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        區(qū)域性人才需求量的GM(1,1)灰色預測模型

        2020-06-28 14:20:14王涵笑
        科學技術創(chuàng)新 2020年16期
        關鍵詞:模型

        張 玥 孫 鵬 王涵笑

        (山東科技大學 數(shù)學與系統(tǒng)科學學院,山東 青島266590)

        1 概述

        考慮到預測的復雜性和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲得性等因素,而人才又是人力資源中對經(jīng)濟發(fā)展起主要作用的部分,因此進行區(qū)域人才資源需求預測比進行區(qū)域人力資源需求預測更具有現(xiàn)實意義和可行性[1]。本文用灰色預測模型對區(qū)域人才需求量進行預測,通過人才供求時間序列挖掘有關信息。并建立了人才需求量預測模型[3]。預測結果表明灰色預測模型相對誤差較小,預測精度較高[2]。

        2 預測城市實際的人才需求

        它顯示了與當前勞動力市場中每個工作需求相對應的求職者數(shù)量。需求與求職之比可以反映出供應統(tǒng)計周期中勞動力市場的需求。該指數(shù)不僅是反映勞動力市場供求狀況的重要指標,還是反映總體經(jīng)濟狀況的重要指標。

        其次為了評估人才市場與求職者之間的“供求匹配”程度,本文以求職者比例作為衡量指標的指標。分析其中人才市場供求匹配率等于有效需求的數(shù)量/有效求職者的數(shù)量。也就是說:P=N/M。本文選取A 市36 個月人才供需數(shù)據(jù),所選期間為6 個月一個周期,在所研究的六個周期中,人才的需求率主要在13%至16%之間。為了方便統(tǒng)一計算,將人才需求率定在14%。

        2.2 建立灰色模型。用灰色模型GM(M,N)預測和分析未來三年A市的潛在人才需求,GM(M,N)是灰色預測模型的標志。其中M表示常微分方程的階數(shù),N表示變量的數(shù)量。本文利用GM(1,1)模型[4],具體步驟如下。

        (2)將原始數(shù)據(jù)轉化為規(guī)律性較強的遞增順序數(shù)列:

        (3)解GM(1,1)模型

        將它代入①,②我們可以得到GM(1,1)的最終表達式為

        (4)數(shù)據(jù)檢查與處理

        首先,為了確保模型方法的可行性,有必要對已知數(shù)據(jù)列進行必要的測試處理。

        (5)模型檢驗

        我們使用灰色預測模型和2015 年9 月至2018 年8 月A 市的從業(yè)人數(shù),可以預測A市未來三年的潛在人才需求,結果如圖1(紅色曲線表示預測曲線、藍色曲線表示實際曲線)和表1。

        圖1 未來三年潛在人才分析

        表1 處理后數(shù)據(jù)

        由表1 可以對比出,根據(jù)GM(1,1)模型求得的都小于1%,表明該預測模型的擬合程度較好,誤差較小。利用灰色預測模型預測A市2019-2021 潛在人才需求預測的結果在表2。

        表2 預測結果

        3 結論

        本文采用GM(1,1)灰色預測模型,利用MATLAB軟件,基于A市的歷年數(shù)據(jù),對該地區(qū)人才需求量進行預測,得到2019-2021 年潛在人才需求量。此模型所需原始數(shù)據(jù)量小,預測精度較高。由表2 的相對誤差數(shù)據(jù)大小可以得到,采用GM(1,1)灰色預測模型可以較為準確的預測城市人才需求量,該模型可以運用到某地區(qū)人才需求量的預測工作中,為人才引進提供數(shù)據(jù)支持。較為不足的是此模型中的參數(shù)需優(yōu)化,而且只能用于中短期預測,無法對人才需求進行長期預測。

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