Статистический анализ безработицы в Российской Федерации. Дипломная (ВКР). Эктеория.
🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Статистический анализ безработицы в Российской Федерации
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
Национальный
исследовательский университет
Отделение
статистики, анализа данных и демографии факультета экономики
Профиль
специальных дисциплин «Статистика и анализ данных»
«Статистический анализ безработицы в
Российской Федерации»
Глава 1. Безработица как объект статистического наблюдения
.2 Основные понятия статистики труда и безработицы
.3 Виды безработицы согласно экономической теории
.4 Источники статистических данных о безработице
.5 Теоретические и эмпирические подходы к изучению проблем
безработицы
Глава 2. Общая характеристика проблемы безработицы в России
.1 Уровень безработицы в Российской Федерации
.2 Структура безработных по полу, возрасту и образованию в
России
Глава 3. Статистический анализ безработицы в Российской
Федерации
.1 Факторы, оказывающие влияние на уровень безработицы в
России
.1.1 Корреляционно-регрессионный анализ
.2 Анализ динамики уровня безработицы в России
В течение последних нескольких лет всё чаще можно слышать с экранов
телевизоров обсуждения, касающиеся критического уровня в развитых и
развивающихся странах такого ключевого показателя, как уровень безработицы.
Ведутся активные дискуссии, проходят массовые демонстрации, принимаются новые
законы, вводятся и реализуются различные программы, касающиеся этой области.
Однако в России в настоящее время наблюдаются совершенно иные тенденции:
уровень безработицы в стране в среднем снижается от года к году, а в декабре
2012 года достиг своего наименьшего значения.
Для того чтобы понять настоящую ситуацию в этой сфере, а также оценить
результаты государственных программ и провести эффективную политику, необходим
ежегодный мониторинг ситуации. Но простого сбора данных недостаточно. Нужен их
анализ, установление различных взаимосвязей и выявление факторов, влияющих на
те или иные показатели.
В связи с этим, в представленной работе были определены следующие цель и
задачи:
Целью исследования является статистический анализ безработицы в
Российской Федерации. В соответствии с целью поставлены конкретные задачи:
· проанализировать особенности безработицы как объекта
статистического наблюдения;
· дать общую характеристику ситуации в России на настоящее
время;
· рассмотреть структуру безработных по различным
социально-демографическим факторам;
· исследовать влияние различных социально-экономических и
демографических факторов на уровень безработицы;
· проанализировать динамику уровня безработицы в Российской
Федерации в посткризисный период (январь 2009 - март 2013);
· построить прогноз уровня безработицы в России на конец весны
2013 года;
· предоставить рекомендации относительно государственной
политики, направленной на стабилизацию уровня безработицы в Российской
Федерации.
Объектом исследования является уровень безработицы в Российской
Федерации.
Предметом исследования являются различные социально-экономические
показатели регионов и динамика уровня безработицы в России.
Методическую базу составили дисперсионный, корреляционно-регрессионный и
компонентный анализы, анализ временных рядов, а также табличные и графические
методы представления информации. Данные обрабатывались с помощью статистических
пакетов анализа SPSS, STATA
и встроенного пакета анализа в Excel.
Информационную
базу составили официальные данные статистического ежегодника «Регионы России.
Социально-экономические показатели
<#"709078.files/image001.gif">
Рис.
1. Уровень безработицы в России (%) с января 1994 по март 2013
По графику видно, что наибольший пик безработицы приходится на февраль
1999 года, где его значение достигло 14,6%. Скорее всего это связано с
имеющимся в то время кризисом в стране. Затем наблюдается спад до января 2003
года (показатель составил 6,14%), после чего вновь наблюдается резкий скачек
вверх. Точно сказать нельзя, с чем это было связано, однако можно предположить,
что на увеличение данного показателя повлияли проводящиеся в это время
многочисленные социальные реформы. В период с апреля 2003 по сентябрь 2008
наблюдается достаточно нестабильное поведение уровня безработицы, хотя можно
выдвинуть предположение о нисходящем тренде в течение обозначенного периода. В
третьем квартале 2008 года снова наблюдается увеличение показателя, причем
гораздо сильнее, чем в 2003 году. Данное явление вероятнее всего связано с уже
описанным выше мировым финансовым кризисом. Так, в апреле 2009 года уровень
безработицы достиг 10,2%, после чего начал постепенно снижаться до декабря 2012
года, когда достиг свое минимальное значение, равное 4 процентным пунктам.
