主成分分析和时间序列预测在我国就业人数研究中的应用

发布时间：2017-03-16 16:03

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【摘要】：就业乃民生之本,关乎社会稳定和国家经济的平稳快速发展,因此人们十分关注城乡就业问题。很多专家学者都对其进行了深入研究,但绝大多数都只是进行理论研究,具体用统计方法进行分析的却很少。本文将用SAS软件通过主成分分析法和时间序列短期预测对我国就业问题进行研究。本文从国家统计年鉴中获取数据。先通过SAS软件用主成分分析法分析2010年我国城乡就业人数。分析城镇就业人数后发现,广东和江苏等几个东部沿海大省就业人数很多,但在西藏、青海、宁夏等西部偏远省份就业人数却很少。分析2010年农村就业人数发现情况与城镇就业人数形势基本一致。然后通过SAS软件用时间序列短期预测方法对1990年至2013年城镇就业人数进行分析预测。结果显示城镇就业人数一直呈现递增趋势,而农村就业人数在短暂增长后一直处于下降趋势。同过短期预测发现城镇就业人数在未来两年仍将继续平稳增长,而农村就业人数将继续下降。这些结果都与当前我国区域经济发展形势相符合,城镇就业形势良好,但农村仍有很大的增长空间,这个结果为决策者在今后统筹城乡就业政策制定时提供了一定的参考。
【关键词】：就业 SAS软件 主成分分析 时间序列短期预测
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F249.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 研究现状11-12
• 1.4 本文研究内容12-13
• 第二章 相关知识储备和数据13-23
• 2.1 研究相关理论知识13-16
• 2.1.1 主成分分析概述13-14
• 2.1.2 主成分分析基本原理14-16
• 2.2 时间序列预测16-20
• 2.2.1 引言16-17
• 2.2.2 概念17-19
• 2.2.3 时间序列建模步骤19-20
• 2.3 研究用数据20-23
• 第三章 主成分分析在研究城乡就业人数中的应用23-30
• 3.1 主成分分析在研究2010年城镇就业人数中的应用23-27
• 3.1.1 数据标准化23
• 3.1.2 相关系数矩阵23-24
• 3.1.3 求矩阵R的特征值和相对应的特征向量24
• 3.1.4 确定主成分个数及其表达式24-25
• 3.1.5 主成分的综合得分25-27
• 3.2 主成分分析在研究农村就业人数中的应用27-29
• 3.3 本章小结29-30
• 第四章 时间序列分析在预测城乡就业人数中的应用30-38
• 4.1 城镇就业人数预测模型的建立及短期预测30-34
• 4.1.1 绘制时序图30-31
• 4.1.2 数据处理31-32
• 4.1.3 建立模型32
• 4.1.4 检验模型32-33
• 4.1.5 未来预测33-34
• 4.2 农村就业人数预测模型的建立及短期预测34-36
• 4.3 本章小结36-38
• 第五章 结论38-40
• 参考文献40-42
• 致谢42-43

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 胡鞍钢;中国就业状况分析[J];管理世界;1997年03期

2 倪松新;我国城乡劳动就业的现状及发展趋势[J];中国劳动科学;1986年06期

3 沈富可;张卫;常潘;;应用时间序列分析进行网络负载预测[J];中山大学学报(自然科学版);2009年S1期

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本文编号：251981