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文檔簡介
1、分類號:UDC:密級:學校代號:11845學號:2111308018廣東工業(yè)大學碩士學位論文(管理學碩士)失業(yè)預警系統(tǒng)中指標體系構建與模型選擇研究羅圓圓指導教師姓名、職稱:謝泣生數(shù)援一學科(專業(yè))或領域名稱:笪理抖堂皇工程學生所屬學院:筐理堂院論文答辯日期:三Q二盍生態(tài)旦摘要摘要當前,我國GDP增速下行,經(jīng)濟進入新常態(tài)階段。面對經(jīng)濟當下的困局,我國政府提出加強供給側改革,淘汰落后產(chǎn)能,這必然會導致部分員工下崗,因此也引發(fā)了社會上關于供給
2、側改革將引致“失業(yè)潮”的激烈討論,諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者約瑟夫斯蒂格利茨指出:沒有充足的需求,供給側改革反而會增加失業(yè)。供給側改革是否會導致大量失業(yè),答案還是未知數(shù)。但無論是否增加失業(yè),建立失業(yè)預警機制,動態(tài)掌握失業(yè)狀況,同時結合數(shù)據(jù)挖掘技術和數(shù)學方法,對影響失業(yè)的重要因素進行分析,并在失業(yè)危機爆發(fā)前進行事先調(diào)控,無疑具有十分重要的意義。失業(yè)預警指標體系的構建、失業(yè)預警模型的選擇是現(xiàn)階段研究失業(yè)預警的關鍵問題。失業(yè)預警指標體系的構建方面,
3、在以往研究中,指標體系建設不完善,忽視了失業(yè)狀況本身和社會保障會影響失業(yè)變動。本文從國民經(jīng)濟發(fā)展、勞動力、生活和價格、社會保障和失業(yè)狀況等方面選取了24個因素作為初選指標,通過相關分析和隨機森林篩選指標的比較分析后,選用隨機森林篩選出的10個相關程度較高的指標作為自變量。在失業(yè)的測度方面,絕大部分的研究選擇的是城鎮(zhèn)登記失業(yè)率,但是登記的城鎮(zhèn)失業(yè)人數(shù)并不能有效替代社會失業(yè)人員情況,因此選用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率作為失業(yè)的測度并不合理。本文采用中國
4、農(nóng)業(yè)隱性失業(yè)率公式計算農(nóng)村隱性失業(yè)人數(shù),與政府公布的城鎮(zhèn)失業(yè)人數(shù)相加作為全國失業(yè)人數(shù)。以此得到的失業(yè)率作為失業(yè)的測度。在失業(yè)預警模型的選擇上,較少研究采用機器學習模型,鮮有對各模型預測效果進行比較。本文首先通過對1994—2013年的指標數(shù)據(jù)構建多元線性回歸模型,得到線性關系不顯著,然后采用支持向量機回歸、隨機森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡三種模型對失業(yè)率進行預測,對預測效果進行比較分析。結果表明:支持向量機回歸的預測效果最好,其次是隨機森林,人工
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