Download miễn phí Đề tài Vận dụng dãy số thời gian để phân tích sự biến động số lao động tham gia bảo hiểm xã hội giai đoạn 2000-2007 và đoán cho đến năm 2010
Như chúng ta đã biết, cuộc cách mạng công nghiệp nổ ra, người lao động làm thuê ngày càng nhiều hình thành nên giai cấp công nhân, về bản chất, giai cấp công nhân luôn luôn có những mâu thuẫn rất sâu sắc với những giới chủ. Một trong những mâu thuẫn mà họ phải đấu tranh đòi giải quyết đó là tăng lương giảm giờ làm, đặc biệt khi họ bị ốm đau, tai nạn rủi ro đòi giới chủ vẫn phải trả lương cho những ngày nghỉ ốm đó. Song giới chủ vẫn không đồng ý. Cuộc đấu tranh ngày càng lan rộng ra ở hầu hết các nước Châu Âu, Bắc Mỹ, hiện tượng này ảnh hưởng sâu sắc đến tình hình kinh tế, chính trị, xã hội của của mỗi nước buộc chính phủ phải can thiệp, mặc dù vậy giới chủ vẫn không đồng ý. Vì vậy mâu thuẫn chủ thợ ngày càng sâu sắc và chính phủ lại tiếp tục can thiệp bằng cách vận động giai cấp công nhân đóng góp một phần tiền lương của mình và giới chủ đóng góp một phần quỹ lương của mình để hình thành một quỹ, quỹ này có sự hộ trợ của nhà nước của Nhà nước và được Nhà nước bảo trợ. Vì vậy giới chủ cũng thấy mình có lợi và họ chấp nhận. Toàn bộ quá trình diễn ra nói trên được thế giới gọi là bảo hiểm xã hội cho lao động.
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
ệu thường được sử dụng để tiến hành đoán thống kê ngắn hạn-là dãy số thời gian- tức là dựa vào sự biến động của hiện tượng ở thời gian đã qua dự báo mức độ của hiện tượng trong tương lai. Thồng thường tầm xa của dự báo được vượt quá 1/3 chiều dài của dãy số thời gian (l<=n/3)Ưu điểm của đoán thống kê ngắn hạn là khối lượng tài liệu không cần nhiều , việc xây dựng mô hình đoán tương đối đơn giản và thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán.
Vai trò của đoán thống kê ngắn hạn:
đoán thống kê sẽ phác hoạ các quá trình phát triển kinh tế trong tương lai. Nói chính xác hơn là phác hoạ thực trạng tương lai bằng các phương pháp đặc biệt, đặc biệt, chúng ta tạo nên nhờ chỉnh lý các thông tin sử dụng theo quan điểm hệ thống. Thông tin thu được có thể dùng trong kế hoạch hoá hay trong các quyết định kinh tế, có tác động đến tương lai, do đó có thể làm tăng vững chắc trong công tác kế hoạch hoá và trong việc ra quyết định.
Nguồn tài liệu của đoán thống kê ngắn hạn là đầu vào của quyết định, tạo cơ sở thực tế giúp cho người quản lý đưa ra quyết định đúng đắn, cung cấp thông tin về xu hướng biến động của hiện tượng kinh tế xã hội để từ đó điều chỉnh đề ra các chính sách, quyết định phù hợp. Mặt khác nó còn là cơ sở lập các kế hoạch ngắn hạn. đoán thống kê ngắn hạn chỉ ra những khả năng cần khai thác, nhưng thiếu sót cần khắc phục trong những chỉ đạo có tính chất tác nghiệp , có tác dụng to lớn trong việc quản lý đặc biệt là cấp quản lý vĩ mô
đoán thống kê ngắn hạn có vai trò đặc biệt quan trọng công tác thống kê nhằm có các thông tin chỉ đạo kịp thời.
đoán thống kê có phạm vi ứng dụng rỗng rãi, có thể đoán hầu hết mọi chỉ tiêu kinh tế ở phạm vi khác nhau: toàn bộ nền kinh tế quốc dân, phạm vi ngành, khu vực kinh tế, hay ở các xí nghiệp , công ty cơ sở. Trong khi đoán dài hạn và trung hạn, chủ yếu được áp dụng ở phạm vi kinh tế quốc dân, hay phạm vi ngành , khu vực kinh tế. đoán thống kê ngắn hạn chẳng những phục vụ cho việc quản lý kinh tế phù hợp để điều khiển và điều chỉnh các quá trình kinh tế.
Yêu cầu của đoán thống kê ngắn hạn:
Để thực hiện được chức năng, vai trò , nhiệm vụ của mình đoán thống kê ngắn hạn cần thực hiện tốt các yêu cầu sau:
Về tài liệu phải chính xác, hợp lý, đảm bảo độ tin cậy của số liệu.
Đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số.
Số lượng các mức độ phải phù hơp để đem lại kết quả đoán tốt nhất.
Tiêu chuẩn để lựa chọn mô hình tốt nhất
Có thể căn cứ vào SSE (Tổng bình phương các phần dư ) hay SE (sai số chuẩn). Nếu mô hình nào có SSE hay SE min mô hình đó là tốt nhất.
