмечаются тенденция к снижению качества рабочей силы, рост застойной безработицы. Но общая картина прогнозирования показывает, что рост безработицы будет продолжаться в достаточно интенсивном темпе.

Проанализировав прогнозирование уровня безработицы по 3-ем статистическим методам, то можно сделать вывод о том, что уровень безработицы на 2014 год будет в пределах 63,10% - 70,28%.

Результаты решении на основе экспоненциального сглаживания показывают уровень безработицы по I способу = 70,28%, по II способу 67,10%. То есть по I способу можно определить максимальное значение уровня прогнозирования на 2014 год. А по II способу можно увидеть минимальное значение прогнозирования уровня безработицы на 2014 год.

По прогнозированию уровня безработицы на 2014 год на основе метода скользящей средней составляет 63,7075%. А на основе метода линейного тренда прогнозирование на 2014 год = 63,13%.

Основываясь на решениях прогнозирования, безработица на 2014 год увеличится.

С целью увеличения темпов снижения уровня безработицы можно разработать следующие рекомендации:

-создание информационной системы накопления данных по продвижению трудовых ресурсов в целом по стране и по регионам, чтобы иметь реальную картину безработицы;

-увеличить уровня мотивации и энтузиазма, направленного на поиск работы, путем проведения различных тренингов, бесед с психологом;

-предоставить центрами занятости помощь в написании правильного, достойного резюме;

-наладить сотрудничество центров занятости с кадровыми агентствами, для расширения базы потенциальных работодателей;

-проводить регулярные исследования рынка труда с целью выявления свободных ячеек и переобучение кадров для их внедрения в данные ячейки;



Список литературы

1.Шмойлова Р.А. Теория статистики.-4 изд. М: Финансы и статистика-2004г.-656с.

2.Адамов В.Е., Вергилес Э.В. Статистика промышленности: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 326 с.

3.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.

4.Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебник. М.: Инфра-М, 2008.260с.

5.Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.

6.Статистика: термины и определения: Учеб. пособие для вузов / Баженова С.Г., Попович Н.К., Велесевич В.И. и др. / Ред. совет: Л.А. Пучков и др. - М.: Высшая школа, 2005. - 338 с.

Размещено на Allbest.ru