Жұмыспен қамтуды болжау ғылыми жұмыс 10 сынып

ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫ БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ

Жоба тақырыбы: Халықтың жұмыспен қамтылуына әсер ететін факторларын болжау модельдері арқылы зерттеу

Орындаған: Таждинов Нуримухаммед, Қызылорда облысы Жаңақорған ауданы №110 мектеп-лицейі КММ 10 сынып оқушысы

Пән мұғалімі: Атахожаева Зулпия

Ғылыми жетекшісі: Мырзаев Раматилла Сулейменович

Жаңақорған, 2020ж

Мазмұны

Кіріспе

Математикалық статистика әдістеріне қысқаша шолу

Жұптық регрессия

Көптік регрессия

Жобаланған программалық қамтаманың сипаттамасы

Қорытынды

Пайдаланылған әдебиеттер ТІЗІМІ

КІРІСПЕ

Зерттеудің өзектілігі. Қзақстанда жарияланған инновациялық экономикаға көшу бағыты, ең алдымен, компьютерлік технологиялар мен цифрландыру, бәсекеге қабілетті салаларды қалыптастыру және нәтижесінде шикізаттық емес экспортты ұлғайту негізінде еңбек өнімділігінің өсу қарқынына қол жеткізуді талап етеді[1]. Осыған байланысты қазіргі экономикалық саясаттың маңызды құрамдас бөлігі жұмыспен қамтудың құрылымдық қайта құрылуы болып табылады, ол қойылған міндеттерге сәйкес келуі керек. Математикалық статистика әдістері экономикалық талдауда кең таралған. Бұл әдістер талданған көрсеткіштердің өзгеруін кездейсоқ процесс ретінде ұсынуға болатын жағдайларда қолданылады. Экономикалық көрсеткіштердің мінез-құлқын болжауда статистикалық әдістер, құбылыстар маңызды рөл атқарады. Экономикалық талдаудағы математикалық-статистикалық әдістердің ішіндегі ең көп тарағаны бірнеше және жұптасқан корреляциялық талдау әдістері болды.

Зерттеудің мақсаты- Халықтың жұмыспен қамтылуына әсер ететін факторларын болжау модельдері арқылы зерттеу, оны жетілдіру бағыттарын әзірлеу үшін әсер ету факторлары мен даму ерекшеліктерін анықтау.

Зерттеудің әдіснамалық негіздері. Жұмыспен қамтудың мазмұны мен құрылымын және оның эволюциялық сипатын ашатын математикалық модельдеу, экономикалық теория мен еңбек экономикасы саласындағы қазақстандық және шетелдік зерттеушілердің әзірлемелеріне негізделген. Тұжырымдарын негіздеуде болжау модельдері арқылы зерттеу. Жобада автор қолданатын негізгі әдістер салыстырмалы талдау және бағалау әдістері, ғылыми абстракция, құрылымдық, факторлық және корреляциялық-регрессиялық талдау, ең аз квадраттар әдісі болып табылады.

Зерттеудің практикалық маңыздылығы-жұмыспен қамтудың дамуына факторлардың әсерін бағалау нәтижесінде анықталған бейресми жұмыспен қамтудың өсу факторының үстемдігі және шағын бизнестегі жұмысшылар санының қысқаруы оларды еңбек нарығында жұмыспен қамту санын болжау кезінде ескеруге мүмкіндік береді. Жобада халықтың жұмыспен қамтылуына әсер ететін факторларын болжау модельдері арқылы зерттеуге көмектесетін бағдарламалық қамтамасы Visual C# программалау тілінде әзірленді.

Жоба тақырыбының теориялық және практикалық деңгейін анықтау барысында шетелдік және қазақстандық авторлардың факторлық және корреляциялық-регрессиялық талдау әдістерін қолдану методикасын негізге ала отырып жасалынды және қазіргі заманғы ақпараттық технологиялардың мүмкіншіліктері ескерілді.

