Международный экономический форум 2014

К.т.н. Игнатьев В.М., Баканова С.А.

Южно-Российский государственный политехнический университет, Россия

Прогнозирование занятости населения Ростовской области

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].

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

Метод

Брауна

Хольта

Метод

Бокса

Метод

Уинтерса

Метод

64,359

65,945

63,877

80,702

63,662

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]:

Таблица 2 – Значения коэффициентов уравнения (2) для численности активного населения в Ростовской области с 1995 по 2010гг.

Обозначение

Значение

Обозначение

Значение

Обозначение

Значение

а

11,828

c4

9,36

c9

13,688

b

1967

c5

3,078

c10

18,404

c1

-13,729

c6

45,244

c11

1

c2

40,835

c7

6,8

c12

8,831

c3

13,962

c8

9,311

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.

Годы

Рисунок 1 – Численность активного населения с 1992 по 2011гг.

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:

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

Обозначение

Значение

Обозначение

Значение

Обозначение

Значение

d

-0,083

c3

0,809

c8

-0,205

а

1,657

c4

0,913

c9

-0,164

b

4,22

c5

-0,601

c10

0,028

c1

-1,547

c6

-0,244

c11

0,25

c2

-2,191

c7

-0,367

c12

-0,259

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

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.