Влияние уровня жизни населения на безработицу

Введение и актуальность
Республика Казахстан одно из самых молодых государств, которое встало на путь капиталистического развития. Наша страна ежегодно добивается успехов на мировом уровне. Достижения нашей Родины не могли быть реализованными без активного содействия жителей государства. Именно поэтому Казахстан всеми силами старается улучшить жизнь населения, тем самым ведет борьбу с безработицей, которая дает свои плоды.
Данная тема очень актуальна в наше время, так как мы молодое поколение в скором будущем станем важными кадрами и будем необходимы нашему государству. Поэтому нам нужно знать найдем ли мы применение своих сил и знаний во благо общества? Эта работа поможет понять как, почему и от каких факторов зависит уровень безработицы.

Задачи:
Исследовать основные факторы, влияющие уровень безработицы;
Обосновать взаимосвязи факторов, влияющих на исследуемый показатель;
Исследовать состояние и тенденции развития и падения уровня, а также рассчитать прогнозное состояние.

Парная регрессия.
Влияние ряда факторов на изменение безработицы.
Для данного проекта я выбрал в качестве зависимого фактора Y уровень безработицы по годам, для того, чтобы определить активность деятельности по годам. В качестве независимых переменных Х я выбрал следующие факторы, которые непосредственно влияют на фактор Y:
Х1 – уровень жизни населения;
Х2 – стоимость рабочей силы в расчете на одного рабочего;
Х3 – инвестиции в жилищное строительство;
Х4 – инфляция
Х5 – индикаторы жизни населения
Чтобы отобрать факторы, которые больше всего влияют на зависимую переменную Y, необходимо применить метод пошаговой регрессии. Сущность этого метода состоит в последовательном включении факторов в уравнение регрессии и последующей проверке значимости.

На первом этапе устраняется мультиколлинеарность факторов. Рассчитываются парные коэффициенты корреляции, представленные в виде корреляционной матрицы

Составим регрессионную статистику для всех факторов, для того, чтобы определить значимость факторов. По t-статистике можно определить, что параметр Х1 является статистическими значимыми. Поэтому в модель парной регрессии включаем фактор Х5, после применив процедуру пошаговой регрессии

Корреляция
R=-0,88391007, связь умеренная, отрицательная. Коэффициент корреляции близок к -1. Определяем коэффициент детерминации (r)^2=0,7812969. вариация результата У на 78% объясняет вариацией фактора Х, а 22% приходится на неучтенные факторы.

Прогноз
Уравнение регрессии имеет вид:
У=11,02134473-0,002327476Х
Сбор данных осуществляется по периодам времени, то прогнозное значение Х будет следующий период. Например, Х1прог=3000, то У1прог=11,02134473-0,002327476*3000=4,038915239, это означает, что через год уровень безработицы будет в среднем 4,038915239%
Если Х2прог=3500, то У2прог=11,02134473-0,002327476*3500=2,87517699%