Далее, в январе 2013 года показатель подскочил на несколько процентов вверх и
затем начал опять снижаться. Надо заметить, что всплеск безработицы довольно
часто наблюдается в первом квартале, что можно связать с сезонной особенностью.
Федеральная Служба Государственной Статистики также публикует данные о
составе безработных по таким социально-демографическим признакам, как возраст,
пол и уровень образования. Рассмотрим далее структуру безработных по
перечисленным показателям и сравним значения по федеральным округам, входящим в
состав Российской Федерации.
Начнем с анализа состава безработных по полу в 2011 году. По данным
выборочных обследований по проблемам занятости численность безработных по
половому признаку была распределена следующим образом (в среднем за год):
Рис.
2. Состав безработных по полу в 2011 г. (по данным выборочных обследований
населения по проблемам занятости; в среднем за год; тысяч человек)
По представленной диаграмме видно, что, в общем, по стране количество
безработных женщин меньше, чем мужчин. При этом надо заметить, что по оценкам
на конец 2011 года на 1000 мужчин приходится 1162 женщины. С одной стороны,
такую «занятость» женщин можно объяснить их большим природным усердием и
способностью мобилизоваться в трудных жизненных ситуациях и готовы пойти на
любую работу, только чтобы, к примеру, прокормить детей (в случае с
матерью-одиночкой). С другой стороны, возможна ситуация, что женщины просто не
относят себя к числу безработных, являясь при этом домохозяйками. Преобладание
числа безработных женщин над мужчинами наблюдается только в Северо-Кавказском
федеральном округе, где причиной этому могут послужить местные традиции и
обычаи.
Далее рассмотрим состав безработных в зависимости от возраста. С этой
целью также построим диаграмму для каждого федерального округа, разделив
безработных на возрастные группы.
Рис.
3. Состав безработных по возрастным группам в 2011 г. (по данным выборочных
обследований населения по проблемам занятости; в среднем за год; в процентах к
итогу)
Согласно приведенным данным, во всех федеральных округах преобладают
безработные среди молодёжи в возрасте от 20 до 24 лет, превосходя в полтора
раза следующую группу (30-39) по численности безработных. Это вполне можно
объяснить тем, что молодые профессионалы впервые выходят на рынок труда и им
требуется время, чтобы найти подходящее место работы. Минимальное количество
безработных наблюдается в возрасте старше 60 лет. Причина такого спада, скорее
всего, кроется в том, что в этом возрасте люди выходят на пенсию и не относятся
уже к категории безработных лиц.
Следует отметить, что распределение по возрастным группам по всей России
примерно одинаковое. Так на уровне 20-25% от всех безработных округа находится
безработица среди граждан, в возрасте от 30 до 39 лет, а чуть ниже, на уровне
15-20% - безработица для возрастной группы 40-59 лет. Безработица среди
молодёжи до 20 лет держится на сравнительно низком уровне в 5-8% от всей
численности безработных, что связано с тем, что преобладающее число лиц данного
возраста заняты в учебных заведениях (школы, колледжи, университеты) и тем
самым не может быть отнесено к безработным.
В заключение проанализируем состав безработных по уровню образования.
Обычно считается, что у более образованного индивида вероятность получения
рабочего места выше, ввиду наличия у него преимущества по сравнению с
остальными. Однако приведем статистику за 2011 год.
Рис.
4. Состав безработных по уровню образования в 2011 г. (по данным выборочных
обследований населения по проблемам занятости; в среднем за год; в процентах к
итогу)
По приведенной диаграмме можно сделать вывод о том, что наибольшую долю
безработных составляют лица, которые имеют только среднее (полное) образование.
