Статистический анализ занятости населения

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Декабря 2014 в 23:02, курсовая работа

Описание работы

Цель данной курсовой работы – провести экономико-статистический анализ занятости населения России, построение перспектив на будущее. Для рассмотрения данной проблематики мне необходимо решить ряд задач:
- раскрыть понятия трудовые ресурсы, занятость и безработица;
- проанализировать безработицу и современное состояние российского рынка труда в целом по России;
- раскрыть основные тенденции современного развития российского рынка труда;
- провести исследования основных возможностей обеспечения занятости населения в нашей стране.

Содержание работы

Введение……………………………………………………………………...……3


Глава1. Понятие и система показателей занятости населения...………………4

1.1 Трудовые ресурсы и занятость……………………………………………4

1.2 Статистический анализ безработицы…………………………………….9


Глава 2. Характеристика занятости в России…………………….……………13


Глава 3. Статистический анализ занятости населения…………..……………19

3.1. Анализ динамики уровня безработицы………………………………..19
3.2. Анализ структуры занятости населения………………………………..28
Выводы и предложения…………………………………………………………50

Список литературы………...………………

Файлы: 1 файл

КУРСОВАЯ СТАТИСТИКА.docx

— 183.55 Кб (Скачать файл)

σ12 = ∑ / 8 = 20,71/ 8 = 2,59

σ22 = ∑ / 4 = 0,92/ 4 = 0,23

Fрасч = 2,59 / 0,23 = 11,26

Данное расчетное значение сравнивают с F-критерием по таблице Фишера для уровня значимости α = 0,05 и числа степеней свободы

V1 = n1 – k – 1 = 8 – 2 – 1 = 5

V2 = n2 – k – 1 = 4 – 2 – 1 = 1

(где k - число выборок).

По таблице Фишера Fкритич = 230,16

Fрасч = 11,26 меньше Fкритич = 230,16, значит данный ряд признается однородным и исследования в дальнейшем проводятся по одной выборке.

Проверим динамический ряд на аномальные наблюдения. Для этого воспользуемся критерием Граббса:

где Тn – критерий Граббса

y – подозреваемое наблюдение.

σ – среднеквадратичное отклонение.

Рассчитаем критерий Граббса для всех наблюдений и представим данные в виде таблицы 3:

Таблица 3 – Расчет критерия Граббса

№ года

у

у-у

(y-y)2

Тn

1

9,21

-0,59

0,34

0,310

2

9,45

-0,35

0,12

0,183

3

9,61

-0,19

0,03

0,098

4

11,89

2,09

4,39

1,109

5

13,34

3,54

12,56

1,876

6

12,81

3,01

9,09

1,596

7

10,57

0,77

0,60

0,410

8

9,00

-0,80

0,63

0,421

9

7,99

-1,81

3,26

0,956

10

8,68

-1,12

1,25

0,591

11

7,45

-2,35

5,50

1,242

12

7,55

-2,25

5,04

1,189

Сумма

117,55

 

42,81

 

Ср. зн.

9,80

     

Tnтабл = 2,387 для n = 12

Сравниваем расчетные Tn с табличными; если Tnрасч > Tnтабл, то данное явление признается аномальным и исключается из рассматриваемого ряда.

В данном случае все расчетные значения меньше Tnтабл, следовательно, не являются аномальными и не исключаются из рассматриваемого ряда при дальнейшем исследовании.

В зависимости от характера отображаемого явления ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.  Абсолютный прирост (Δy) является наиболее простым показателем анализа динамики. Абсолютный прирост характеризует абсолютный размер увеличения (или уменьшения) уровня явления за определенный промежуток времени. Если сравниваем последующий уровень с каждым предыдущим, то получаем цепные абсолютные приросты:

Δy = yi – yi-1,

где Δy – абсолютный прирост;

yi – текущий уровень ряда;

yi-1 – предшествующий уровень;

i – номер уровня;

Если сравниваем каждый последующий уровень с одним уровнем, то получаем абсолютные базисные приросты:

Δy = yi – y0,

где y0 – базисный уровень.

Абсолютный прирост выражает абсолютную скорость роста. Используя данные таблицы 1, рассчитаем абсолютный прирост по цепной и базисной системе. Результаты представим в таблице 4:

Таблица 4 – Абсолютный прирост по цепной и базисной системе

год

Y

ΔyЦ

ΔyБ

1

2000

9,21

2

2001

9,45

0,24

0,24

3

2002

9,61

0,16

0,40

4

2003

11,89

2,28

2,68

5

2004

13,34

1,45

4,13

6

2005

12,81

-0,53

3,60

7

2006

10,57

-2,24

1,36

8

2007

9,00

-1,57

-0,21

9

2008

7,99

-1,01

-1,22

10

2009

8,68

0,69

-0,53

11

2010

7,45

-1,23

-1,76

12

2011

7,55

0,10

-1,66

Сумма

 

117,55

-1,66

 

Ср. зн.

 

9,80

   

Для более наглядного представления данных построим график (рисунок 1).

Рисунок 1 – Динамика абсолютного прироста

Анализ цепных показателей: Абсолютный прирост по цепной системе показывает на сколько единиц изменился уровень безработицы в текущем году по сравнению с предыдущим годом. Его значения были положительными в период 1999 – 2002 гг., а также в 2007 и 2009 гг. Это говорит о том, что в данные периоды уровень безработицы увеличивался. В остальные периоды уровень абсолютной прирост по цепной системе меньше нуля, это говорит о том что безработица в эти периоды времени снижалась.

