江苏省大学生就业率预测分析.docVIP

江苏省大学生就业率预测分析 　　摘要: 利用灰色系统理论建立了大学生就业率动态预测模型,结合江苏省就业率的统计数据对2003―2008年的就业率进行了模拟,并对结果进行了精度检验,结果表明,模型模拟精度高。最后,用此模型对江苏省未来5年的就业率进行了预测,并对就业形势进行了分析。 　　Abstract: This paper used gray system theory to set up prediction model the employment rate of college students,and combined with the statistical datas the employment rate of Jiangsu province,on the employment rate in 2003-2008 was simulated,and the accuracy of the result was tested and results showed that the model simulation had high accuracy. Finally,using this model,the employment rate of Jiangsu Province in the next five yearswas predited,and the employment situation was analyzed. 　　关键词: 就业率;灰色系统;精度检验;预测 　　Key words: emplayment rate;grey system;accuracy test;forecast 　　中图分类号:F224.9文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)07-0242-03 　　 　　0引言 　　高等教育事业关高素质人才培养、国家创新能力增强、和谐社会建设的大局,因此受到党和政府及社会各方面的高度重视和广泛关注。近年来,由于高校不断扩招,导致大学生就业难的问题越来越严重,而学生的就业涉及到每一个大学生及其家庭,因此大学生就业问题成为了一个敏感而又复杂的问题,近来在各种媒体上引起了热烈的讨论。 　　大学生就业问题是一个综合的,多准则的,多因素的复杂问题,本文利用灰色系统理论建立了大学生就业率动态预测模型[1-5],结合江苏省就业率的统计数据对2003―2008年的就业率进行了模拟,并对结果进行了精度检验,结果表明,模型模拟精度高。最后,用此模型对江苏省未来5年的就业率进行了预测,并对就业形势进行了分析。此方法不需要大量的数据,具有科学合理,排序明确且原理直观、计算简便易掌握等特点,便于推广普及。 　　1预备知识 　　1.1 模型GM(1,1) 　　记原始序列为x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)),则经典GM(1,1)模型的建模步骤如下: 　　x(0)(k)+az(1)(k)=b,k=0,1,2,…,n(1) 　　其中n表示观测时间;x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))是x(0)的1-AGO序列,即有x(1)(k)=x(0)(t);z(1)=(z(1)(1),z(1)(2),…,z(1)(n))为x(1)的紧邻均值生成序列,即满足 　　z(1)(k)=x(k)+x(k-1)(2) 　　则模型(1)的未知参数向量θ=[a,b]T的最小二乘估计为 　　=(BB)BY 　　其中Y=x(2)x(3) ┆x(n),B=-z(2)1-z(3)1 ┆ ┆-z(n)1, 　　模型(1)对应的白化方程为 　　+ax=b(3) 　　易得(3)的解为 　　x(t)=x(1)-e+(4) 　　对(4)式离散化可得 　　x(k+1)=x(1)-e+(5) 　　由(5),利用1-AGO序列定义,得 　　xk+1)=x(k+1)-x(k)=(1-e)x(1)-e 　　1.2 灰色预测的建模步骤灰色系统预测是从灰色系统的建模,关联度以及残差辨识的思想出发,从而获得关于预测的新理念、新方法。灰色预测的分析过程一般可以下图来表示: 　　2江苏省毕业生就业率预测分析 　　以总体就业率为例建立灰色预测模型 　　2.1 选取2003―2008年数据建立GM(1,1)模型 　　原始数据列为 　　x=(88.5,93.9,95.93,95.57,96.19,94.95) 　　1―AGO数据列为: 　　x=(88.5,182.4,278.33,373.9,470.09,565.04) 　　进而由公式z(k)=x(k)+x(k-1)得: 　　z=(88.5,135.45,230.365,326.115,42