Наиболее ярко это наблюдается в Северо-Кавказском федеральном округе, где
безработные, имеющих только аттестат о среднем образовании, составляют более
половины всех безработных.
Наименьшую долю общей безработицы составляют лица, не имеющие основного
общего образования (не окончившие 9 классов школы). Вероятнее всего это связано
с тем, что доля таких граждан в целом по России невелика. Более того, люди, не
окончившие среднюю школу зачастую не испытывают желания работать и не принимают
никаких действий по её поиску. Таким образом, они не входят в состав рабочей
силы. Практически тем же самым можно объяснить более низкую долю безработных
среди граждан, имеющих только основное общее образование, по сравнению с
профессионалами.
Далее, если рассмотреть безработных, которые имеют какое-либо
профессиональные навыки, то в среднем, при увеличении степени образования (от
начального до высшего профессионального), доля соответствующих лиц, не имеющих
работу, уменьшается. Так, безработные с начальным профессиональным образованием
составляют 20-25% от итога; со средним профессиональным образованием - 18-23%;
с высшим профессиональным образованием - 13-20%.
Рассмотрев динамику и структуру безработицы по основным
социально-демографическим показателям, мы смогли сделать определенные выводы и
выдвинуть некоторые предположения. Однако без более детального анализа динамики
на наличие тренда или сезонности, а также без рассмотрения влияния на уровень
безработицы других социально-экономических факторов данное исследование
является неполным. Таким образом, в следующей главе будет представлен
статистический анализ уровня безработицы, а также мы подберём наиболее оптимальную
модель, которая смогла бы наиболее точно описать динамику показателя, и на
основе которой мы сможем сделать прогноз на несколько шагов вперед с некоторой
определенной точностью.
Перед тем как переходить непосредственно к анализу данных, необходимо
предварительно выбрать факторы, которые на первый взгляд могут оказывать
влияние на уровень безработицы. Для исследования были взяты данные Росстата за
2011 год с целью анализа текущих тенденций на рынке труда.
Первоначально были отобраны следующие социально-экономические факторы,
принимая во внимания результаты исследований, проведенных ранее:
х1. среднее время поиска работы безработными (месяцев);
х2. удельный вес убыточных организаций (в процентах от общего числа
организаций);
х3. удельный вес городского населения в общей численности населения
(оценка на конец года, в процентах);
х4. коэффициенты пенсионной нагрузки (оценка на конец года);
х5. общие коэффициенты рождаемости (число родившихся на 1000 человек
населения);
х6. ожидаемая продолжительность жизни при рождении (число лет);
х7. общие коэффициенты брачности на 1000 человек населения;
х8. коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек населения;
х9. индекс физического объема инвестиций в основной капитал (в
постоянных ценах, в процентах к предыдущему году);
х10. ввод в действие жилых домов на 1000 человек населения (квадратных
метров общей площади);
х11. удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с
доступом к сети Интернет;
х12. индекс потребительских цен (декабрь к декабрю предыдущего года, в
процентах)
х13. мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 10000 человек
населения (на конец года, тысяч посещений в смену);
х14. среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников
организаций (рублей).
Можно предположить, что каждый из перечисленных показателей в той или
иной мере влияет на значение уровня безработицы в Российской Федерации. Так,
удельный вес убыточных организаций может влиять с той точки зрения, что обычно
в связи с неблагоприятным экономическим положением на фирме часть работников
вынуждены ее покинуть и начать искать себе новое место работы. Демографические
факторы также могут повлиять на уровень безработицы, так как при увеличении
численности людей или мигрантов увеличивается конкуренция на рынке труда. Такой
показатель, как удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с
доступом к сети Интернет должен коррелировать с зависимой переменной, так как в
современном мире общение между работодателем и потенциальным работником
осуществляется именно в Интернете. Более того, глобальная сеть помогает
контактировать тем участникам на рынке труда, которые могут находиться друг от
друга в тысячах километров.