Có thể căn cứ vào kiểm định mô hình
Căn cứ vào ý nghĩa thực tế của giá trị dự đoán.
Việc đoán thống kê ngắn hạn trở nên đơn giản rất nhiều nhờ sự hỗ trợ của máy tính và các phần mềm thống kê chẳng hạn như SPSS.
Trong bài viết này số lao động tham gia BHXH cho các năm tiếp theo, em sử dụng phần mềm SPSS, việc lựa chọn phương pháp tốt nhất em căn cứ vào kiểm định mô hình SSE hay SE.
4.2 Một số phương pháp đoán thống kê thường sử dụng
4.2.1 đoán bằng lượng tăng( hay giảm) tuyệt đối bình quân
Lượng tăng hay giảm( tuyệt đối)bình quân được tính theo công thức:
Trong đó:
: Mức độ đầu tiên của dãy số.
: Mức độ cuối cùng của dãy số.
Từ đó có các mô hình dự đoán:
= với l= 1,2,3,…
Mô hình đoán này cho kết quả đoán tốt khi các lượng tăng (hay giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau.
4.2.2 đoán vào tốc độ phát triển bình quân
Tốc độ phát triển bình quân được tính theo công thức:
Từ đó có mô hình dự đoán:
với l=1,2,3…
Mô hình đoán trên cho kết quả tốt khi các tốc phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau.
4.2.3 đoán dựa vào hàm xu thế
Sau khi đã xác định đúng đắn hàm xu thế, có thể dựa vào để đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai theo các mô hình sau đây:
=f(t) với t= 1,2,3,…
Trên đây là ba mô hình dự đoán. Trong các mô hình đoán đó thì nên sử dụng mô hình nào mà cho kết quả đoán tốt hơn- tức là mức độ đoán sát với thực tế hơn. Để lựa chọn mô hình tốt nhất, có thể sử dụng một trong hai tiêu chuẩn sau đây:
SSE=min
Trong đó:
: Mức độ thực tế ở thời gian t.
: Mức độ đoán ở thời gian t.
Sai số chuẩn của mô hình dự đoán: SE= min
Trong đó
n: Số lượng các mức độ của dãy số thời gian.
p: Số lượng các tham số của mô hình dự đoán.
4.4 đoán dựa vào hàm xu thế và biến động thời vụ
đoán dựa vào hàm xu thế kết hợp cộng với biến động thời vụ:
đoán dựa vào hàm xu thế kết hợp nhân với biến động thời vụ:
5. đoán theo phương pháp san bằng mủ
Hiện tượng nghiên cứu chịu sự tác động của những nhân tố khác nhau và cường độ không giống nhau ở những thời gian khác nhau. Có những nhân tố mất đi và những nhân tố mới xuất hiện, có những nhân tố yếu đi và có những nhân tố mạnh lên.
Vì vậy để phản ảnh sự biến động này, đòi hỏi khi xây dựng mô hình đoán thì các mức độ của dãy số thời gian phải được chú ý một cách khác nhau. Các mức độ càng mới (ở cuối dãy số thời gian) càng cần được chú ý nhiều hơn so với các mức độ càng cũ (ở đầu dãy số). Như vậy mô hình đoán có khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tượng qua thời gian. Một trong những phương pháp để xây dựng mô hình đoán như vậy là phương pháp san bằng mũ.
5.1 Mô hình đơn giản
Giả sử ở thời gian t, ta có mức độ thực tế là và mức độ đoán là . Mức độ đoán của hiện tượng ở thời gian t+1 có thể viết:
Với 0 và gọi là tham số san bằng.
Từ công thức trên cho thấy có hai vấn đề quan trọng trong phương pháp san bằng mủ:
Thứ nhất là việc lựa chọn , được ràng buộc với điều kiện 0. Trong SPSS sẽ cho các giá trị của trong khoảng {0;1}. Ta sẽ chọn giá trị của sao cho tổng bình phương sai số đoán SSE=. Thứ hai san bằng mũ được thực hiện theo phương pháp đệ quy, tức là để tính được thì phải có , để có thì phải có …Tức là phải xác định giá trị ban đầu(điều kiện ban đầu), và chương trình có thể tự động lựa chọn giá trị ban đầu. Trên đây đã trình bày một cách sơ lược nội dung của phương pháp đoán bằng san bằng mũ với mô hình không có xu thế không có biến động thời vụ và được là gọi là mô hình đơn giản. Mô hình này có thể viết:
=
Với =
5.2 Mô hình xu thế tuyến tính và không biến động thời vụ
Trong trường hợp sự biến động của hiện tượng qua thời gian có xu thế tuyến tính và không có biến động thời vụ, để dự đoán, ta sử dụng mô hình sau:
=+
Trong đó:
=+(1-)
=+(1-)(t-1)
và là các tham số san bằng và nhận giá trị trong khoảng Giá trị và được chọn tốt nhất là các giá trị làm cho tổng bình phương của sai số đoán là bé nhất.
Mô hình xu thế tuyến tính và không biến động thời vụ được sử dụng k...