Статистический анализ уровня безработицы в экономике РФ

Введение
1.Теоретические основы статистического изучения безработицы
1.1 Методология статистической оценки безработицы
1.2 Показатели статистики безработицы
2.Статистический анализ безработицы в РФ
3.Анализ тенденций развития и прогнозирование
уровня безработицы в РФ
Заключение
Список использованных источников

Статистический анализ уровня безработицы в экономике РФ

2006
Обратились по вопросу трудоустройства, тыс. чел.
4746
6438
6178
Трудоустроены, тыс.чел.
3199
4076
3937
Трудоустроено в % от числа обратившихся
67,4
63,3
63,7
Анализ данных таблицы показывает, в целом показатель процента трудоустроенных достаточно стабильный и превышает 60%.
Данные о распределении численности безработных по обстоятельствам незанятости приведены в таблице 2.4.
Таблица Статистический анализ безработицы в РФ.4  Распределение численности безработных по обстоятельствам незанятости
Безработные - всего
в том числе
ранее имели работу
из них оставили прежнее место работы
в связи
ранее не имели работы
с высвобождением
по причине сокращения
штатов,
ликвидации организации, собственного дела
с увольнением
по собственному
желанию
2000
100
81,9
26,8
26,4
18,1
2004
100
75,6
21,3
25,0
24,4
2005
100
74,0
22,3
22,0
26,0
2006
100
68,2
19,2
21,8
31,8
Основной тенденцией проявившейся за анализируемый период явился тот факт, что по сравнению с 2000г. значительно увеличилась доля лиц ранее не имеющих работы. Если в 2000 г. каждый пятый безработный ранее не имел работу, то в 2006 г. уже каждый третий безработный ранее не работал. Доля таких лиц в 2006 году по сравнению с 2000 г. выросла более чем на 75%. Этот факт может свидетельствовать о некоторой структурной диспропорции в требуемых вакансиях работодателей и профессиональными навыками безработных.
Для наглядности отобразим структуру распределения безработных по обстоятельствам незанятости в 2000г. и 2006г. (см.рисунок 2.3)

Рисунок Статистический анализ безработицы в РФ.3  Распределение численности безработных в РФ по обстоятельствам незанятости, %
Подводя итого проведенному анализу можно заключить, что основными стратегическими целями регулирования безработицы должны быть повышение экономической и социальной эффективности занятости за счет изменения ее структуры, форм, создание условий для развития человеческого капитала страны, совершенствование экономических отношений занятости.
Забота государства о достижении в стране минимально возможного уровня безработицы как важной социальной гарантии для экономически активного населения является важнейшим аспектом государственного регулирования рынка труда, механизм формирования которого будет постоянно совершенствоваться применительно к новым условиям развития рыночной экономики, структурной перестройки производства, формирования эффективной социальной политики.
3. Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ
Выявление и отображение процесса развития и изменения уровня безработицы – одна из основных задач статистики занятости и безработицы. Для ее решения в статистике строятся особые ряды статистических показателей, которые называются рядами динамики (иногда их называют временными рядами), то есть – это ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.
При анализе тенденций ряда динамики, при прогнозировании развития исследуемого явления на будущее возникает задача выявления основной его тенденции. Для решения подобной задачи наиболее часто применяют метод аналитического выравнивания рядов динамики.
Основным содержанием метода аналитического выравнивания в рядах динамики является то, что общая тенденция развития рассчитывается как функция времени
,
где – уровни динамического ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению на момент времени t.
Определение теоретических (расчетных) уровней , производится на основе так называемой адекватной математической модели, которая наилучшим образом отображает (аппроксимирует) основную тенденцию ряда динамики.
Выбор типа модели зависит от цели исследования и должен быть основан на теоретическом анализе, выявляющем характер развития явления, а также на визуальном анализе графического изображения ряда.
Кривые роста условно могут быть разделены на три класса в зависимости от того, какой тип динамики развития они хорошо описывают.
К I типу относятся функции, используемые для описания процессов с монотонным характером развития и отсутствием пределов роста.
Ко II классу относятся кривые, описывающие процесс, который имеет предел роста в исследуемом периоде.
Функции, относящиеся ко II классу, называются кривыми насыщения. Если кривые насыщения имеют точки перегиба, то они относятся к III типу кривых роста к S-образным кривым.
Эти кривые описывают как бы два последовательных лавинообразных процесса (когда прирост зависит от уже достигнутого уровня): один с ускорением развития, другой - с замедлением.
