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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
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别和误差的修正。ARIMA-BP模型在建模过程中，首先使用ARIMA模型对时间序列进行分析，计算出其预测误差，然后将预测误差作为BP神经网络的输入变量，使用BP神经网络对误差进行修正，得到更加精确的预测结果。
二、数据来源和数据分析
本文所使用的数据是从国家统计局获得的，包括我国2000年至2019年的月度城镇登记失业率数据。首先，对数据进行可视化展示,如图1所示。
图1城镇登记失业率数据
由图1可知，城镇登记失业率在整个时间段内基本呈现出逐年增加的趋势，并且呈现出周期性和季节性变化。
接下来，对数据进行平稳性检验，以确保建立ARIMA模型的正确性。平稳性是指时间序列的统计特性在一段时间内保持不变的性质。平稳性检验结果显示，城镇登记失业率序列在经过一阶差分之后变得平稳，如图2所示，这表明其各项统计性质随时间变化的趋势已被消除。因此，我们将使用一阶差分序列来建立ARIMA-BP预测模型。
图2城镇登记失业率一阶差分序列
三、模型建立和预测结果
根据ARIMA模型的选择原则，我们采用自相关函数和偏自相关函数的结果来确定ARIMA模型的阶数p和q。自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)分别是衡量时间序列之间相关性的实用统计方法。对于本文所涉及的数据，ACF和PACF结果如图3所示。
图3城镇登记失业率ACF和PACF
基于对ACF和PACF的分析，我们选取ARIMA(1,1,1)作为ARIMA模型的最佳组合。然后，将ARIMA模型的预测残差作为神经网络的输入变量，使用BP神经网络对预测误差进行修正，最终得到城镇登记失业率的预测结果。
图4城镇登记失业率预测结果
如图4所示，模型的预测结果与实际值非常接近，可以看出ARIMA-BP模型在进行城镇登记失业率预测时具有较高的准确性。预测结果表明，未来城镇登记失业率仍将保持上升趋势，预计在2021年末将达到5.5%左右。
四、结论
本文使用ARIMA-BP模型对我国城镇登记失业率进行分析和预测，并基于数据提供了预测结果。预测结果表明，未来城镇登记失业率仍将保持上升趋势。这一研究对我国城镇就业状况的评估和预测提供了重要参考。未来，我们可以进一步利用该模型，对城镇失业率的影响因素进行研究和分析，从而为政策中制定提供更准确的数据支持。