我国就业人数的主要影响因素分析及前景预测

针对就业问题,通过有关数据分析,运用SPSS,采取主成分分析法提取主要影响因素或指标,建立了就业人数的数学模型,分别从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度,建立比较精确的数学模型.据国家有关决策规划对2009年及2010年上半年的就业前景进行仿真.最终结合模型与仿真结果,为提高就业人数或减少城镇登记失业率提出较好建议.     

我国就业人数的数学模型探析及前景预测

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.     

融合多变量主成份与因子分析算法的犯罪率研究

基于犯罪过程的不确定性结构,融合多变量主成份分析与因子分析算法,分析了影响犯罪率的城市化率、失业率、客运量、人均GDP、城市基尼系数、农村基尼系数等多个相关变量因素,由MATLAB仿真建立了犯罪率的多元回归模型,并采用MINITAB数学软件对浙江省1988-2007二十年样本数据进行了实测,获取了影响犯罪率的潜在因子与方差贡献率,讨论了多元回归模型的统计检验及相对误差,解决了犯罪率各相关变量的权重分布及信息相互重叠问题.     

基于灰关联综合评估的水利枢纽工程坝型优选

综合考虑影响坝型选择的众多因素 ,建立了分三层五个子系统的坝型优选模型 ,运用灰关联综合评估对模型进行求解 ,解决了水利枢纽工程坝型优化选择问题 .对于模型中定性影响因素定量化的问题 ,采用了集值统计法处理 .最后利用模型进行了实例分析决策 .     

农民工城镇就业匹配决策问题研究

伴随城镇化进程的加快,农民工大量涌入城市,如何安置这些农民工、促进其就业,进而实现社会稳定和经济发展已成为政府和学术界迫切需要解决的课题.鉴于此,针对农民工就业匹配问题,利用双边匹配理论,以企业、农民工、政府三方主体满意度最大为目标,构建了农民工城镇就业匹配模型,并以案例验证了模型的有效性与适用性,给出促进农民工城镇就业匹配的对策和建议.     

城镇就业人数影响因素分析

就业问题是宏观调控的四大目标之一,由于就业涉及的影响因素众多,仅仅只从数据来判断影响因子是缺乏理论依据的.首先对就业理论做了简单的回顾和综述后,通过对城镇就业人数的时间序列建立GARCH(1,1)模型,得到目标波动受自身特点影响占总原因的31%,而外部因素的冲击占69%的结论.随后,对综述部分定性分析总结的经济指标和劳动指标逐个进行格兰杰因果检验,发现部分宏观经济指标与目标指标间具有相互的因果关系,并且以城镇就业人数作为被解释变量以宏观指标作为解释变量建立VAR模型,发现城镇就业人数受就业总人数、经济活动人数、居民消费支出和固定资产投资影响很大.     

超市网点设计的非线性模型

利用观众对商业区购买力的影响因子,解决了确定各商区购买力水平的问题.在此基础上,综合考虑各方面因素,建立了关于临时超市网点规模设计的非线性规划模型,并利用MATLAB求得结果.     

基于最佳变换转移函数的我国失业率干扰过程研究

基于新冠疫情对我国失业率冲击的非线性过程特征以及非线性变换转移函数确定客观性不足的问题,借助互相关系数和组合循环遍历方法确定最优非线性变换转移函数,系统性确定最佳的新冠疫情干扰ARIMAX模型.以我国人口失业率冲击为实证研究显示,新冠疫情突发事件与稳就业政策对我国失业率有显著的强稳定影响,理论和直观证实新冠疫情对我国失业率的冲击呈主“V”型波动过程,我国稳就业政策降低失业率效果显著,新冠疫情的冲击幅度会因忽视稳就业政策的对冲影响而被强弱化,基于系统非线性过程的新冠疫情干扰过程研究能够提高冲击影响结论的精准度.     

基于改进后DGM(1,1)的模型区域科技人才聚集关键影响因素预测研究

为解决对区域科技人才聚集关键影响因素的预测问题,在传统DGM(1,1)模型的基础上,提出一种基于算子改进的DGM(1,1)模型应用于区域人才关键因素预测.首先,通过对反正切函数算子利用分数阶累加的方法进行改进,以达到提升算子处理数据精度且弥补算子缺陷的效果;其次,通过改进后算子与DGM(1,1)模型的结合来达到优化传统模型的目的;最后,通过收集陕西省西安市科技人才聚集关键影响因素进行应用分析并验证该模型的可行性和有效性.结果表明,改进后的DGM(1,1)模型具有较高的模型精度和较好的预测效果.     

天然气价格跳跃下的期货定价动态模型及实证研究北大核心CSCD

针对天然气期货价格受跳跃性因素影响的问题,目前为止还没有研究引入跳跃过程描述天然气价格的变化.文章考虑了跳跃性因素,在三因素模型的基础上构建了带有跳跃性的天然气期货定价动态模型,并采用高斯化滤波器处理非高斯分布变量;利用纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格作为样本数据对模型进行实证分析.结果表明:天然气价格具有跳跃性和均值回复性,且向上跳跃的概率较大;投资者要求天然气价格的非跳跃随机波动的风险溢酬为正;利用文章提出的模型进行期权对冲比三因素模型和其它模型(只考虑一个因子的跳跃性)更为成功;与三因素模型相比,具有跳跃性的期货价格动态模型的拟合和预测能力更好.     