Вопрос о выборе кривой является основным при выравнивании ряда. Существует несколько подходов к решению этой задачи, однако, все они предполагают знакомство с основными свойствами используемых кривых роста. Поэтому остановимся на характеристике отдельных типов кривых, наиболее часто применяемых на практике.
Среди кривых роста I типа, прежде всего следует выделить класс полиномов:
yt= a0 + a1t + a2t2 + ... + aptp,
где ai(i=0,1, ... ,p)  параметры полинома,
t- независимая переменная (время).
Коэффициенты полиномов невысоких степеней могут иметь конкретную интерпретацию в зависимости от содержания динамического ряда. Например, их можно трактовать как скорость роста (a1), ускорение роста (a2), изменение ускорения (a3), начальный уровень ряда при t=0 (a0). Обычно в экономических исследованиях применяются полиномы не выше третьего порядка. Использовать для определения тренда полиномы высоких степеней нецелесообразно, поскольку полученные таким образом аппроксимирующие функции будут отражать случайные отклонения (что противоречит смыслу тенденции).
Полином первой степени yt=a0+a1t на графике изображается прямой и используется для описания процессов, развивающихся во времени равномерно.
Полином второй степени yt=a0+a1t+a2t2 применим в тех случаях, когда процесс развивается равноускоренно (т.е. имеется равноускоренный рост или равноускоренное снижение уровней). Если параметр a2>0 , то ветви параболы направлены вверх, если же a2<0, то вниз. Параметры a0 и a1 не влияют на форму параболы, а лишь определяют ее положение.
Полином третьей степени имеет вид yt=a0+a1t+a2t2+a3t3 .
У этого полинома знак прироста ординат может изменяться один или два раза (рисунок 3.1).
Отличительная черта полиномов  отсутствие в явном виде зависимости приростов от значений ординат (yt).
Оценки параметров в модели определяются методом наименьших квадратов. Как известно, суть его состоит в "отыскании" таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней от фактических значений была бы минимальной. Таким образом, эти оценки находятся в результате минимизации выражения:
Для класса экспоненциальных кривых, в отличие от полиномов, характерной является зависимость приростов от величины самой функции. Эти кривые хорошо описывают процессы, имеющие "лавинообразный" характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции.
Простая экспоненциальная (показательная) кривая имеет вид:
Если b>1, то кривая растет вместе с ростом t, и падает, если b<1. Параметр a характеризует начальные условия развития, а параметр b-постоянный темп роста.
Более сложным вариантом экспоненциальной кривой является логарифмическая парабола:
Все рассмотренные типы кривых используются для описания монотонно возрастающих или убывающих процессов без "насыщения".
Когда процесс характеризуется "насыщением", его следует описывать при помощи кривой, имеющей отличную от нуля асимптоту. Примером такой кривой может служить модифицированная экспонента:
где y = k является горизонтальной асимптотой.
Если параметр a отрицателен, то асимптота находится выше кривой, если a положителен, то ниже. При решении экономических задач чаще всего приходится иметь дело с кривой, у которой a<0 , b<1. В этом случае рост уровней происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу.
Модифицированная экспонента хорошо описывает процесс, на развитие которого воздействует ограничивающий фактор, причем влияние этого воздействия растет вместе с ростом достигнутого уровня.
Если воздействие ограничивающего фактора начинает сказываться только после определенного момента (точки перегиба), до которого процесс развивался по некоторому экспоненциальному закону, то для выравнивания используют S-образные кривые.
Наиболее известными из них являются кривая Гомперца и логистическая кривая, или кривая Перла-Рида.
Кривая Гомперца имеет вид:
Логистическая функция возрастает сначала ускоренным темпом, затем темп роста замедляется и, наконец, рост почти полностью прекращается.
Рисунок Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ.4  Кривые роста
Таким образом, рассмотренные особенности и свойства кривых могут помочь при решении задачи выбора типа кривой.
Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста.
Наиболее простой путь  это визуальный, опирающийся на графическое изображение временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда (например, сглаживание), а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда.
Чаще всего на практике к выбору формы кривой подходят исходя из значений критерия, в качестве которого принимают сумму квадратов отклонений фактических значений уровня от расчетных, получаемых выравниванием. Из рассматриваемых кривых предпочтение будет отдано той, которой соответствует минимальное значение критерия, т.к. чем меньше значение критерия, тем ближе к кривой ложатся данные наблюдений.