Регрессионный анализ - есть метод исследования зависимости
результативного признака у (случайной величины) от нескольких случайных величин
х1,х2,…,хk, называемых факторами или регрессорами. Исследование
причинно-следственной связи между показателями является одной из основных задач
общей теории статистики.
Одной из предпосылок регрессионного анализа является нормальность
распределения изучаемых факторов и, главным образом, результирующей переменной.
Также, изучаемые единицы должны быть качественно однородными. С целью
приведения всех признаков к одинаковым единицам обычно используют принцип
нормировки, то есть каждую центрированную величину признака делят на среднее
квадратическое отклонение: , где - значение l-го
признака у j-го объекта, - среднее арифметическое значение l-го признака, а - среднее квадратическое отклонение.
После того как все признаки были нормированы, мы проверяем зависимую
переменную «уровень безработицы» на нормальность её распределения по правилу
3-х сигм. Данное правило является частным случаем при рассмотрении закона о
нормальном распределении и формулируется следующим образом: вероятность
отклонения случайной величины от своего математического ожидание на величину,
большую, чем утроенное среднее квадратичное отклонение (сигма), стремится к
нулю. Таким образом, после применения данного правила к результирующей
переменной с целью приведения распределения к нормальному виду были удалены из
рассмотрения республика Калмыкия, республика Ингушетия, республика Тыва и
Чеченская республика, так как уровень безработицы там в несколько раз
превосходит соответствующий уровень в оставшихся регионах. В результате,
количество наблюдений у нас равно 80.
Далее производится проверка всех факторов на нормальный закон
распределения (приложение 1), используя одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова.
Мы проверяем гипотезу о том, что каждая переменная является нормально
распределённой на уровне значимости α=0,05, при конкурирующей гипотезе ( не принадлежит нормальному закону
распределения).
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова
На основании получившихся значений, можно сделать вывод о том, что
гипотеза о принадлежности каждой переменной нормальному закону распределения не
отвергается на уровне значимости α=0,05, за исключением . Т.е. переменные - нормально распределённые величины.
Таким образом, предпосылка регрессионного анализа о нормальности распределения
показателей выполняется, и мы можем переходить к следующему этапу исследования
( мы также включим пока в анализ ввиду
предположения о влиянии размера среднемесячной заработной платы в регионе на
уровень безработицы).
Перед тем как воспользоваться методом регрессионного анализа необходимо
выяснить, какие факторы из вышеперечисленных было бы целесообразнее всего
использовать для включения в модель. Зачастую, включение большего количества
показателей в модель не улучшают её статистические свойства, а наоборот
ухудшают, ввиду, к примеру, наличия мультиколлинеарности между переменными.
Наиболее обоснованным методом для выбора факторов является.
Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа
взаимозависимости нескольких признаков. На данный момент, он определяется как
метод, применяемый в случае, когда наблюдение считается случайным и выбранным
из генеральной совокупности, распределённой по многомерному нормальному закону
распределения. Основной задачей данного анализа является оценка корреляционной
матрицы генеральной совокупности по выборке и определении частных и
множественных коэффициентов корреляции и детерминации на её основе оценок.
Другими словами, корреляционный анализ позволяет обработать статистические
данные, с целью измерения тесноты связи между двумя или более переменными.
Для определения необходимости включения в уравнение множественной
регрессии тех или иных факторов, а также для оценки полученного уравнения на
соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации) мы построим
матрицу парных коэффициентов корреляции :
Согласно корреляционной матрице (приложение 2), на уровне 0,01 оказались
значимыми корреляции между уровнем безработицы и средним временем поиска работы
безработными (связь является положительной), удельным весом городского
населения в общей численности населения (отрицательная зависимость),
коэффициентом пенсионной нагрузки (отрицательная взаимосвязь), общими
коэффициентами рождаемости (коэффициент имеет положительный знак),
коэффициентами миграционного прироста (отрицательная взаимосвязь), удельным
весом домохозяйств, имевших персональный компьютер с доступом к сети Интернет
(коэффициент корреляции отрицателен), а также среднемесячная номинальная
начисленная заработная плата работников организаций (корреляция является также
отрицательной). В то же время, на уровне 0,05 значима связь между уровнем
безработицы и такими показателями как индекс потребительских цен и мощность
амбулаторно-поликлинических учреждений.
