摘要
失业问题始终是当今世界各国普遍关注的重大问题,如何动态地掌握失业状况及经济发展与失业(就业)间的相互关联与促进作用,并在此基础上进行科学的决策成为人们亟待解决的问题。为此引入信息化的管理手段,建立城镇乃至全国的就业(失业)管理信息系统成为现在及今后几年的重要工作。在这个庞大而复杂的管理信息系统中,应用预警理论,结合计算机技术及现代数学方法,对影响失业的重要因素进行决策分析,建立高效、直观、科学、动态的失业预警系统,无疑具有十分重要的意义。目前,国内外对于失业预警系统的研究方兴未艾,但从系统的理论构建到实际应用尚处在不断探索和研究过程中。
本论文的主要成果:
(1)对城镇失业预警系统进行了初步规划、分析和设计。给出了系统的总体框架结构和模块结构,系统包括失业信息采集模块、数据预处理模块、失业预测模块、失业警报模块和专家咨询模块,并对各模块功能进行了分析和设计。
(2)以成都市为例建立了失业预警评价指标体系。论文运用多元线性回归算法对失业预警初选的22个指标进行相关性分析,选取了10个相关性较高的指标建立了成都市失业预警评价指标体系。
(3)建立了失业率预测模型。论文运用BP神经网络算法建立失业预测模型对失业率进行了预测。
城镇失业预警系统的构建,可以对当前的失业问题进行定量分析,预测将来的失业变动状况,进而根据不同的警戒信号,制定政策,采取相应措施,做到未雨绸缪,从而避免对经济发展和社会稳定造成危害。
The unemployment is a significant problem and all over the world always cause serious concern on it. How to dynamically control the situation of unemployment, the interconnection of economic development and the unemployment is becoming an urgent solution based on the scientific decision. Ushered information management, constructed the management of information system of unemployment in our cities and country turn into the vital task in the next few years. In these giant and complex MIS, it absolutely plays a fundamental role by applied Early-Warning theory, integrated computer science and postmodern mathematics to establish a high efficient, intuitional, scientific and dynamic early warning system for unemployment. The research of this system is continued to grow vigorously. But the construction of the theory and the practical application are still in the incessant process of exploration and research.
The achievement of this thesis:
(1) Used the structured approach of application system on the preliminary plan, analysis and design. Gave the overall frame and module structure, including the unemployment information collecting module, data preliminary module, unemployment forecast module, unemployment early-warning module and expert consulting module. Then analyzed and designed the function of every module.
(2) Established the system to evaluate unemployment Early-Warning with the data came from Chengdu. With the method of multiple linear regression, the thesis analyzed the relativity of twenty indicators from the primary election by unemployment early-warning system and selected ten high related indicators to established the system of unemployment early-warning system.
(3) Established the unemployment rate forecast module. The thesis used the method of BP neural networks to establish the unemployment early-warning module and anticipate the unemployment rate.
The unemployment early-warning system which established by quantitative analysis forecasted the future unemployment fluctuation. For the further step it can form the policy and take the corresponding measures to get ready for rainy days and avoid the injury in economic development and social stability.
引文
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