| Скрытая |
Включает работников, фактически занятых в экономике, но в действительности являющихся «лишними» |
Занятость - одна из важнейших социально-экономических проблем рыночной экономики. Перед статистикой занятости и безработицы стоят следующие задачи:
1. сбор данных о численности занятых и безработных как составных частях рабочей силы;
2. измерение уровня занятости и безработицы с целью изучения состояния, тенденций на рынке труда;
3. изучение трудоустройства населения для оценки ситуации на рынке труда и ее прогнозирования;
4. изучение состава занятых и безработных с тем, чтобы разработать программу занятости;
5. измерение взаимосвязи между занятостью, доходом, содержанием и другими мотивациями труда с целью разработки программы занятости.
Выполнение этих задач создает условия для измерения предложения рабочей силы и ее фактического использования. Их решение основывается на сочетании ряда источников информации.
Ситуация на рынке труда оценивается не только через абсолютную численность занятых и безработных, но и через уровень безработицы и уровень занятости, которые определяются как удельный вес соответствующей категории рабочей силы в численности экономически активного населения на начало (конец) периода.
Количественно занятость характеризуется показателем уровня занятости
.
Он может рассчитываться двумя способами.
1. Доля занятых в общей численности населения:
2. Доля занятых в экономически активном населении:
В международной статистике исходным показателем для анализа занятости является уровень экономической активности
населения, т.е. доля численности экономически активного населения в общей численности населения:
где Чз
– численность занятых; Чн
– общая численность населения; Чб
– численность безработных.
Безработица характеризуется показателями ее уровня, частоты и длительности.
Уровень безработицы
определяется в процентах как отношение числа безработных к числу занятых и безработных — по формуле:
где Чз
— число занятых; Чб
— число безработных.
В методике зарубежных стран среднемесячный уровень безработицы в течение данного года рассчитывается по формуле:
Поскольку численность экономически активного населения, численность занятых и безработных связаны аддитивно, динамика этих показателей характеризуется следующим образом:
где Кэ
– коэффициент роста численности экономически активного населения;
Кз
и Кб
– коэффициенты роста численности занятых и безработных;
Уз
0
и Уб
0
– уровни занятости и безработицы в базисном периоде.
Как правило, уровень безработицы, определенный по данным выборочного обследования, в 3-6 раз выше, чем уровень, зарегистрированный в службах занятости. Следовательно, из каждых 100 безработных, определенных по методологии МОТ, лишь 38 по России (по некоторым регионам меньше) регистрировались в службах занятости. Различия этих показателей еще более весомы, если учесть состав безработных по полу.
В октябре 2009г. общая численность безработных по сопоставимому кругу лиц (т.е. в трудоспособном возрасте без студентов, учащихся и пенсионеров по возрасту, выслуге лет или на льготных условиях, отнесенных к безработным) превышала численность безработных, зарегистрированных в органах службы занятости в 2,6 раза.
Существенность различия по полу в доле безработных, зарегистрированных в службах занятости, может быть оценена с помощью F-критерия Фишера:
F
=
D
факт
:
D
ост
где D
факт
и D
ост
–
факторная и остаточная дисперсии на одну степень свободы.
Для определения этих дисперсий можно использовать следующие формулы, учитывающие правило сложения дисперсий альтернативного признака:
D
факт
=
D
ост
=
,
где
pj
-
доля безработных, зарегистрированных в службах занятости, в общей численности безработных (отдельно среди мужчин и среди женщин);
- средняя доля безработных в целом по населению;
nj
- численность безработных - отдельно для мужчин и женщин;
n
-
общая численность безработных;
k
-
число групп населения по полу.
Росстат подвел итоги выборочного обследования населения по проблемам занятости по состоянию на вторую неделю октября. Начиная с сентября 2009г., опросы населения проводятся ежемесячно.
Численность экономически активного населения в возрасте 15-72 лет (занятые + безработные) в октябре 2009г. составила 75,8 млн.человек, или более 53% от общей численности населения страны.
В численности экономически активного населения 70,0 млн.человек классифицировались как занятые экономической деятельностью и 5,8 млн.человек - как безработные с применением критериев МОТ (т.е. не имели работы или доходного занятия, искали работу и были готовы приступить к ней в обследуемую неделю).
Уровень безработицы, исчисленный как отношение численности безработных к численности экономически активного населения, в октябре 2009г. составил 7,7%.
Численность занятого населения в октябре 2009г. по сравнению с сентябрем снизилась на 0,4 млн.человек.
В среднем среди молодежи в возрасте 15-24 года уровень безработицы в октябре 2009г. составил 17,4% (в сентябре 2009г. - 17,6%), в том числе среди городского населения - 15,3%, среди сельского населения - 22,6%. Коэффициент превышения уровня безработицы среди молодежи в среднем по возрастной группе 15-24 года по сравнению с уровнем безработицы взрослого населения в возрасте 30-49 лет составляет 2,8 раза, в том числе среди городского населения - 2,9 раза, сельского населения - 2,5 раза.
