城镇失业率预测.docVIP

我国城镇登记失业率的预测模型 学生 褚召辉 叶华 朱婵元 指导老师 武汉大学数模教练组 摘要 本文在深入分析了在中国国情下可能对城镇登记失业率产生影响的因素后，建立了基于主成分分析法的BP神经网络模型，预测出在2009年和2010年上半年失业率分别为4.25%和4.14%，表明我国失业率还会呈上升趋势，但是在2010年会有所改善。 最后，根据预测结果以及我国的有关决策和规划，对降低失业率提出了有关统计数据、单目标发展、多目标之间协调等方面的建议。 关键词：主成分分析法，BP神经网络，失业率仿真预测 问题分析与假设 假设未来不会有大的对经济产生巨大影响的自然遭害。 忽略本文选取因素之外的因素对问题产生的影响。 不考虑严重影响国内正常生产生活的不可抗力因素。 不考虑自然失业率的影响。 城镇失业率主要影响因素 从世界各国的经济发展的经验来看，经济增长和失业是有某种程度的相关关系的。但对于我国的特殊国情而言，我国的经济增长和失业之间的关系呈现非一致性。一般而言，根据经济理论可知，衡量通货膨胀与失业率之间的关系的是菲利普斯曲线[1]，但我国的情况并没有体现这一点。 进出口额在我国经济中占有重要地位，特别是由于劳动密集产品在我国出口中占有很大比重，和就业高度相关。 不同的产业结构比例体现了一个国家的不同的资本有机构成，其中第二产业、第三产业能够吸收从第一产业中转移出来的劳动力，从而对失业率产生重要影响。 固定资产投资的增长不仅通过对劳动力的即时需求而扩大当时的就业，而且也会通过项目的逐步完成和形成生产力，而对就业产生“时滞性”的利好。 劳动力人口数量[2]决定着劳动力的供给，从市场需求[3]上来说，失业是由于商品市场的过度供给导致劳动力市场的过度供给造成的，商品市场的总需求下降导致失业的增加。 从整体上来看，城镇居民实际工资的提高，会使失业率增加，特别是当工资高于一定阶段时，失业率就保持在一个较为高的阶段。在现代市场经济条件下，工资水平不单被动地受劳动力供求关系的影响，而且也会主动地发挥作用，影响劳动力的供给与需求。 城镇人口所占比例增加，也会引起失业率增加，这是因为城市化引起农村人口转化为城镇人口，从而增加了城镇劳动力供给，由此可能造成城镇失业率上升。 近代西方失业理论体系中，技术进步也被认为是影响失业率[4]的一个重要因素，这在中国也是成立的。 综上所述，本文考虑的影响城镇登记失业率的因素为：经济的增长、最终消费的支出、固定资产投资、进出口额、通货膨胀、产业结构、劳动力人口数量、劳动力需求供给以及技术进步。经过查找国家权威数据，本文选取了11个指标作为与失业率有关的因素。这些因素分别为城镇登记失业率、职工平均工资、城镇人口所占比例、商品零售价格指数、GDP增长率、第二产业GDP/GDP、第三产业GDP/GDP、出口总额/GDP、进口总额/GDP、固定资产投资/GDP、技术市场成交额/GDP、最终消费支出贡献率。 本文讨论这些指标在一个长期时间段内， 20年左右，对城镇登记失业率的影响，这个数据量是非常庞大的，计算有一定困难，又本文选择的指标中肯定存在着信息冗余的现象，用人工很难具体的操作，鉴于此，本文采用主成分分析法对搜集到的数据进行处理，并力保原始数据信息丢失最少的情况下,对高维变量空间进行降维。 假设观测指标共有个,分别为,将这些指标综合为一个综合指标的方法很多,最简单的方法是将这些指标用线性的方法将它们组合起来,即 由于各指标组合系数的不同,就得到不同的综合指标,其中反映原指标变动程度最大的综合指标称为第一主成分,次之为第二主成分,…,第个综合指标为第个主成分。 用1989-2008年的上述11项指标进行主成分分析法的分析，本文中的程序均在MATLAB 7.4环境下运行。由主成分分析的结果可知贡献率大于90%时，主成分数为3，即有3个主成分来代替原来的11个指标。（Xi 表示与失业率有关的指标） 表1初始因子载荷矩阵 指标 主成分1 主成分2 主成分3 X1职工平均工资 -0.9612 0.0651 -0.0811 X2城镇人口所占比例 -0.9695 0.2213 -0.0523 X3商品零售价格指数 0.3141 -0.87 -0.1722 X4GDP增长率 -0.3475 -0.562 0.6917 X5第二产业GDP/GDP -0.7139 -0.3653 0.2178 X6第三产业GDP/GDP -0.8537 0.3978 0.0509 X7出口总额/GDP -0.9582 -0.0834 -0.0347 X8进口总额/GDP -0.939 -0.1618 -0.0334 X9固定资产投资/GDP -0.9646 -0.1358 0.0303 X10技术市场成交额/GDP -0.9376 0.1