我国城镇登记失业率的数学模型与预测-豆柴文库

我国城镇登记失业率的数学模型与预测.pdf

第卷第期海南师范大学学报自然科学版．．年月．我国

2023-05-29

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我国城镇登记失业率分析与预测.docx

我国城镇登记失业率分析与预测随着经济的发展和就业市场的变化，城镇登记失业率成为衡量一个国家劳动力市场状况的重要指标之一。失业率的高低不仅影响着人们的生活，也直接反映了一个国家的发展水平和市场活力。本文将分析我国城镇登记失业率的现状，并尝试进行未来趋势的预测。一、我国城镇登记失业率现状我国的城镇登记失业率是由国家统计局每季度公布的，其反映的是15岁以上具备劳动能力的人口在规定时间内注册在公共就业服务机构的失业情况。根据最新统计，2021年第二季度我国城镇登记失业率为5.1%，较上一季度下降0.1个百分点，同

2024-11-16

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基于ARIMA-BP模型的我国城镇登记失业率分析与预测.docx

基于ARIMA-BP模型的我国城镇登记失业率分析与预测随着我国经济的快速发展，城镇化率不断提高，但是同时也面临着就业压力的问题。城镇登记失业率是反映城镇就业状况的重要指标之一，对于分析和解决就业问题具有重要意义。本文将运用ARIMA-BP模型，结合我国城镇登记失业率的实际数据，进行分析和预测，以探讨我国城镇就业状况的走向。一、ARIMA-BP模型介绍ARIMA-BP模型是将ARIMA模型和BP神经网络模型进行结合而得到的模型。其中ARIMA模型主要用于时序预测和预测误差的计算，而BP神经网络则是进行模式识

2024-11-10

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我国就业人数或城镇登记失业率建模.docx

我国就业人数或城镇登记失业率建模广东商学院贝健凤、陈铿、陈建逢摘要失业、经济增长和通货膨胀为宏观经济中特别重要的三个指标，就业是社会、国民经济中极其重要的问题。本模型从经济、教育和人口等众多因素中，通过采用统计分析等不同的方法，分别对问题做了以下处理：模型一，对收集到的多个可能因素采取逐步引入-剔除法，利用spss进行主要因素进行分析，也对未被选上因素进行分析，然后用相关分析法对因素进行验收，得到最终结果；模型二，通过对模型一中的显著相关因素的系数分析建立模型二：模型三，收集不同地区的相关因素，初步建立幂

2024-11-08

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我国就业人数或城镇登记失业率建模.docx

我国就业人数或城镇登记失业率建模广东商学院贝健凤、陈铿、陈建逢摘要失业、经济增长和通货膨胀为宏观经济中特别重要的三个指标，就业是社会、国民经济中极其重要的问题。本模型从经济、教育和人口等众多因素中，通过采用统计分析等不同的方法，分别对问题做了以下处理：模型一，对收集到的多个可能因素采取逐步引入-剔除法，利用spss进行主要因素进行分析，也对未被选上因素进行分析，然后用相关分析法对因素进行验收，得到最终结果；模型二，通过对模型一中的显著相关因素的系数分析建立模型二：模型三，收集不同地区的相关因素，初步建立幂

2024-11-06

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