本文關鍵詞：基于回歸分析的山東省就業(yè)人口預測模型及數(shù)據(jù)失真分析

  更多相關文章： 就業(yè)人口 灰色關聯(lián)分析 主成分分析 格蘭杰因果關系檢驗 回歸預測模型 統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真

【摘要】：民生,指民眾的基本生存和生活狀態(tài),以及民眾的基本發(fā)展機會、基本發(fā)展能力和基本權益保護的狀況等等。民生的安定是國家進行各項發(fā)展工作的基礎。 就業(yè)是民生之本,是人民生存和生活的根本。只有基本保證了就業(yè)的穩(wěn)定,國家才能進行各項事業(yè)的發(fā)展。本文以山東省1997年至2010年的民生情況為研究對象,系統(tǒng)地分析了14年間山東省就業(yè)人口變化情況,在借鑒了近年來中央政府和山東省政府的民生政策,利用灰色關聯(lián)分析和主成分分析等方法篩選出了影響就業(yè)人口變化的影響因子,根據(jù)灰色關聯(lián)度得到了各項經濟因素對就業(yè)人口的影響程度,并再次基礎上建立了就業(yè)人口變化的多元回歸預測模型。建立的模型為：y=1.665535x10.485149x2-0.213617x3-1.584715x40.332584x50.547853x60.701995x7-0.196338x8-0.080111x110.033616x120.192723 其中y代表就業(yè)人口總數(shù),x1代表第一產業(yè)總產值,x2代表第二產業(yè)總產值,x3代表第三產業(yè)總產值,x4代表地方財政支出,x5代表工業(yè)總產值,x6代表社會消費品零售總額,x7代表固定資產投資中的國有經濟,x8代表固定資產投資中的集體經濟,x11代表外商直接投資,x12代表金融機構貸款余額。 在民生政策基本不變的前提下,可以利用建立的模型對未來山東省的就業(yè)人口進行預測,本文構建的就業(yè)人口預測模型具有一定的理論和實踐價值,為以后的就業(yè)人口預測的進一步研究和政府決策提供有益的參考和借鑒。 本文分析研究所使用的數(shù)據(jù)來源于山東省統(tǒng)計年鑒,這些數(shù)據(jù)是通過層層上報得來的,但在統(tǒng)計數(shù)據(jù)的過程中,難免會出現(xiàn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真的情況。出現(xiàn)這種情況包括很多種原因,統(tǒng)計方法的不恰當、人為的干預等等都有可能造成統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真。本文對統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真的情況作了簡要的分析,并提出了解決的對策。
【關鍵詞】：就業(yè)人口 灰色關聯(lián)分析 主成分分析 格蘭杰因果關系檢驗 回歸預測模型 統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F249.21;F224;C924.25
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 選題背景及研究意義9
• 1.2 研究思路及內容9-11
• 1.3 研究框架11-12
• 第2章 研究理論基礎與預測方法12-23
• 2.1 研究理論基礎12-15
• 2.1.1 人口就業(yè)理論12
• 2.1.2 預測理論12-15
• 2.2 就業(yè)人口預測方法綜述15-22
• 2.2.1 灰色模型預測法15-19
• 2.2.2 回歸分析預測法19-20
• 2.2.3 趨勢外推預測法20
• 2.2.4 系統(tǒng)動力學預測方法20
• 2.2.5 人工神經網絡預測方法20-22
• 2.3 小結22-23
• 第3章 山東省就業(yè)人口變化影響因素分析23-34
• 3.1 格蘭杰因果關系檢驗及應用23-30
• 3.1.1 時間序列23
• 3.1.2 格蘭杰因果關系檢驗23-25
• 3.1.3 相關影響因素與就業(yè)人口的格蘭杰因果關系檢驗25-30
• 3.2 灰色關聯(lián)分析30-33
• 3.3 小結33-34
• 第4章 基于回歸分析的山東省就業(yè)人口預測模型34-44
• 4.1 主成分回歸34-35
• 4.2 山東省就業(yè)人口預測模型的建立35-43
• 4.2.1 異方差性35-36
• 4.2.2 多重共線性36-37
• 4.2.3 多重共線性的檢驗37-39
• 4.2.4 多重共線性的修正：逐步回歸法39-43
• 4.3 小結43-44
• 第5章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計失真分析44-48
• 5.1 數(shù)據(jù)失真現(xiàn)狀及成因分析44-46
• 5.2 解決對策46-47
• 5.3 小結47-48
• 第6章 結論48-50
• 參考文獻50-51
• 致謝51

【參考文獻】

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本文編號：895773