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基于非線性回歸的城鎮(zhèn)就業(yè)影響因素修正分析

2014-07-04 16:11:37肖梅周霞霞陳震霆
中外企業(yè)文化 2014年8期
關(guān)鍵詞:模型

肖梅 周霞霞 陳震霆

【文章摘要】

針對城鎮(zhèn)就業(yè)這個影響我國宏觀經(jīng)濟指標(biāo)中的重要問題,對城鎮(zhèn)就業(yè)模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,就城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)自身發(fā)展趨勢和外部因素影響兩個角度,主要從中觀層面以地區(qū)角度出發(fā),從短期波動和長期均衡著手,分別考慮從協(xié)整關(guān)系和誤差修正建立模型。通過該模型從不同角度預(yù)測,確保了預(yù)測的可靠性。

【關(guān)鍵詞】

城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù);非線性回歸分析法;協(xié)整關(guān)系;誤差修正

1 提出問題

失業(yè)或者說就業(yè)是影響到我國的社會和諧,也是關(guān)系到國計民生的重要問題。我國通常采用登記城鎮(zhèn)失業(yè)率的方式來進(jìn)行統(tǒng)計,它是指城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)同城鎮(zhèn)從業(yè)人數(shù)與城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)之和的比。從經(jīng)濟學(xué)的角度來看,影響就業(yè)的因素比較多。消費、投資、政府購買和進(jìn)出口這些重要的因素是從宏觀層面上來分析的;不同地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)出不同的特征是指中觀層面的因素。當(dāng)然,政府實施的宏觀經(jīng)濟政策,以及對不同地區(qū)和不同產(chǎn)業(yè)實行的扶持政策對就業(yè)產(chǎn)生同樣會產(chǎn)生巨大的影響。

以往建立的模型對數(shù)據(jù)的運用很少誤差修正,往往模型的精確性和數(shù)據(jù)的可靠性得不到充分驗證。需要從協(xié)整關(guān)系和誤差修正建立模型,對影響就業(yè)的因素從指標(biāo),分行業(yè)、分地區(qū)、分就業(yè)人群角度,建立比較精確的數(shù)學(xué)模型。

2 分析問題

分析相關(guān)數(shù)據(jù),尋找到影響就業(yè)的主要因素。價格指標(biāo)包括CPI,PPI,房價等。增長指標(biāo)包括投資,消費,PMI等。外貿(mào)指標(biāo)包括出口,進(jìn)口,順差等。金融指標(biāo)包括M2,信貸,儲蓄等。這些指標(biāo)跟城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)存在某種非線性回歸關(guān)系。本文通過對城鎮(zhèn)就業(yè)模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,主要從中觀層面以地區(qū)(云南)角度出發(fā),建模方式上從短期波動和長期均衡著手,分別考慮從協(xié)整關(guān)系和誤差修正建立模型。

3 數(shù)學(xué)建模

3.1建模理論

(1)多元線性回歸模型理論

回歸分析方法是確定變量間相互作用與影響的建模方法。在多個影響因素時回歸分析方法兩種,分別是多元線性回歸和多元非線性回歸。本文的模型選用多元非線性回歸模型。在因子分析的基礎(chǔ)上建立非線性回歸模型,確定各因子與就業(yè)之間的函數(shù)關(guān)系。

(2)時間序列模型理論

根據(jù)時間序列自身發(fā)展變化的基本規(guī)律進(jìn)行預(yù)測的時間序列模型,用以研究市場價格與時間的關(guān)系,一般采用ARIMA模型、誤差修正等幾個模型。

(3)組合模型

本文從多元非線性回歸模型和時間序列模型的基礎(chǔ)理論上,建立組合預(yù)測模型來分析預(yù)測結(jié)果, 使預(yù)測誤差和均方差都達(dá)到最小,并從協(xié)整關(guān)系和誤差修正兩個角度對城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)進(jìn)行綜合預(yù)測,力求預(yù)測結(jié)果的誤差和穩(wěn)定性達(dá)到最優(yōu)。

3.2建立模型

運用協(xié)整分析和誤差修正模型從城鎮(zhèn)就業(yè)人口自發(fā)展趨勢和外部因素影響兩個角度分別對市場價格進(jìn)行預(yù)測。用組合模型組合結(jié)果使數(shù)據(jù)誤差和均方差達(dá)到最小,并從兩個角度對進(jìn)行綜合預(yù)測使預(yù)測結(jié)果的誤差和穩(wěn)定性達(dá)到最優(yōu)。

3.2.1 數(shù)據(jù)處理

為避免異方差的問題,將所有自變量數(shù)據(jù)取對數(shù)化,分別表示為LY,LX1,LX2,,LX3,LX4,LX5,LX6,LX7,LX8,LX9,LX10,LX11。11個變量的相關(guān)性系數(shù)如表1所示:

根據(jù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,從表1可以看出, X4,X5,X6相關(guān)程度很大,X7和X8相關(guān)程度很大。從經(jīng)濟學(xué)角度考慮,剔除重復(fù)指標(biāo)X4,X5,X6和X8。

