导读:本文包含了就业人数模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ARIMA模型,预测,就业,新疆GDP
就业人数模型论文文献综述
开地热也·克依木[1]（2017）在《基于ARIMA模型下的新疆就业人数及GDP的预测分析》一文中研究指出经济预测是以提高经济管理的科学水平、减少经济决策的盲目性为目的,来为经济决策服务的。与此同时,提高了决策的正确性。因此在本文通过经济预测可以掌握未来的变化和经济发展的实时动态并预见社会的经济发展趋势,同时也降低了对未来的不确定性以及在决策的时候所遇到的各种风险。首先,论文讲述了ARIMA模型的发展前景和研究现状,简要介绍了ARIMA模型的理论知识方法,详细阐述了在ARIMA模型研究时候的平稳性要求以及对ARIMA模型进行识别的方法,并介绍了在ARIMA模型的参数估计中经常使用的估计方法,随后详细地阐述了在ARIMA模型的检验与预测当中所运用到的自相关检验,也详细讲解了预报的内容,和在ARIMA模型预测当中的步骤。其次,在ARIMA模型实证分析中对新疆就业以及新疆GDP进行分析。在新疆就业分析的结果当中,介绍了资料来源,说明了普通多元回归分析的结果,并与ARIMA模型分析结果进行了比较;从就业预测图的走势来看,未来几年内新疆大学生就业率的走势会持续性地提高,该趋势为当地大学生就业提供了良好的契机,也成为提高大学生就业积极性的依据。在运用本文介绍的模型对新疆的就业分析当中,由模型识别等基础工作建立模型及进行拟合,得到了较好地效果,并可以为制定新疆的经济发展目标提供决策性的参考。(本文来源于《新疆财经大学》期刊2017-05-01）
黄雅丽[2]（2014）在《理工类高校毕业生就业人数预测模式的构建与分析——基于灰色理论的GM(1,1)模型》一文中研究指出运用灰色系统理论建立了满足精度要求的GM(1,1)模型,以内蒙古某高校作为样本,依据其2009年-2013年毕业生初次就业数据资料,对未来5年的就业率进行预测,并对今后几年内蒙古高校毕业生就业趋势进行了分析。结果表明:GM(1,1)模型的方差比C<0.35,小误差概率P>0.95,精度良好,后验差检验证实预测模型可靠,可用于就业人数的预测与分析。预测得出,在未来5年,内蒙古毕业生就业人数将总体呈上升趋势,理工类学生就业状况优于文管类学生。(本文来源于《内蒙古师范大学学报(教育科学版)》期刊2014年07期）
林立达[3]（2013）在《福建省FDI、第叁产业GDP和就业人数互动关系研究——基于VAR模型》一文中研究指出在经济转型、产业结构调整的大背景下,运用1985-2011年的数据,采用VAR模型研究福建省FDI、第叁产业GDP和第叁产业就业人数互动关系。结果表明:福建省FDI促进第叁产业GDP的发展,不仅在短期明显,中期和长期也明显;福建省FDI对第叁产业就业人数短期具抑制作用,这从侧面也反应了FDI在第叁产业投资方式的畸形性;第叁产业的GDP对FDI的反向促进作用较小,福建省积极吸引外资政策方面的因素,对FDI更具吸引力。(本文来源于《福建金融管理干部学院学报》期刊2013年03期）
张也[4]（2013）在《基于VAR模型对投资与就业人数关系的实证研究》一文中研究指出近些年,我国投资总额屡创新高,而就业人数自2000年来一直以高速增长。这两个现象的出现是偶然还是有某种原因的趋势亦或是有因果关系?鉴于此,本文选用1981年～2010间30年的数据,建立向量自回归模型(VAR model),构建数学模型,在此基础之上,用格兰杰因果检验、脉冲响应分析等方法分析投资与就业人数之间的关系以及投资对就业人数的动态影响。实证结果表明:就业人数是投资的格兰杰原因,投资可以促进就业人数增长,有正向促进作用。(本文来源于《商场现代化》期刊2013年10期）
李田,刘加利,施继忠,何平,张继业[5]（2010）在《我国就业人数的数学模型探析及前景预测》一文中研究指出基于经济学理论和逐步回归分析方法优选影响就业较大的9个指标,建立了城镇就业人口数与该9个指标之间的数学模型.针对建筑、交通运输行业,东部、西部地区以及不同学历问题,建立了城镇就业人数的较精确数学模型.考虑国家宏观调控政策的影响,利用灰色模型和非线性回归模型优选预测2009年及2010年上半年的就业前景.最后,对提高我国城镇就业人口数提出相关建议.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2010年15期）
龚梦,成峰,袁方,汪晓银[6]（2010）在《我国农村劳动力外出就业人数的模拟与预测——基于向量自回归模型的实证分析》一文中研究指出随着我国经济的发展和农业生产力的提高,更多的农村剩余劳动力选择外出就业。本文首先对影响我国农村劳动力外出就业的因素进行分析,然后根据已知数据,建立了向量自回归模型来模拟和预测2010-2012年我国农村劳动力的外出就业人数,精度为92.15%。最后,就我国农村劳动力外出就业问题提出了相应的政策与建议。(本文来源于《黄冈师范学院学报》期刊2010年03期）