Надо заметить, что коррелированных между собой показателей достаточно
много, однако при этом мультиколлинеарность между факторами не наблюдается.
Таким образом, в регрессионную модель могут войти все переменные, кроме
показателей удельного веса убыточных организаций (х2), ожидаемой
продолжительности жизни при рождении (х6), общих коэффициентов брачности (х7),
индекса физического объема инвестиций в основной капитал (х9), ввода в действие
жилых домов (х10).
После проведения корреляционного анализа у нас остались 9 переменных,
которые имеют значимую корреляцию на том или ином уровне значимости. Однако
включение всех этих факторов в модель может оказаться бессмысленным и
увеличение такой характеристики качества построенной модели как коэффициент
детерминации может быть результатом добавления в модель большого количества
регрессоров. Таким образом, проверим оставшиеся переменные на существенность их
включения с помощью дисперсионного анализа.
Дисперсионный анализ предназначен для проверки зависимостей нормально
распределённой случайной величины, являющейся результативным признаком, от
нескольких величин - факторных признаков, или факторов, среди которых могут
быть как случайные, так и неслучайные величины, измеряемые в любой из шкал:
интервальной, порядковой или номинальной.
В работе приведён анализ однофакторного комплекса. По очереди изучается
влияние 9 факторов на уровень безработицы в Российской Федерации. Исследование
существенности влияния каждого фактора на уровень безработицы в РФ заключается
в проверке основной гипотезы дисперсионного анализа: уровни факторного признака
не влияют на изменение результативной переменной. В данной работе все расчеты
производятся на уровне значимости 0,05. Сведем результаты всех расчетов в одну
таблицу (приложение 3) и проверим значимость влияния каждого признака в
отдельности с помощью F-статистики.
Таким образом, для переменных х 1 , х 5 , х 8 ,
х 11 и х 13 наблюдаемое значение F-статистики превосходит
ее критическое значение, т.е. гипотеза о несущественности влияния фактора на
изменение результативного признака отвергается с вероятностью ошибки, равной
0,05. Следовательно, можно считать, что следующие переменные существенно влияют
на уровень безработицы РФ:
· среднее время поиска работы безработными (месяцев);
· общие коэффициенты рождаемости (число родившихся на 1000
человек населения);
· коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек
населения;
· удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с
доступом к сети Интернет;
· мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 10000
человек населения (на конец года, тысяч посещений в смену).
В результате проведенных корреляционного и дисперсионного анализов мы
определили, какие переменные далее будут включены в регрессионный анализ, для
проверки их статистической значимости. Далее необходимо предоставить
дескриптивные статистики для каждой переменной, описать математическую модель
зависимости показателей, построить уравнение регрессии, описывающее изменение
коррелируемых величин и определяющее среднее значение результативного признака
при каком-либо значении факторного.
Переобозначим все оставшиеся переменные, которые будут использованы в
последующем анализе. Так, зависимым признаком будет являться уровень
безработицы в РФ (Y), а независимыми - следующие, упомянутые выше показатели:
х1. среднее время поиска работы безработными (месяцев);
х2. общие коэффициенты рождаемости (число родившихся на 1000 человек
населения);
х3. коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек населения;
х4. удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с
доступом к сети Интернет;
х5. мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 10000 человек
населения (на конец года, тысяч посещений в смену).
Рассчитаем основные дескриптивные статистики для отобранных переменных и
представим результаты в виде следующей таблицы:
В среднем, уровень безработицы в России по 80 регионам составляет по
данным 2011 года 7,18%. При этом, в 40 регионах уровень безработицы держится
ниже уровня 6,95%, что является относительно низким показателям в сравнении с
имеющимися в предшествующих годах. Самая низкая безработица наблюдается в г.
Москве, что, возможно, связано с тем, что в столицу люди приезжают именно с
целью поиска работы и готовы принять наименее выгодные предложения ввиду
необходимости денежных средств.
