Курсовая работа: Статистический анализ и прогнозирование безработицы

Как правило, уровень безработицы, рассчитанный по методологии МОТ на основе выборочных обследований, в 3-6 раз выше уровня, зарегистрированного в органах Государственной службы занятости РФ. Различия этих показателей еще более ощутимы, если учесть состав безработных по полу. Оценка значимости подобного различия может быть дана с помощью F- критерия Фишера, если рассматривать материалы выборки до распространения их на генеральную совокупность:

F = D_факт / D_ост ,

где D_факт и D_ост – факторная и остаточная дисперсии на одну степень свободы.

Для определения этих дисперсий можно использовать следующие формулы, учитывающие правило сложения дисперсий альтернативного признака:

;

,

где k- число групп населения по полу,

р_j – доля безработных, обратившихся в службу занятости, в общей численности безработных (отдельно среди мужчин и среди женщин);

p – средняя доля безработных, обратившихся в службу занятости в целом по обследованию;

n_j – численность безработных- отдельно для мужчин и женщин;

n- общая численность безработных.

Факторная дисперсия характеризует различия по полу уровня обращения безработных в службу занятости. Остаточная дисперсия оценивает вариацию доли безработных, обратившихся в службу занятости, независимо от пола граждан. Итак, если F – критерий фактический превышает табличную величину, то состав безработных по полу обусловливает существенные различия в уровне официально зарегистрированной в службах занятости безработицы.

Данные текущей статистики служб занятости о трудоустройстве населения используются для оценки общей численности безработных в периоды между обследованиями населения по проблемам занятости. Для расчета численности безработных в месяцы между двумя обследованиями применяется интерполяция соотношения численности безработных, полученной по данным обследования, и численности незанятого населения, учтенной в службе занятости на соответствующую дату. Методика подобных расчетов может быть разной в зависимости от принятой концепции интерполяции.

Вначале определяется, как изменилось за период между двумя последними обследованиями соотношение общей численности безработных, полученной по данным обследования, и численности незанятого населения, состоящего на учете в органах службы занятости.

C_n = x_n /y_n ; C₀ = x₀ /y₀ ; ∆=С_n -C₀ ; ∆=∆/t,

где x_n иx₀ - общая численность безработных по данным двух последних обследований;

y_n и y₀ - численность незанятого населения, состоящего на учете в органах службы занятости;

C_n иC₀ - соотношения общей численности безработных;

∆ - изменение этих соотношений между двумя последними обследованиями;

∆ - изменение соотношений между двумя обследованиями в среднем за месяц;

t – число месяцев между двумя смежными обследованиями.

Если предположить, что ежемесячно данное соотношение возрастает на одну и ту же величину, то общая численность безработных на конец рассматриваемого месяца определится как:

,

где t – порядковый номер месяца после даты предыдущего обследования;

Y_t – численность незанятого населения, состоящего не учете в органах службы занятости на конец рассматриваемого месяца t.

Возможен и другой метод интерполяции численности безработных между двумя датами обследования, если предположить, что ежемесячно рассматриваемое соотношение двух источников информации о численности безработных меняется не в арифметической, а в геометрической прогрессии (в одно и то же число раз). С этой целью определим общий коэффициент роста данного соотношения: k₀ = C_n /C₀ ,

Т.е. коэффициент роста соотношения данных за период между двумя смежными обследованиями.

Средний ежемесячный коэффициент роста данного соотношения найдем как: .

Тогда, предполагая, что ежемесячно данное соотношение изменяется в одно и то же число раз – k, численность безработных в месяце t можно оценить по формуле: .