Использование этого подхода должно проходить в два этапа. На первом  происходит ограничение приемлемых функций, исходя из содержательного анализа задачи. На втором  осуществляется расчет значений критерия и выбор на его основе наиболее подходящей кривой роста. Необходимость содержательного анализа изучаемого процесса развития может быть проиллюстрирована следующими примерами.
В качестве критерия выбирается средняя квадратическая ошибка:
,
где yt - фактическое значение ряда;
 выравненное значение ряда;
n  длина ряда.
Следует отметить, что нет “жестких” рекомендаций для выбора кривых роста. Особенно осторожно следует подходить к решению этой задачи при использовании полученной функции для экстраполирования найденных закономерностей в будущее. Применение кривых роста должно базироваться на предположении о сохранении выявленной тенденции в прогнозируемом периоде.
Одной из задач курсовой работы является выявление и моделирование основных закономерностей развития, и построение прогноза уровня безработицы в РФ. Информационной базой расчетов выступают годовые данные об уровне безработицы в РФ за 1992– 2006 гг.
Исходные данные приведены в таблице 3.1.
Таблица Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ.5  Динамика уровня безработицы в РФ в 1992-2006 гг., %
Год
Yt
Год
Yt
Год
Yt
1992
5,2
1997
11,8
2002
8,6
1993
6,3
1998
13,2
2003
8,1
1994
7,4
1999
12,6
2004
8,3
1995
9,4
2000
9,8
2005
7,5
1996
9,7
2001
8,8
2006
6,7
Рассмотрение данного временного ряда с точки зрения требований к исходной информации позволило заключить, что исходные данные удовлетворяют требованиям объективности, сопоставимости, полноты. В периоде наблюдений нет пропущенных значений, поэтому на их основе вполне можно проследить сложившуюся тенденцию.
Для наглядного изображения представим динамику налоговых поступлений на графике (рисунок 3.2).
Рисунок Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ.5 – Динамика уровня безработицы в РФ в 1992-2006 гг., %
Из рисунка 3.2 видно, что в период с 1992 года по 2006 год наблюдались значительные изменения в динамике уровня безработицы. В динамике исследуемого явления можно выделить два периода времени:
I период  1992-1998гг. характеризуется значительным ростом уровня безработицы. Ее пик пришелся на кризисный 1998 год, когда уровень безработицы составлял 13,2%.
II период  1999-2006гг. в этот период наблюдается последовательное снижение уровня безработицы с 12,6% в 1999 г. до 6,7% в 2006г. Это пост кризисный этап развития российской экономики.
Т.о. целесообразным является произвести расчет основных статистических характеристик ряда динамики для этих двух периодов отдельно.
Результаты расчетов приведены в таблице.
Таблица Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ.6  Основные статистические характеристики уровня безработицы в РФ в 1992-2006гг., %
1992-1998 гг.
1999-2006гг
Среднее значение
9,0
8,8
Средний темп роста
116,8
91,4
Средний темп прироста
16,8
-8,6
Средний абсолютный прирост
1,3
-1,0
Анализ данных таблицы показывает, что в период 1992-1998гг. средний темп прироста безработицы составлял 16,8%, что в абсолютном выражении составляло 1,3 процентных пункта ежегодно. После кризисного 1998 года уровень безработицы ежегодно снижался в среднем на 8,65% или на 1 процентный пункт ежегодно.
Можно наедятся, что такая тенденция продолжится и в дальнейшем.
Проведем аналитическое выравнивание уровня безработицы по имеющимся данным. Характерное вид ряда динамики безработицы позволяет предположить наличие параболического тренда в моделируемом процессе. Между тем следует отметить, что с помощью параболы удачно моделируются лишь равноускоренные процессы. Вряд ли уровень безработицы будет в дальнейшем существенно снижаться, т.к. его значение в 2006 г (6,7%) уже составляет естественный уровень безработицы в 5-7%.
Исходя из этих соображений проведем моделирование уровня безработицы за период 1999-2006 гг. и осуществим построение прогноза на 3 года вперед.
Характерную тенденцию развития за этот период времени можно смоделировать линейным трендом.
, где
 расчетное значение уровня безработицы;
t  натуральный ряд чисел.
Для нахождения параметров линейного тренда необходимо решить следующую систему уравнений:
Для этого составим вспомогательную таблицу.
Таблица Анализ тенденций развития и прогнозирование уровня безработицы в РФ.7  Расчет параметров линейного тренда уровня безработицы в РФ
Год
t
yt
yt*t
t2
1999
1
12,6