К.т.н. Игнатьев В.М., Баканова С.А.

Южно-Российский государственный политехнический университет, Россия

Прогнозирование занятости населения региона

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 временному признаку прогнозирование подразделяется 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 2011гг., 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

Ассоциативные прогнозы основаны на регрессионных моделях, на трендах временных рядов. Прогноз, выполненный с помощью ряда Фурье при 12 гармониках, задаётся с помощью следующей формулы [2]:

Vi = ai + b +

,                    (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 2010гг.

Критерий (1) для уравнения (2) принимает значение 45,61. При сравнении этого значения критерия с данными критериев адаптивных методов, приведёнными 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 2011гг. приведено на рис. 1.

Прогноз численности населения в Ростовской области эффективно описывается регрессионным уравнение 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 +

,                     (3)

Значимое уравнение (3) с коэффициентами, приведёнными в табл. 3. Коэффициент корреляции равен 0,9695 и является значимым на уровне 5 %.

Таблица 3 – Значения коэффициентов уравнения (3) для уровня безработицы

Изменение уровня безработицы в Ростовской области с 1992 по 2011гг. приведено на рис. 2. Прогноз уровня безработицы на 2012 г. составляет 5,04 %.

Рисунок 2 – Уровень безработицы в Ростовской области с 1992 по 2011гг.

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. 2012: Стат. сб. / Росстат. - М., 2012.