Безработица по округам Российской Федерации. Самый низкий уровень безработицы, соответствующей критериям МОТ, по данным обследования населения по проблемам занятости, отмечается в Центральном федеральном округе, самый высокий - в Южном федеральном округе.
III
.Типовой расчет практической части курсовой работы
Корреляционно-регрессионный анализ
Расчет и интерпретация параметров парной линейной корреляции по данным семи коммерческих банков о собственном капитале и сумме активов по каждому коммерческому банку.
Таблица 1 – Расчет отклонений индивидуальных значений признаков от их средних значений.
| № банка |
Название банка |
Собственный капитал коммерч. банков
Xi
, тыс.руб.
|
Сумма активов коммер.банков
Yi
, тыс.руб.
|
|
|
|
| 1 |
Белагропромбанк |
314 |
4513 |
155,71 |
1935,43 |
301365,8053 |
| 2 |
Белпромстройбанк |
245 |
3916 |
86,71 |
1338,43 |
116055,2653 |
| 3 |
Приорбанк |
173 |
3000 |
14,71 |
422,43 |
6213,9453 |
| 4 |
Белвнешэкономбанк |
94 |
2154 |
-64,29 |
-423,57 |
27231,3153 |
| 5 |
Белбизнесбанк |
125 |
2135 |
-33,29 |
-442,57 |
14733,1553 |
| 6 |
Белорусбанк |
88 |
1516 |
-70,29 |
-1061,57 |
74617,7553 |
| 7 |
Комплексбанк |
69 |
811 |
-89,29 |
-1766,57 |
157737,0353 |
| ∑ |
1108 |
18045 |
514,29 |
7390,57 |
697954,2771 |
1. Рассчитаем средние значения факторного (Х) и результативного (У) значений признаков для всей анализируемой совокупности. Данные характеристики вычисляются как простые средние арифметические величины, так как по каждой единице совокупности имеются индивидуальные данные.
2. Сопоставим знаки отклонений признаков Х и У от их средних величин. В результате выявлены только лишь совпадающие по знаку пары отклонений. Немецкий ученый Г.Т.Фехнер предложил меру тесноты связи в виде отношения разности числа пар совпадающих и несовпадающих пар знаков к сумме этих чисел:
Коэффициент Фехнера достаточно приблизительный показатель тесноты связи, не учитывающий величину отклонений признаков от средних значений, но он может служить некоторым ориентиром в оценке интенсивности связи. В данном случае коэффициент показывает умеренную связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.Для проведения дальнейшего анализа составим таблицу 2.
Таблица 2 – Расчет квадратов отклонений индивидуальных значений признаков от их средних величин и значений результативного признака по уравнению связи.
| № банка |
Название банка |
тыс.руб2
|
тыс.руб2
|
тыс.руб
|
тыс.руб2
|
| 1 |
Белагропромбанк |
24245,6041 |
3745889,285 |
4745,2678 |
53948,3494 |
| 2 |
Белпромстройбанк |
7518,6241 |
1791394,865 |
3784,6927 |
17241,6002 |
| 3 |
Приорбанк |
216,3841 |
178447,1049 |
2782,3535 |
47370,0089 |
| 4 |
Белвнешэкономбанк |
4133,2041 |
179411,5449 |
1682,5646 |
222251,3563 |
| 5 |
Белбизнесбанк |
1108,2241 |
195868,2049 |
2114,1273 |
435,6691 |
| 6 |
Белорусбанк |
4940,6841 |
1126930,865 |
1599,0363 |
6895,0285 |
| 7 |
Комплексбанк |
7972,7041 |
3120769,565 |
1334,5301 |
274083,7839 |
| ∑ |
50135,4287 |
10338711,43 |
622225,7962 |
3. Рассчитаем коэффициент парной линейной регрессии:
В среднем по изучаемой совокупности, увеличение собственного капитала по одному из семи коммерческих банков на один рубль, приводит к увеличению суммы активов на 13,92 рублей.
4. Рассчитаем свободный параметр уравнения связи
Анализ выявил, что в отчетном периоде на сумму активов коммерческих банков положительно влияли факторы не учтенные в исследовании и увеличили сумму активов на величину a0
.
5. Составим уравнение парной линейной регрессии на основании рассчитанных коэффициентов по формуле.
Расчетные значения результативного признака по уравнению связи приведены в таблице 2.
6. Рассчитаем линейный коэффициент парной корреляции
Показывает прямую тесную связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.
Квадрат коэффициента корреляции (коэффициент детерминации), равный 0,94, показывает сильную прямую связь между анализируемыми признаками (94% вариации активов обусловлены вариацией капитала).
