Статистика безработицы Российской Федерации

При применении данного метода используется уравнение функции времени, которое имеет следующий вид:  . Уравнение прямой линии (тренда) выражено формулой: , где  a 0 и a1 – параметры уравнения,

  t – условные показатели времени (дни, месяцы, годы и т.д.)

Линейная зависимость выбирается  в том случае, когда в исходном ряду наблюдается постоянные абсолютные приросты.

Для нахождения параметров a0 и a1 необходимо решить систему уравнений: ,

где yi – фактические  уровни ряда;

t – порядковый номер периода;

n – общее число уровней ряда динамики.

   Рассмотрим применение метода на основе данных таблицы 15 о динамике уровня безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет. Для определения формы тренда и расчета его параметров составим расчетную таблицу:

Таблицы 15

Динамика уровня безработицы среди населения в возрасте 15-72 лет

в % к экономически активному населению

Таблица 16

Расчетная таблица для построения линии тренда

Из системы уравнений, указанной выше, рассчитаем параметры a 0 и a1: 

Затем подставляем полученные параметры в уравнение прямой и находим  yt. Следовательно, уравнение линии тренда имеет общий вид:

Найдем выровненные значения интервального ряда, подставив значения t. Исходные данные  об уровне безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет и полученную линию тренда представим графически (см. рис.2):

Рис.2 Уровень безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет с апреля по сентябрь 2010 года

Вывод: анализируя полученные данные, можно сделать вывод, что с каждым годом уровень безработицы среди сельского населения в возрасте 15-72 лет будет увеличиваться на 0,256%.

2.6. Индексный метод в анализе безработицы

Индекс - это относительный показатель, характеризующий изменение величины количественного явления во времени, пространстве по сравнению с любым эталоном.

Классификация индексов проводится по трем признакам:

1)                По характеру изучаемых объектов  - индексы количественных и качественных показателей.

2) По степени охвата элементов явления индексы делят на индивидуальные и общие (сводные).

3) По методам расчета сводных индексов – агрегатные, к которым относят индексы постоянного и переменного состава, структурных сдвигов; средние индивидуальные (средние арифметические и др.)

Для изучения динамики показателя за ряд периодов возможно вычисление системы цепных и базисных индексов. Расчет системы цепных и базисных индексов осуществляется в двух направлениях:

1.        Оценивают относительное изменение уровня изучаемого периода по сравнению с каким-то одним периодом времени. В этом случае строится система индексов с постоянной базой сравнения – базисные индексы).

2.        Оценивают относительное изменение уровня изучаемого явления по сравнению с предшествующим периодом (получают систему индексов с переменной базой сравнения – цепные индексы).

            На основе данных Приложения 3 рассчитаем цепные и базисные индексы. Проследим, как изменялась численность безработных, которые оставили прежнее место работы в связи с высвобождением, сокращением штатов, ликвидацией организации, собственного дела, или увольнением по собственному желанию за период 2009 – 2010 гг.  Результаты представлены в таблице 17.

Таблица 17   

Расчет цепных и базисных индексов

Анализируя данные таблицы 16 можно сделать следующие выводы: Численность безработных, оставившие прежнее место работы в связи с увольнением по собственному желанию за период с августа по ноябрь 2009 года,  с июня по август 2010 года, так же как и численность граждан, оставившие прежнее место работы в связи с высвобождением с каждым месяцем  увеличивалось. В то время как в период с ноября по декабрь 2009 года, с января по февраль 2010 года, наоборот, численность безработных, которые оставили прежнее место работы в связи с высвобождением уменьшалась по сравнению с численностью  безработных, оставивших прежнее место работы в связи с увольнением по собственному желанию.

2.7. Корреляционно-регрессионный анализ

Важнейшей целью статистики является изучение объективно существующих связей между явлениями. В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей. В статистике выделяют следующие основные виды связей:

1) Функциональная (полная связь) – это связь, в которой величина факторного признака строго соответствует одному или нескольким значениям функции.

2) Корреляционная (неполная) связь проявляется в среднем для массовых явлений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной.

Корреляционно-регрессионный анализ включает в себя измерение тесноты и направления связей, а также установление аналитического выражения (формы) связи.

На основе данных Приложения 4 проведем корреляционно-регрессионный анализ связи между  численностью безработных граждан (х) и численностью безработных граждан, получающих пособие по безработице (у). Так х и у зависят от года, то предварительно поведем ранжирование х.

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа построим вспомогательную таблицу 18.

Таблица 18

Вспомогательная таблица для проведения корреляционно-регрессионного анализа