Многофакторный корреляционно - регрессионный анализ

Статистический анализ и прогнозирование безработицы
Виды безработицы Система показателей, характеризующих безработицу Методы, используемые для измерения состояния безработицы Анализ динамики безработицы с использованием временных рядов Определение наличия тенденции средних и дисперсии на базе методов: Метод проверки существенности разности средних Сравнивается каждый уровень ряда со всеми предыдущими, при этом Определение наличия тенденции автокорреляции Выявление основной тенденции Автокорреляция уровней временного ряда Многофакторный корреляционно – регрессионный анализ безработицы Прогнозирование безработицы Анализ динамики уровня безработицы Определение наличия тенденции Метод аналитического выравнивания и определение параметров Многофакторный корреляционно - регрессионный анализ Прогнозирование уровня безработицы Распределение численности безработного населения по уровню образования в Республике Бурятия Уровень безработицы по возрастным группам в Республике Бурятия
90014
знаков
21
таблица
14
изображений

3.6. Многофакторный корреляционно - регрессионный анализ

Таблица 4. Исходные данные.

год

уровень
безраб-цы

доход
на душу
насел-я

индекс
потребит
цен

индекс
ВРП

1995 12,7 83,7 278,2 86,2
1996 14,9 89,6 235,2 93,5
1997 21,3 130,5 124 102,2
1998 22,2 72,2 107,9 94,2
1999 17,3 99,9 163,7 108
2000 19,1 111,2 144,6 104,9
2001 18,4 110,2 120,3 106,4
2002 15,4 121,5 110,6 106,4
2003 16,8 104,5 114,2 106,7
2004 15,3 104,4 114,7 103,7
2005 12 111,3 115,1 104,8
итого 185,4 1139 1628,5 1117
средн 16,86 103,55 148,046 101,55

Для анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции, т.е. возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Рассмотрим следующие факторы:

- Доход на душу населения – x1 (%)

- Индекс потребительских цен – x2 (%)

- Индекс ВРП - x3 (%)

Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3:

Для фактора x1 получаем коэффициент корреляции: r1= 0,042

Для фактора x2 получаем коэффициент корреляции: r2 =0,437

Для фактора x3 получаем коэффициент корреляции: r3=0,151

По полученным данным можно сделать вывод о том, что:

1)Связь между x1 и y отсутствует, так как коэффициент корреляции меньше 0,15. Таким образом, возникает необходимость исключить данный фактор из дальнейших исследований.

2)Связь между x2 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и умеренная, так как она находится между 0,41 и 0,50. Поэтому, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.

3)Связь между x3 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и слабая. Тем не менее, будем использовать фактор в дальнейших расчетах.

Таким образом, два наиболее влиятельных фактора – Индекс потребительских цен – x2 и индекс ВРП - x3. Для имеющихся факторов x2 и x3 составим уравнение множественной регрессии.

Проверим факторы на мультиколлинеарность, для чего рассчитаем коэффициент корреляции rx2x3. Подставив имеющиеся данные (из таблицы 10) в формулу, имеем следующее значение: rx2x3=0,747.Полученный коэффициент говорит об очень высокой связи, поэтому дальнейший анализ по обоим факторам вестись не может. Однако в учебных целях продолжим анализ.

Проводим оценку существенности связи с помощью коэффициента множественной корреляции: R=0,512

Так как R < 0,8, то связь признаем не существенной, но, тем не менее, в учебных целях, проводим дальнейшее исследование.


Уравнение прямой имеет следующий вид: ŷ = a + bx1 + cx3

Для определения параметров уравнения необходимо решить систему:

Решив систему, получим уравнение: Ŷ=41,57-0,042 x1-0,183x3

Для данного уравнения найдем ошибку аппроксимации:

A=15,12

А> 5%, то данную модель нельзя использовать на практике.

Проведем оценку параметров на типичность. Рассчитаем значения величин:

S2=28,039

ma=0,886; mb=0,0003; mс=0,017;

ta=41,57/0,886=46,919; tb=-0,042/0,0003=-140; tc=-0,183/0,017=-10,77.

Сравним полученные выше значения t для α = 0,05 и числа степеней свободы (n-2) с теоретическим значением t-критерия Стьюдента, который tтеор = 2,1788. Расчетные значения tbи tс < tтеор, значит данные параметры не значимы и данное уравнение не используется для прогнозирования.

Далее оценим существенность совокупного коэффициента множественной корреляции на основе F-критерия Фишера по формуле:

где: n – число уровней ряда; к – число параметров; R – коэффициент множественной корреляции.

После расчета получаем: F=1,41

Сравним Fрасч с Fтеор для числа степеней свободы U1 = 9 и U2 = 2, видим, что 1,41 < 19,40, то есть Fрасч < Fтеор - связь признаётся не существенной, то есть корреляция между факторами x2, x3 и у не существенна.


Информация о работе «Статистический анализ и прогнозирование безработицы»
Раздел: Социология
Количество знаков с пробелами: 90014
Количество таблиц: 21
Количество изображений: 14

Похожие работы

Скачать
94129
13
22

... степень сбалансированности системы подготовки кадров с потребностью экономики в квалифицированных работниках.   6.2. Статистика занятости и безработицы Занятость - одна из важнейших социально-экономических проблем рыночной экономики. Ее статистическое отражение неоднократно обсуждалось на международных конференциях статистиков труда (1949, 1957, 1982, 1993 гг.), проводимых Международным бюро ...

Скачать
38886
5
7

... с распространением явления неполная занятость: , (1.11) где ТНЗ– численность занятых неполное рабочее время [1]. 2  ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ В курсовом проекте для проведения анализа и прогнозирования рынка труда применяются динамические ряды, тренды, а также алгоритмы и блок-схемы. Для начала необходимо провести анализ требований к данной модели. 2.1           Анализ ...

Скачать
69802
34
16

... и сельского хозяйства. Хотя и наблюдается рост средней продолжительности поисков работы, что 60-80 % трудоустраивающихся находят работу менее чем за 4 месяца 3 Статистический анализ занятости населения 3.1 Анализ динамики уровня безработицы Анализ динамики явления производится на основе рядов динамики. Ряд динамики, или временной ряд – это последовательность упорядоченных во времени ...

Скачать
86154
1
15

... полномочий; ·  методологическое и организационное обеспечение формирования показателей, характеризующих уровень достижения целей социально-экономического развития государства, и показателей деятельности федеральных органов исполнительной власти; ·  интеграцию статистических информационных ресурсов на основе методологической и технологической совместимости для эффективного их использования при ...

0 комментариев


Наверх