В России, среднее время поиска работы в 2011 году в среднем было чуть
более 8 месяцев, при этом стандартное отклонение составляет всего 1 месяц.
Таким образом, этот фактор является наиболее однородным, чего нельзя сказать о
коэффициенте миграции. В данном случае отток населения из региона
приблизительно равен притоку - среднее значение коэффициента составило всего
0,64. При этом, средний коэффициент рождаемости составил 12,69 родившихся на
1000 человек, что говорит об увеличении численности населения внутри самих
регионов. Однако, чтобы оценить естественный прирост необходимо рассмотреть
значения коэффициентов смертности.
Среднее и медианное значения удельного веса домохозяйств, имеющих
компьютер с выходом в Интернет составили в 2011 году 48%, что говорит о том,
что половина населения имеет возможность искать и иметь удаленную работу, что
вероятнее всего положительным образом сказывается на общем уровне безработицы.
Лучше всего информационно оснащен г. Санкт-Петербург, а после него идет г.
Москва, что является достаточно логичным, так как данные регионы считаются
наиболее экономически развитыми. Всего 13,6% населения имеют выход в Интернет в
республике Дагестан, что связано, скорее всего, с их текущим
экономико-политическим положением в регионе.
Описав все факторы можно переходить к непосредственному построению
математической модели. Следует еще раз заметить, что для анализа мы используем
нормированные величины каждой переменной, чтобы уменьшить вариацию каждого
признака и сделать их более однородными (привести к одной размерности).
Существует несколько видов уравнений регрессии. В рамках данной работы мы
будем анализировать множественную модель линейной регрессии ввиду её простоты и
ясности интерпретации. Данная модель выглядит следующим образом: , где t - это номер наблюдения в выборке, а j - номер фактора. - является коэффициентом регрессии,
который определяет, на сколько изменится результирующий признак у при изменении
факторного признака на единицу. Для определения параметров и чаще всего используют метод наименьших
квадратов, который основан на том, что теоретические значения результативного
признака должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма
квадратов их отклонений от эмпирических значений, что можно представить в виде
формулы: .
Таким образом, используя алгоритм шагового отбора, мы построили следующую
линейную модель регрессии:
Проверка на значимость данного уравнения регрессии, используя F-статистику, а также проверка за
значимость отдельных его коэффициентов с помощью t-статистики показала, что в обоих случаях гипотеза о
незначимости отвергается на уровне . Кроме того, множественный
коэффициент детерминации показывает, что данное уравнение регрессии описывает
55,8% вариации результирующего признака вошедшими в модель показателями, а
остальная часть вариации обусловлена действием неутонченных факторов.
Из полученного уравнения следует, что увеличение на одну нормированную
единицу общего коэффициента рождаемости (при фиксированных значениях х 3
и х 4 ) приводит к увеличению уровня безработицы в среднем на 0,456 (в
нормированных единицах). Аналогично, при увеличении на одну нормированную
единицу коэффициента миграционного прироста и удельного веса домохозяйств,
имеющих компьютер с выходом в Интернет, уровень безработицы снижается в среднем
(в нормированных единицах) соответственно на 0,338 (при фиксированных значениях
х 2 и х 4 ) и 0,315 (при фиксированных значениях х 2
и х 3 ). Стоит отметить, что также была построена модель с
принудительным включением всех переменных, однако согласно статистическим
тестам, она оказалась незначимой.
Для того, чтобы быть уверенным в том, что модель адекватно отражает
статистическую связь между показателями, остатки (приложение 5) оцененной
регрессии необходимо проверить на нормальность, гомоскедастичность и отсутствие
автокорреляции.
Проверка на нормальность распределения остатков с помощью одновыборочного
критерия Колмогорова-Смирнова показала, что с 95% уверенностью мы можем
сказать, что остатки являются нормально распределенными (приложение 6).
