[摘 要] 本文采用求和自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA），對(duì)我國(guó)1952年～2006年的就業(yè)人數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，結(jié)果顯示ARIMA(2，1，1)模型提供了較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，可用于未來(lái)的預(yù)測(cè)，就此可為我國(guó)社會(huì)保障部門提供一些參考數(shù)據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 時(shí)間序列分析 就業(yè)人員合計(jì) ARIMA模型 未來(lái)預(yù)測(cè)

充分就業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、物價(jià)穩(wěn)定、國(guó)際收支平衡并列為各國(guó)政府管理經(jīng)濟(jì)的四大目標(biāo)。近年來(lái)，我國(guó)的就業(yè)壓力越來(lái)越大，受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，成為各級(jí)政府面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和亟待解決的主要難題；增加就業(yè)的難點(diǎn)，體制轉(zhuǎn)軌釋放出的壓力，信息化進(jìn)程加快使就業(yè)的難度加大，就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾突出。為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)我國(guó)就業(yè)人數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，使所建模型既要滿足實(shí)際的要求，也滿足統(tǒng)計(jì)方法理論的要求，故文章采用自回歸移動(dòng)平均模型來(lái)建立我國(guó)就業(yè)人數(shù)的預(yù)測(cè)模型。

一、RIMA模型的構(gòu)建思想

ARIMA是一類常用的隨機(jī)時(shí)間序列模型，由博克斯、詹金斯創(chuàng)立。它是一種精度較高的時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)方法，其基本思想是：某些時(shí)間序列是依賴于時(shí)間t的一簇隨機(jī)變量，構(gòu)成該時(shí)序的單個(gè)序列值雖然具有不確定性，但整個(gè)序列的變化卻有一定的規(guī)律性，可以用相應(yīng)是數(shù)學(xué)模型近似描述。通過對(duì)該序列的分析研究，能夠更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)與特征，達(dá)到最小方差意義下的預(yù)測(cè)。

ARIMA（p，d，q）模型中，AR指自回歸，P為模型的自回歸項(xiàng)數(shù)；MA為移動(dòng)平均，q為模型的移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)；d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)之前必須取其差分的次數(shù)。其一般的表達(dá)式為:Yt=a0+a1Yt-1+a2Yt-2+…+apYt-p+b0Ut+b1Ut-1+b2Ut-2+…+bqUt-q

二、ARIMA模型的應(yīng)用

根據(jù)ARMA模型的前提條件，建立模型的時(shí)間序列方法是以平穩(wěn)隨機(jī)時(shí)間序列為前提的。選取我國(guó)1952年～2006年就業(yè)人數(shù)合計(jì)的數(shù)據(jù)，令其為W，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)與處理。

1.對(duì)時(shí)間序列W進(jìn)行分析

對(duì)其做折線圖，觀察到曲線向右上方傾斜，并且在其后波動(dòng)幅度不一致，說明序列存在增長(zhǎng)趨勢(shì)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，從檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)(P＝0.9966）中得出數(shù)據(jù)沒有通過ADF檢驗(yàn)，因此該序列是非平穩(wěn)的時(shí)間序列。說明我國(guó)就業(yè)人數(shù)的變化受多種因素影響而不能采用固定模式進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。

2.對(duì)W進(jìn)行平穩(wěn)化處理

對(duì){W}序列進(jìn)行差分，經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)需要對(duì){W}序列進(jìn)行一階差分才能使序列達(dá)到平穩(wěn)，ADF檢驗(yàn)量的P=0.0000。

3.模型識(shí)別

即選擇用AR(P)，MA(q)，還是用ARMA(p，q）模型對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列模型進(jìn)行估計(jì)。通過前文我們已經(jīng)知道I(d)的階數(shù)為1，即d=1?，F(xiàn)對(duì)ARMA模型進(jìn)行定階分析。首先利用ACF圖和PACF圖進(jìn)行模型階數(shù)分析，初步確定為ARMA(2，1)模型。此模型效果指標(biāo)如下表：

從下表的數(shù)據(jù)可以證實(shí)其參差接近白噪聲序列：

可擬核出此模型為:Yt=0.483293Yt-2+0.342998Ut-1

三、ARIMA的預(yù)測(cè)與分析

對(duì){W}作出2007年～2010年的預(yù)測(cè)值:

由于ARIMA模型模型的自身存在先天性缺陷：隨著預(yù)測(cè)期的延長(zhǎng)，其預(yù)測(cè)誤差也會(huì)逐漸增大，但在短期內(nèi)它的預(yù)測(cè)還是比較準(zhǔn)確的，而且與其他的預(yù)測(cè)方法相比，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度還是比較高的，尤其在短期預(yù)測(cè)方面。

希望本文的預(yù)測(cè)結(jié)果能給我國(guó)關(guān)于就業(yè)情況的分析與改善提供一些依據(jù)，使我國(guó)可以更好地優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)，提供更多的工作崗位，維護(hù)社會(huì)的穩(wěn)定，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)加快發(fā)展進(jìn)程。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文