1. Математикалық статистика әдістеріне қысқаша шолу

Талдау мен математиканың байланысы білімнің осы және басқа салалары сандық қатынастарды зерттеумен сипатталатындығымен анықталады.

Математика-бұл нақты әлемнің сандық қатынастары мен кеңістіктік формалары туралы ғылым. Экономикалық зерттеулер мен есептеулерде математиканы қолдану, ең алдымен, функционалды тәуелділікпен байланысты ауыспалы шамалар саласына қолданылады. Айнымалы шамаларды зерттеу, кейбір айнымалы шамалардың басқаларына тәуелділігін өлшеу функцияның мәнін анықтауға алып келеді. Айнымалы шамалар арасындағы байланыс математикалық түрде функционалды теңдеулер түрінде көрінеді. Экономикада айнымалы шамалармен үнемі айналысу керек. Сапалық және сандық сенімділігі бар экономикалық айнымалылар бір-біріне функционалды тәуелділік болуы мүмкін. Экономикалық айнымалылардың сандық коэффициенттері мен функционалдық тәуелділіктерін зерттеу математиканың міндеттерінің бірі болып табылады [2].

Алайда, экономикалық құбылыстар мен индикаторлар арасындағы байланыс әрдайым функционалды түрде көрінбейді. Көбінесе корреляциялық тәуелділікпен күресуге тура келеді. Бұл тәуелділік зерттелетін негізгі факторлардан басқа, жанама факторлар да осы көрсеткішке әсер ететіндігімен сипатталады, олардың әсерін анықтау және әдіснамалық түрде оқшаулау әрдайым мүмкін емес. Мұндай байланыстар корреляциялық және регрессиялық талдау арқылы зерттеледі.

Математикалық статистика әдістері экономикалық талдауда кең таралған. Бұл әдістер талданған көрсеткіштердің өзгеруін кездейсоқ процесс ретінде ұсынуға болатын жағдайларда қолданылады. Экономикалық көрсеткіштердің мінез-құлқын болжауда статистикалық әдістер, құбылыстар маңызды рөл атқарады. Экономикалық талдаудағы математикалық-статистикалық әдістердің ішіндегі ең көп тарағаны бірнеше және жұптасқан корреляциялық талдау әдістері болды.

Бір өлшемді статистикалық жиынтықтарды зерттеу үшін: вариациялық қатар, үлестіру заңдары, селективті әдіс қолданылады. Көп өлшемді статистикалық жиынтықтарды зерттеу үшін статистика теориясы курстарында зерттелген корреляциялар, регрессиялар, дисперсиялық, коварианттық, спектрлік, компоненттік, факторлық талдау түрлері қолданылады.

Эконометриялық әдістер білімнің үш саласын синтездеуге негізделген: экономика, математика және статистика [4]. Эконометрияның негізі экономикалық модель болып табылады, ол ғылыми абстракцияны қолдана отырып, экономикалық құбылыстың немесе процестің схемалық көрінісі, олардың сипаттамалық белгілерін көрсету деп түсініледі.

Корреляциялық талдаудың міндетті шарты жаппай негіз болып табылады. Жеке мәліметтер негізінде белгілі бір заңдылықтарды, маңызды факторлардың әсерін анықтау мүмкін емес (екінші факторлардың бір уақытта әсер етуі жағдайында). Тек жеткілікті үлкен мәліметтерге сүйене отырып, негізгі фактордың әсерінен және басқа факторлардың тұрақты болуы жағдайында зерттелген индикатордағы өзгерістерді байқауға болады, дегенмен іс жүзінде бұл соңғысы өз кезегінде өзгереді, бұл алынған нәтижелерге белгілі бір дәрежеде әсер етеді. Осыған байланысты зерттелген белгілер арасындағы байланыс толық бола алмайды; байланыс тығыздығы бірдей болмаса да, ол әрқашан жартылай болады.

Корреляциялық талдау қатты математикалық аппаратқа негізделген. Сонымен, түзу сызықты корреляция қалыпты теңдеулерді шешуге негізделген; қисық сызықты – 2-ші ретті параболалық теңдеулер, 3-ші ретті , -n-ші ретті, гиперболалық теңдеулер және қисықтардың басқа түрлері.