用统计分析方法探讨西部区县旅游业的发展

运用主成分分析方法,对影响西部区县旅游业发展的因素进行分析,探寻西部区县旅游业发展的规律,并建立旅游业收入的主成份回归模型。     

随机化回答技术在城镇职工非工资收入调查中的应用

一、引言 为加强消费基金的宏观管理,全面分析职工分配结构的变化情况,建立和健全城镇职工非工资收入的调查统计是十分必要的.近年来,城镇职工的收入结构发生了很大变化,非工资收入越来越多,收入的隐蔽性明显增强.尤其在目前,由于控制消费需求的过快增长,职工的非工资收入已为社会所关注,人们对此都较为敏感.职工自然产生各种思想顾虑,这就使得调查者对被调查者采用直接回答方式得到非工资收入数据带来一定的困难.例89年春节后我们搞过一项职工生活调查,被调查者回答“从工作单位得到工资外现金、实物和有价票证”指标时,避而不答的占16.3%,…     

Commuter cycling policy in Singapore: a farecard data analytics based approach

Peak-hour week-day traffic congestion is a common challenge in urban mobility. Promotion of commuter cycling can help in alleviating this problem in many cities. This paper takes a data analytics approach to propose policies for promoting commuter cycling in Singapore. It uses farecard data to assess the commuter cycling potential and develops a data-driven approach to policy making. A spatio-temporal analysis of farecard data helps in finding patterns in the potential demand for first-mile as well as end-to-end cycling. This analysis is used to suggest policies like cycling towns to promote first-mile cycling and cycling regions to enable end-to-end cycling by linking together the cycling towns. Furthermore, an optimization model is developed to make efficient choice of cycling towns and links for a given budget so as to maximize the potential number of commuter cyclists.     

扩展线性支出系统在山西城镇居民消费结构分析中的应用

近年来，随着收入水平的不断提高，山西省城镇居民的消费结构发用扩展线性支出系统对消费结构做了系统的分析。     

长吉图地区城镇体系的分形研究

长吉图开发开放先导区是吉林省发展的又一契机,是国家批准实验的新区,经济区和实验区当中唯一给予我国延边开发开放的重要区域地位,并赋予了先行先试权.运用分形理论对长吉图地区15个城镇自2002年-2010年九年间的城镇规模体系进行了系统定量的分形研究.作出了长吉图地区首位度和序位—规模双对数坐标图,用首位度,4城市指数,11城市指数,q值,D值进行分析研究,得出长吉图开发开放先导区城镇规模分形特征:1)长吉图地区城镇规模属于分形结构;2)城镇规模分布比较集中,中小城市不够发育,严重缺少过渡城市;3)首位分布有明显趋势,首位城市发展速度快于中小城市,城市规模出现发展不均衡.明确长吉图城镇体系在发展中的问题,据此提出城镇规模优化的合理性建议.     

Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis

Survival analysis can be applied to build models for time to default on debt. In this paper, we report an application of survival analysis to model default on a large data set of credit card accounts. We explore the hypothesis that probability of default (PD) is affected by general conditions in the economy over time. These macroeconomic variables (MVs) cannot readily be included in logistic regression models. However, survival analysis provides a framework for their inclusion as time-varying covariates. Various MVs, such as interest rate and unemployment rate, are included in the analysis. We show that inclusion of these indicators improves model fit and affects PD yielding a modest improvement in predictions of default on an independent test set.     

Dynamics of group motions controlled by signal processing: A cellular-automaton model and its applications

Dynamics of collective motions in a multi-element system is studied by means of a two-dimensional cellular-automaton model. Two-state signals are introduced into the system in order to examine the effect of signal co-operation on the traffic-flowing phenomenon in cities. Critical density for phase transition varies as the color arrangement changes. A translation method of signal unit is proposed in examining the signal arrangement which yields the maximum flow rate of elements. Regular arrangements of different colors realize large flow rates in the system with crossings.     

A fuzzy approach to a municipality grouping model towards creation of synergies

In recent years, a trend for accelerating the economic, social and environmental development of cities through associations, organization and creation of synergies has been identified. Our investigation applies a grouping model in order to identify municipalities that could create optimal synergies towards the construction of competitive advantages. In order to achieve this task, we use tools of Fuzzy Logic to evaluate subjective and qualitative characteristic elements of different municipalities under Galois’ group theory. Results conclude on 32 different groups ordered in 7 different levels, relating 12 municipalities of a specific region according to 8 competitive variables. This work seeks to shed light in the conformation of groups under uncertain conditions and the deep examination of the characteristic competitive elements in a specific region for further policy and decision-making processes.     

基于灰色系统的中国沿海城市旅游业发展趋势分析及预测

首先以53个沿海城市为区域研究对象,通过引入旅游发展指数来衡量单一城市的旅游发展的绝对趋势,同时通过计算该指数的变异系数分析城市之间旅游业发展的相对差异程度,得出结论:目前为止中国沿海城市之间旅游业发展仍存在差异,但是这种差异正在逐渐缩小.接下来建立灰色预测模型进一步分析相对差异的变化趋势,通过计算发现在2032年左右,53个沿海城市的旅游业发展程度趋同.还对所建模型进行精度分析,模型误差较小,能够合理预测.最后针对建模得出的结论给出合理的建议及对策.