代鹏[7]（2010）在《我国就业人数的数学模型及其前景预测》一文中研究指出就业是国民经济中极其重要的一部分,因此建立就业人数的数学模型,对于调整相关政策,提高就业率具有一定的指导意义。首先,文中依据经济学原理初选与模型相关指标,对指标进行双变量相关分析,并最终利用逐步回归分析算法确定了模型所涉及的九个主要指标。进而,按照样本值与估计值误差平方和最小原则,利用线性回归和非线性回归方法对数据进行年度和季度拟合,建立城镇就业人口年度和季度模型。在此基础上,文章继续按照行业,学历,就业人群,地区等分类,对模型进一步改进和完善。最后,在预测阶段,采用灰色模型对指标数据进行预测并辅助就业人口模型进行预测和对比。通篇使用统计学软件SPSS进行结果的分析与对比。文章利用所建立的模型对未来的就业形式进行了预测,通过与真实值的对比分析来看,误差不大,模型具有一定的实用性。但由于问题本身的复杂性,模型还有改进的余地。比如,文中并未分析指标之间的相关性,拟合函数以采用常见易处理的函数类型为主。这些都有可能造成结果出现偏差。(本文来源于《浙江大学》期刊2010-05-10）
陈涛,何宜庆,谢江林[8]（2010）在《基于SD的城镇就业人数影响因子模型及其仿真》一文中研究指出运用协整与Granger因果分析理论确定了国内生产总值、固定资产投资、国家财政收入、全社会消费品总额和第叁产业产值为城镇就业人数的影响因子,运用系统动力学的理论与方法构建了城镇就业人数的系统动力学模型,在不同的投资和消费力度下对城镇就业人数进行了模拟。结果表明,消费相对投资而言更能提高就业水平,进而提出相应的对策及建议。(本文来源于《南昌大学学报(理科版)》期刊2010年01期）
王兰梓[9]（2010）在《建立数学模型分析我国城镇就业人数及策略建议》一文中研究指出论文衡量当前影响我国宏观经济重要指标中的城镇就业问题,从宏观方面建立我国城镇就业人数与影响城镇就业的因素之间的数学模型,并通过该模型的仿真结果,向经济政策决策者和制定者提出建议。对现有的经济指标进行分析筛选,从其中找出影响我国就业人数的主要指标,根据找到的影响我国城镇就业的主要因子,采用多元非线性回归分析法分析各个因素的统计数据,并结合时间序列模型构造组合模型,从城镇就业人数自身发展趋势和外部因素影响两个角度,分别加权,对目标进行了建模。在建立的组合模型基础上,依据模型的需要对我国2009年下半年及2010年上半年主要经济指标作适当的假设,对我国就业前景进行仿真,得到仿真结果,依此找到影响结果的原因和问题,针对这些问题对如何增加我国城镇就业人数提出一定的参考建议,以供经济决策者参考。(本文来源于《魅力中国》期刊2010年06期）
张红[10]（2010）在《基于我国就业人数的模型分析》一文中研究指出就业是社会、国民经济发展中极其重要的因素.本文对影响就业可能的相关因素进行研究分析.在此基础上运用线性回归方法对2009年就业人数进行预测说明.(本文来源于《数学学习与研究》期刊2010年01期）
就业人数模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
运用灰色系统理论建立了满足精度要求的GM(1,1)模型,以内蒙古某高校作为样本,依据其2009年-2013年毕业生初次就业数据资料,对未来5年的就业率进行预测,并对今后几年内蒙古高校毕业生就业趋势进行了分析。结果表明:GM(1,1)模型的方差比C<0.35,小误差概率P>0.95,精度良好,后验差检验证实预测模型可靠,可用于就业人数的预测与分析。预测得出,在未来5年,内蒙古毕业生就业人数将总体呈上升趋势,理工类学生就业状况优于文管类学生。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
就业人数模型论文参考文献
[1].开地热也·克依木.基于ARIMA模型下的新疆就业人数及GDP的预测分析[D].新疆财经大学.2017
[2].黄雅丽.理工类高校毕业生就业人数预测模式的构建与分析——基于灰色理论的GM(1,1)模型[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版).2014
[3].林立达.福建省FDI、第叁产业GDP和就业人数互动关系研究——基于VAR模型[J].福建金融管理干部学院学报.2013
[4].张也.基于VAR模型对投资与就业人数关系的实证研究[J].商场现代化.2013
[5].李田,刘加利,施继忠,何平,张继业.我国就业人数的数学模型探析及前景预测[J].数学的实践与认识.2010
[6].龚梦,成峰,袁方,汪晓银.我国农村劳动力外出就业人数的模拟与预测——基于向量自回归模型的实证分析[J].黄冈师范学院学报.2010
[7].代鹏.我国就业人数的数学模型及其前景预测[D].浙江大学.2010
[8].陈涛,何宜庆,谢江林.基于SD的城镇就业人数影响因子模型及其仿真[J].南昌大学学报(理科版).2010
[9].王兰梓.建立数学模型分析我国城镇就业人数及策略建议[J].魅力中国.2010
[10].张红.基于我国就业人数的模型分析[J].数学学习与研究.2010