Анализ базисных показателей: абсолютный прирост по базисной системе показывает, на сколько единиц изменился уровень безработицы в текущем году по сравнению с базовым 2000 годом. В 2001 – 2006 годы эта величина была больше нуля, что говорит о том, что в данном периоде безработица выросла и опустилась ниже базового уровня 1998 года лишь в 2005 году. Однако затем ее снижение продолжалось и выше базисного уровня она больше не поднималась, а чем также говорят базисные значении абсолютного прироста в период 2005 – 2009 гг.

Относительная скорость изменения уровня явления, то есть интенсивность роста, выражается коэффициентами роста и прироста, а также темпами роста и прироста.

1.  Коэффициент роста – это отношение двух уровней ряда динамики. Он показывает во сколько раз сравниваемый уровень больше базисного. Коэффициент роста может быть исчислен с переменной и постоянной базой сравнения.

Если база меняется, то цепные коэффициенты роста исчисляются по формуле

где Kp – коэффициент роста.

Если база постоянная, то базисные коэффициенты роста исчисляются по формуле

Если эти величины выразить в процентах, то получим темп роста (Тр) по цепной и базисной системам. Темп роста показывает, на сколько процентов уровень данного периода больше (или меньше) базисного уровня.

2.  Коэффициенты прироста показывают относительное увеличение (уменьшение) прироста. Коэффициенты прироста рассчитываются делением абсолютного прироста на базисный абсолютный уровень или цепной

 ( по цепной системе)

(по базисной системе)

Если полученные величины выразить в процентах, то получим темпы прироста (Тпр) по цепной и базисной системам.

Используя исходные данные, рассчитаем коэффициента и темпы роста и прироста, а абсолютное значение одного процента прироста. Результаты приведем в таблице 5:

Таблица 5 – Расчет коэффициентов роста и прироста, а также темпов роста и прироста

Год

уi

по цепной системе

по базисной системе к 1998 г

Кр (в разах)

Тр %

Кпр (в разах)

Тпр%

Кр (в разах)

Тр %

Кпр (в разах)

Тпр %

1

2000

9,21

-

-

-

-

-

-

-

-

2

2001

9,45

1,026

102,6

0,026

2,6

1,026

102,6

0,026

2,6

3

2002

9,61

1,017

101,7

0,017

1,7

1,043

104,3

0,043

4,3

4

2003

11,89

1,237

123,7

0,237

23,7

1,291

129,1

0,291

29,1

5

2004

13,34

1,122

112,2

0,122

12,2

1,448

144,8

0,448

44,8

6

2005

12,81

0,960

96,0

-0,040

-4,0

1,391

139,1

0,391

39,1

7

2006

10,57

0,825

82,5

-0,175

-17,5

1,148

114,8

0,148

14,8

8

2007

9,00

0,851

85,1

-0,149

-14,9

0,977

97,7

-0,023

-2,3

9

2008

7,99

0,888

88,8

-0,112

-11,2

0,868

86,8

-0,132

-13,2

10

2009

8,68

1,086

108,6

0,086

8,6

0,942

94,2

-0,058

-5,8

11

2010

7,45

0,858

85,8

-0,142

-14,2

0,809

80,9

-0,191

-19,1

12

2011

7,55

1,013

101,3

0,013

1,3

0,820

82,0

-0,180

-18,0

Сумма

 

117,55

               

Анализ цепных показателей: Рассматривая цепные показатели роста мы видим, что они были больше нуля в период 2000 – 2004, а также в 2007 и 2009 гг. Это говорит о том, что в эти года уровень безработицы возрастал. Наибольший прирост наблюдался в 2001 году и составил 23,7% к 2002 году. Значения остальных коэффициентов роста, меньшие единицы говорят о снижения уровня безработицы. Наибольшие снижение наблюдалось в 2004 году, в котором уровень безработицы составил 82,5% от уровня 2003года.

Анализ базисных показателей: Рассматривая базисные показатели роста мы видим, что в период 2001 – 2006 гг. значение коэффициента роста было больше единицы, что говорит о том, что уровень безработицы был больше базового уровня, причем максимальный прирост составил 44,8% от уровня 2000 года. Во второй период 2005 – 2009 гг. коэффициент роста стал меньше единицы, что свидетельствовало о снижении уровня безработицы ниже базового уровня, причем наибольшее снижение было в 2008 году, когда уровень безработицы составил 80,9% от уровня 2000 года.

Средний коэффициент роста определяют на основе средней геометрической:

где К – средний коэффициент роста;

К1, К2, Кm – коэффициенты роста (по цепной системе);

m – число коэффициентов роста.

Рассчитаем средние коэффициенты роста и прироста, для исходных данных

Так как произведение К1ּК2ּ…ּК11 = y12/y1 то средний коэффициент роста также можно определить по формуле:

Средний темп роста представляет собой средний коэффициент роста, выраженный в процентах:

Тр = Кр ּ100% = 0,982ּ100% = 98,2%

Средний темп роста показывает, что уменьшение уровня безрабоитцы в среднем за 12 лет составило 98,2% от предыдущего года.

Средний коэффициент прироста будет равен:

Кпр = Кр – 1 = 0,982 – 1 = – 0,018

Средний темп прироста представляет собой средний коэффициент прироста, выраженный в процентах:

Тр = Крּ100% = – 0,018ּ100%= – 1,8%

То есть в среднем за 12 лет безработица в России уменьшалась на 1,8% в год.

При анализе рядов динамики необходимо определить общую тенденцию развития. На развитие явления во времени могут оказывать влияние различные факторы, одни из них могут формировать в рядах динамики определенную тенденцию в развитии, другие – оказывать кратковременное воздействие. Поэтому необходимо определить общую тенденцию развития.

При выявлении общей тенденции развития явления применяют различные приемы и методы выравнивания:

-  укрупнение интервалов;

Информация о работе Статистический анализ занятости населения