7. Рассчитаем еще один показатель тесноты связи – корреляционное отношение:
Расчет подтверждает сильную прямую связь.
8. Проведем статистическую оценку надежности и точности расчета коэффициентов линейной регрессии и корреляции. Для этого проведем расчет средней случайной ошибки коэффициентов парной линейной регрессии и коэффициента корреляции.
Следующим шагом будет расчет t-критерия Стьюдента для выявления уровня вероятности нулевого (или близких ему) значений проверяемы показателей тесноты связи.
Расчетные значения t-критерия для коэффициентов парной линейной регрессии и корреляции сравним со значениями, приведенными в таблице 3 для исследуемого количества степеней свободы.
Таблица 3 – Значение t-критерия Стьюдента при уровнях вероятности 1,10; 0,05; 0,01
| Значение степени свободы |
Уровни вероятности нулевого значения проверяемых показателей тесноты связи |
| 0,1 высокий уровень вероятности |
0,05 средний уровень вероятности |
0,01 низкий уровень вероятности |
| 5 |
2,0150 |
2,5706 |
4,0321 |
Сравнение расчетных значений t-критерия Стьюдента с табличными показывает еще более понижающийся уровень вероятности нулевого значения проверяемых показателей тесноты связи, а это подтверждает оценку тесноты связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков.
9. Последним коэффициентом, характеризующим направленность и силу связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков, является коэффициент корреляции рангов. Проранжируем в порядке возрастания признаков совокупность из семи анализируемых банков. Для расчета коэффициента корреляции рангов составим таблицу 4.
Таблица 4 – Расчет квадратов разностей рангов по факторному и результативному признакам
| № банка |
Название банка |
Ранг по факторному признаку, Px
|
Ранг по результативному признаку, Py |
Разность рангов di=Px-Py |
Квадрат разности рангов, di
2
|
| 1 |
Белагропромбанк |
7 |
7 |
0 |
0 |
| 2 |
Белпромстройбанк |
6 |
6 |
0 |
0 |
| 3 |
Приорбанк |
5 |
5 |
0 |
0 |
| 4 |
Белвнешэкономбанк |
3 |
4 |
-1 |
1 |
| 5 |
Белбизнесбанк |
4 |
3 |
1 |
1 |
| 6 |
Белорусбанк |
2 |
2 |
0 |
0 |
| 7 |
Комплексбанк |
1 |
1 |
0 |
0 |
| ∑ |
2 |
Данная характеристика также подтверждает сильную, прямую связь между признаками.
Заключение: Обобщение результатов расчетов и интерпретации характеристик тесноты и формы связи позволяет охарактеризовать связь между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков как прямую и тесную (сильную), также были выявлены резервы увеличения прибыли (отрицательно влияющие факторы).
Заключение
Корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов. Эти показатели имеют широкое применение в обработке статистических данных для достижения наилучших показателей биржевых ставок.
При проведении корреляционно-регрессионного анализа связи между собственным капиталом и суммой активов коммерческих банков, получили по двум параметрам (линейному коэффициенту парной корреляции и корреляционному отношению) сильную прямую связь. И при проведении статистической оценки надежности и точности расчета коэффициентов линейной регрессии и корреляции, то есть расчета средней случайной ошибки коэффициентов парной линейной регрессии и коэффициента корреляции, получили очень малые значения величин ошибок.
Важнейшим показателем состояния рынка труда является уровень безработицы. Единственный фактор, сдерживающий рост безработицы с точки зрения динамических потоков на рынке труда - существенное увеличение доли безработных, перешедших в состав экономически неактивного населения (например, женщины – заняты ведением домашнего хозяйства).
По мнению большинства экономистов, полная занятость - понятие абстрактное, не совместимое с идеей развитого рыночного хозяйства. Однако все же безработица должна быть поставлена в определенные рамки, в пределах которых достигаются режим эффективного роста и состояние экономической стабильности.
Главный путь решения проблемы безработицы на рынке труда - экономический рост производства (восстановление законсервированных производственных мощностей), что приведет к увеличению темпа роста числа занятых в экономике.
Список используемой литературы
1. Кейнс Дж.М. «Общая теория занятости, процента и денег». – М.: Гелиос АРВ, 2002.
2. Липсиц И.В. «Экономика: учебник для вузов». – М.: Омега-Л, 2006. – (Высшее экономическое образование).
3. Николаева И.П. «Экономика в вопросах и ответах: учеб. пособие». – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006.
4. Октябрьский П.Я. «Статистика: Учебник». – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005.
5. Остапенко Ю.М. «Экономика труда: Учеб. пособие». – М.: ИНФРА-М, 2006 – (Высшее образование).
содержание ..
788
789
790 ..
|
|