Корреляциялық талдау дұрыс теориялық алғы шарттардан шыққан жағдайда ғана нақты нәтижелерге әкелуі мүмкін. Тек экономикалық құбылыстың сапасын алдын-ала талдау белгілерді дұрыс анықтауды, негізгі және жанама факторларды, объективті бар сандық қатынастарды анықтауды қамтамасыз етеді.

Математиканы экономикада қолдану экономикалық-математикалық модельдеу түрінде болады[5,6]. Экономикалық-математикалық процестің көмегімен. Мұндай модельді тек процестің экономикалық мәнін терең теориялық зерттеу негізінде жасауға болады. Тек осы жағдайда ғана математикалық модель нақты экономикалық процеске барабар болады, оны объективті түрде көрсетеді.

2. Жұптық регрессия

Жұптық корреляция-көрсеткіштер арасындағы байланысты, олардың бірі фактор, екіншісі тиімді көрсеткіш. Көптік корреляция-бірнеше факторлар мен бір тиімді индикатор арасындағы байланыс.

Корреляциялық талдау екі мәселені шешуге бағытталған:

- тығыз байланыс орнату;

- нәтижелі көрсеткішке факторлардың әсерін сандық бағалау.

Құбылыстар арасындағы байланыс корреляциялық қатынаспен өлшенеді. Корреляциялық қатынастарға байланысты байланыс тығыздығын сандық бағалау 1-кестеде келтірілген.

Кесте1.- Байланыс тығыздығын сандық бағалау

Шама

Байланыс тығыздығы

нашар

қанағаттанарлық

белсенді

жоғары

Өте жоғары

Корреляциялық қатынастың жалпы формасы;

Мұндағы -ух теориялық мәндерінен у-ың орташа квадраттық ауытқуы; уу –регрессия теңдеуі негізінде айқындалады:

- у эмпирикалық (нақты) мәндерінің орташа квадраттық ауытқуы.

Тікелей тәуелділік жағдайында корреляциялық қатынас корреляция коэффициенті деп аталады және r әрпімен белгіленеді. :

Егер 0 болса, онда көрсеткіштер арасында байланыс жоқ;

Егер 1 болса, онда байланыс функционалды( детерминистік); корреляциялық талдаудағы есептеу алгоритмі жұптық корреляция байланысы бірқатар кезеңдерден тұрады.

1 кезең. Тиімді көрсеткішке әсер ететін маңызды маңызды факторларды таңдау жүзеге асырылады. Факторларды таңдау кезінде индикатор арасындағы себеп-салдарлық байланыстар ескеріледі және барлық факторлар сандық түрде өлшенуі керек. Аналитикалық топтар, параллель және динамикалық қатарларды, сызықтық графиктерді салыстыру әдісі корреляциялық модель үшін факторларды таңдауда үлкен көмек көрсетеді. Талдау үшін индикаторларды таңдау және оларға фактор мәртебесін немесе тиімді мән беру экономикалық заңдарды білу негізінде жүзеге асырылады. Талдау үшін таңдалған т көрсеткіштері олардың өзгеруін бақылау нәтижелері факторлық белгілер өсу немесе кему ретімен орналасқан кестеге орналастырылады.

2 кезең. Кестедегі мәліметтер координатаның жазықтығына қолданылады-корреляциялық өріс құрылады.

3 кезең. Байланыс формасының негіздемесі жасалады: - корреляциялық өріс формасы бойынша; мұндай негіздеме шамамен алынған және жуықтау қатесінің көмегімен одан әрі нақтылауды қажет етеді. Байланыс нысаны корреляциялық талдаудың одан әрі әрекеттерімен анықталады. Егер байланыс түзу болса, онда ең алдымен uh теориялық мәндері анықталады. Осы мақсатта зерттелген көрсеткіштер арасындағы байланысты сипаттайтын регрессия…