3.2.2協(xié)整分析

(1)單位根檢驗

利用統(tǒng)計軟件Eviews可得到LY,LX1,LX2,LX3,LX7,LX9,LX10,LX11 8個變量隨時間變化的特征。下面僅列出LY、LX1、LX2效果圖:

發(fā)現(xiàn)變量都隨時間的變化呈上升趨勢,因此直接對變量進(jìn)行回歸分析會產(chǎn)生“偽回歸”問題。對8個變量進(jìn)行單位根檢驗(采用ADF檢驗法),模型的顯著水平為5%。各個變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表2所示

(2)協(xié)整檢驗

對于變量而言,只要它們的階數(shù)相同,才有可能協(xié)整,所以LY和LX1,LX2,LX3之間有可能存在協(xié)整關(guān)系(即它們之間可能存在一個長期穩(wěn)定的比例關(guān)系),采用ADF檢驗法。

Ⅰ、LY與LX1之間的協(xié)整關(guān)系

以LY為因變量,LX1為自變量,利用Eviews軟件,試算后發(fā)現(xiàn),得到相對好的線性回歸方程為: LY= 4.9934+ 0.3415LX1 。

ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列不存在單位根,LY與LX1存在協(xié)整關(guān)系,LX1作為解釋變量是合適的。反之,以LX1為因變量,LY為自變量,得出來的方程,ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列也不存在單位根, LX1與LY存在協(xié)整關(guān)系,LY作為解釋變量是合適的。

可見城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員期末人數(shù)和城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均勞動報酬互有促進(jìn)作用。

Ⅱ、LY與LX2之間的協(xié)整關(guān)系

以LY為因變量,LX2為自變量,利用Eviews軟件,試算后發(fā)現(xiàn),得到相對好的線性回歸方程為: LY = 2.106569+0.092979LX2(-1)+0.782829LY(-1) 。

ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列不存在單位根,LY與LX2存在協(xié)整關(guān)系,LX2作為解釋變量是合適的。反之,以LX1為因變量,LY為自變量,得出來的方程,ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列也不存在單位根,LX2與LY存在協(xié)整關(guān)系,LY作為解釋變量是合適的。

由此可見,城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員期末人數(shù)和生產(chǎn)總值互有促進(jìn)作用。

Ⅲ、LY與LX3之間的協(xié)整關(guān)系

以LY為因變量,LX3為自變量,利用Eviews軟件,試算后發(fā)現(xiàn),得到相對好的線性回歸方程為: LY = 10.58442+0.125812LX3 。

ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列存在單位根,反之,以LX1為因變量,LY為自變量,得出來的方程,ADF檢驗的結(jié)果顯示殘差序列存在單位根, LY與LX1不存在協(xié)整關(guān)系,即城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員期末人數(shù)和城鎮(zhèn)居民家庭人均消費性支出不存在長期穩(wěn)定的比例關(guān)系, 城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員期末人數(shù)和城鎮(zhèn)居民家庭人均消費性支出沒有直接的相互作用。

(3)三變量協(xié)整關(guān)系檢驗

對 LX1(自變量),LX2(自變量),LY(因變量)三個變量之間進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗。即設(shè)置一個變量為被解釋變量,其它變量為解釋變量,進(jìn)行OLS(普通最小二乘法)估計,并檢驗殘序列是否平穩(wěn)。以LY為被解釋變量 和LX1,LX2為解釋變量進(jìn)行回歸得:

(1)

對上式的殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)殘差序列是平穩(wěn)的 但殘差項有較強的相關(guān)性,考慮加入適當(dāng)?shù)臏箜?,得出分布滯后模型如下?/p>

(2)

上式的自相關(guān)性已經(jīng)消除,單位根檢驗殘差序列是平穩(wěn)的,三者之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但LX1的系數(shù)偏小且不顯著,不能說明長期就業(yè)人員平均勞動報酬對就業(yè)的作用。

3.2.3 誤差修正模型

為了驗證LX1在短期內(nèi)對LY的影響,可建立誤差修正模型如下:

(3)

該式表明,短期內(nèi)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均勞動報酬對就業(yè)有著影響。

4 模型的討論與分析

本文建立模型,對未來城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的進(jìn)行預(yù)測。通過三個不同的角度更好的確保預(yù)測的可靠性。結(jié)合建立的我國城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)模型體系,參考運算得到仿真結(jié)果,依此找到影響結(jié)果的原因并分析問題,給經(jīng)濟決策者以參考,以提高增加我國城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)。模型不能全面的考慮各種因素,還需具體問題具體分析,理論聯(lián)系實際,合理統(tǒng)籌,才能使就業(yè)模型更加符合我國宏觀經(jīng)濟發(fā)展的軌跡,更加具有實際的指導(dǎo)意義。

【參考文獻(xiàn)】

[1]姜啟源等編,大學(xué)數(shù)學(xué)實驗,北京:清華大學(xué)出版社,2005.2

[2]馬格雷伯等編,MATLAB原理與工程應(yīng)用(第二版),北京:電子工業(yè)出版社,2006

[3]高隆昌等編,數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)理論,北京:科學(xué)出版社,2007

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