Тестирование остатков на гомоскедастичность, что дает нам право полагать
об эффективности полученных МНК-оценок и несмещенности и состоятельности оценки
ковариационной матрицы этих параметров, основано на предположении о том, что
при условии выполнения гипотезы дисперсия ошибок не зависит от значений регрессоров. В данном
случае, наблюдаемое значение в рамках теста Бреуша-Пагана-Годфри (приложение 7)
не превысило критическое, т.е. гипотеза об отсутствии гетероскедастичности
ошибок принимается на уровне значимости 0,05.
В заключение, с помощью теста Дарбина-Уотсона, построенная модель была
проверена на наличие автокорреляции остатков первого порядка, наличие чего
может привести также к неэффективности МНК-оценок и к завышению тестовых
статистик, по которым проверяется качество модели. Рассчитанная статистика
данного теста показала, что нулевая гипотеза Н 0 о незначимости
коэффициента авторегрессии принимается на уровне значимости .
В результате корреляционно-регрессионного анализа данных за 2011 год мы
получили статистически значимую и адекватную модель. Согласно данной модели
уровень безработицы положительно зависит от общего коэффициента рождаемости и
отрицательно от коэффициента миграции и удельного веса домохозяйств, имеющих
персональный компьютер с выходом в Интернет.
Положительную зависимость уровня безработицы от числа родившихся на 1000
человек населения (что имеет наибольшее влияние на результирующую переменную
при прочих равных) можно объяснить с нескольких точек зрения. Во-первых, растет
число человек в регионе, а новые рабочие места не открываются. Более того, в
течение последнего десятилетия стали закрываться большие промышленные
организации, которые зачастую предоставляли вакантные места для целых городов
или поселений. Однако это скорее оказывает влияние в долгосрочной перспективе.
С другой стороны, увеличивается число рождений, а следовательно, женщин,
оставивших в связи с родами и последующим уходом за грудным ребёнком свое
прежнее место работы. По прошествии некоторого времени, эти женщины начинают
обращаться в биржи труда с целью поиска работы, тем самым увеличивая уровень
безработицы в регионе.
Отрицательная зависимость между уровнем безработицы и коэффициентом
миграционного прироста в регионе, то есть при положительном приросте миграции
уровень безработицы сокращается, связана с тем, что миграция зачастую связана
именно с работой. Другими словами, те люди, которые меняют свое место
жительство, часто мигрируют туда, где либо они уже нашли место работы, либо
туда, где они намерены устроиться на неё. Таким образом, в регионе уровень
безработицы снижается за счет увеличения рабочей силы в общем и числа занятых в
частности.
Наличие значимой обратной зависимости между уровнем безработицы и долей
домохозяйств, имеющих персональный компьютер с выходом в Интернет, подтверждает
3.1.1 Корреляционно-регрессионный анализ Дипломная (ВКР). Эктеория.
Реферат: Othello Essay Research Paper Othello Othello is 2
Курсовая работа по теме Создание и регистрация фонда
Маленькое Сочинение Про Александра Сергеевича Пушкина
Философская Система Аристотеля Реферат
Реферат: Л.С.Выготский об историческом смысле психологического кризиса
Сила Воли Сочинение 15.3
Реферат: : «Идея развития в философии. Диалектика. Маркс»
Реферат: Организация работы детского кафе на 50 мест 3
Сочинение На Тему Мое Отношение К Брату
Смутное Время В России Диссертация
Архитектура Ссср Реферат
Реферат: Правила поведения в общественном транспорте
Курсовая Работа Рынок Ценных Бумаг И Его Развитие В России
Реферат: Диктатура безумия. Скачать бесплатно и без регистрации
Сочинение На Тему Мое Село 4 Класс
Курсовая работа: Проектування багатофункціонального регістра-автомата
Реферат по теме Содержание и политика работы с кадрами
Реферат На Тему Молодежные Субкультуры В России
Дипломная работа по теме Развитие творческого воображения младших школьников на уроках английского языка
Любовь Надо Доказывать Делами Кратко Сочинение Рассуждение
Реферат: Масленица. Масленичные песни
Курсовая работа: Методи дослідження пам'яті
Дипломная работа: Анализ методов учета денежных средств на промышленном предприятии