CC BY
58
Прогнозирование занятости населения региона Игнатьев В. М.1, Борисова Д. М.2
Игнатьев Виктор Михайлович / Ignat’ev Victor Mihajlovich - кандидат технических наук, доцент;
2Борисова Диана Маратовна /Borisova Diana Maratovna - студент, кафедра автоматизации и управления,
Южно-Российский государственный политехнический университет, г. Новочеркасск
Аннотация: рассматриваются прогнозирование занятости населения Ростовской области,
прогнозирование коэффициента безработицы адаптивными методами и с помощью регрессионных периодических уравнений.
Ключевые слова: прогнозирование, занятость активного населения региона, коэффициент безработицы адаптивные методы прогноза, регрессионное уравнение ряда Фурье.
Прогнозирование - специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо явления. Процесс - это, прежде всего, временное понятие [1]. Поэтому у всякого процесса есть прошедшее, настоящее и будущее. В процессах присутствуют прошлые и новые моменты. Действие всегда направлено в будущее, поэтому планирование и действие ради будущего в целях более удовлетворительного состояния может повлиять только на будущее состояние. Методы анализа прошлого делятся на четыре категории: традиционные методы анализа; детерминированные методы анализа; статистические методы анализа; методы оптимизации.
Существует много разнообразных методов прогнозирования. В смысле реализации методы прогнозирования разнообразны и отличаются друг от друга значительно. Тем не менее некоторые особенности являются общими для всех методов. За основу прогнозирования принимается предположение, что та же самая причинно-следственная система, которая существовала в прошлом, сохранится и будет работать в будущем. Можно выделить следующие этапы процесса прогнозирования: определение цели прогноза; установление периода прогнозирования; выбор метода; сбор и анализ исходных данных; определение основных положений подготовки и использования прогноза; проведение процесса прогнозирования; контролирование прогноза. При проведении процесса прогнозирования можно выделить следующие три этапа: анализ, реализация алгоритма метода, оценка прогноза по критерию. Ретроспективное размышление различает, прежде всего, в прошлом периоде действия и условия деятельности. По времени упреждения прогнозирование разделяется на: текущее; краткосрочное; среднесрочное; долгосрочное.
Методы прогнозирования делятся: прогнозы, основанные на суждениях и мнении; прогнозы, основанные на данных временных рядов; ассоциативные прогнозы. Ассоциативная модель - метод прогнозирования, который использует поддающиеся оценке переменные для предсказания будущих значений.
Прогнозы, основанные на данных временных рядов. Временной ряд - это упорядоченная по времени последовательность. Методика прогнозирования предполагает, что будущие значения ряда могут быть оценены исходя из прошлых значений. Здесь не выполнятся никакая попытка для определения переменных, которые влияют на поведение ряда. Анализ временного ряда выявляет следующее: тенденции; сезонность; циклы; нерегулярные и случайные изменения. Методы усреднения или сглаживания основаны на обработке временного ряда. Ассоциативная модель - метод прогнозирования, который использует поддающиеся оценке переменные для предсказания будущего значения переменной прогноза. Ассоциативные модели определяют одну или более поддающихся оценке переменных, которые используются для прогноза основной величины. Эффективными являются адаптивные модели прогнозирования: модели Брауна, Хольта, Бокса-Дженкинса, Уинтерса, Тейла-Вейджа [3]. Критерий прогноза:
Е =
(1)
где е - остатки прогноза (разность между значениями прогноза и фактической величиной); n - размер исходного ряда.
В табл. 1 приведены значения критерий (1) для адаптивных методов прогноза численности активного населения Ростовской области с 1992 по 2011 гг., тыс. чел. Исходный ряд имеет 20 значение [3]. Метод Тейла по критерию (1) является лучшим. Прогноз численности активного населения на 2012 г. составляет 2.219,22 тыс. человек.
Таблица 1. Значения критерий (1) для адаптивных методов прогноза
Метод Брауна Метод Хольта Метод Бокса Метод Уинтерса Метод Тейла
64,359 65,945 63,877 80,702 63,662
Ассоциативные прогнозы основаны на регрессионных моделях, на трендах временных рядов. Прогноз, выполненный с помощью ряда Фурье при 12 гармониках, задается с помощью следующей формулы [2]:
Vi = ai + b +
Г (■
I/C = 1 4
. kn(l-l) , kn(i-l)}
c2k-l Sin--------+ C2k COS---------,
(2)
где Vi - численность активного населения в Ростовской области в i-й году; значения коэффициентов а, b, с приведены в табл. 2.
Таблица 2. Значения коэффициентов уравнения (2) для численности активного населения в Ростовской области с
1995 по 2010 гг.
Показат ель Значен ие Показател ь Значен ие Показател ь Значен ие
а 11,828 С4 9,36 С9 13,688
b 1967 С5 3,078 С10 18,404
Cl -13,729 Сб 45,244 С11 1
C2 40,835 С7 6,8 С12 8,831
Сз 13,962 С8 9,311 - -
Критерий (1) для уравнения (2) принимает значение 45,61. При сравнении этого значения критерия с данными критериев адаптивных методов, приведенными в табл. 1, можно сделать вывод: прогноз, выполненный с помощью ряда Фурье, эффективнее. Коэффициент корреляции равен 0,906 и он значим на уровне 0,05. Уравнение (2) также значимо по критерию Фишера при проведении дисперсионного анализа. Изменение численности активного населения в Ростовской области с 1992 по 2011 гг. приведено на рис. 1.
Рис. 1. Численность активного населения с 1992 по 2011 гг.
Год
Прогноз численности населения в Ростовской области эффективно описывается регрессыионным уравнением:
Ч = 17,04+4380,2i-1.187i2,
где Ч - численности населения, тыс. чел.; i - номер года или элемента ряда.
Уровень безработицы в Ростовской области с 1992 по 2011 гг. (%) имеет 20 значений. Вид регрессионного уравнения следующий:
Vi = di2 + ai + b ^ ( c2 k_ 1sm^-^- + c2kcos Ы(l~ 1 ), (3)
Значимое уравнение (3) с коэффициентами, приведенными в табл. 3. Коэффициент корреляции равен 0,9695 и является значимым на уровне 0,05.
Таблица 3. Значения коэффициентов уравнения (3) для уровня безработицы
Показатель Значение Показатель Значение Показатель Значение
d -0,083 С3 0,809 С8 -0,205
а 1,657 С4 0,913 С9 -0,164
b 4,22 С5 -0,601 С10 0,028
С1 -1,547 С6 -0,244 С11 0,25
С2 -2,191 С7 -0,367 С12 -0,259
Изменение уровня безработицы в Ростовской области с 1992 по 2011 гг. приведено на рис. 2. Прогноз уровня безработицы в 2012 г. составляет 5,04 %.
Рис. 2. Уровень безработицы в Ростовской области с 1992 по 2011 гг.
В статье [4] занятость населения увязывается с удельным числом служащих в регионе и среднедушевыми доходами в регионе.
Литература
1. Стивенсон В. Дж. Управление производством. - М.: Бином, 2002.
2. Валентинов В. А. Эконометрика: практикум. - М.: Дашков и Ко, 2010.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели. - М.: 2012. - 990 с.
4. Игнатьев В. М. Анализ занятости и доходов населения регионов // Стратегия устойчивого развития регионов России. - 2013. № 17. - С. 198-202.
