Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)Кузьминова Т. В.Моделирование динамики безработицы (по данным развития России 1996–2001 гг.)

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Кузьминова Т. В.

Моделирование динамики безработицы (по данным развития России 1996–2001 гг.)

Кузьминова Татьяна Владиславовна
Московский государственный строительный университет
кандидат технических наук, доцент, докторант кафедры прикладной социологии

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Кузьминова Т. В. Моделирование динамики безработицы (по данным развития России 1996–2001 гг.) // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2003. № 16. С. 100-113.

Рубрика:

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Аннотация:

Статья посвящена построению и анализу регрессионных и нейросетевых моделей динамики безработицы в России с учетом временных лагов. Предложен алгоритм поиска вида регрессионной зависимости по нескольким критериям, исключающим перебор всех возможных вариантов. Определены критерии построения нейросетевых моделей. Проведено сравнение прогнозных возможностей регрессионных и нейросетевых моделей.

Литература:

Гильдингерш М.Г. Безработица в России: сущность, формы, социальные последствия в условиях перехода к рынку: Автореф. дис.. д-ра эконом. наук. СПб, 1995.
Пошевнев Г.С. Регулирование занятости и безработицы как функция социального управления: Автореф. дис.. д-ра социол. наук. М., 1997.
Прокопов Ф.Т. Безработица и эффективность государственной политики труда в переходной экономике России: Автореф. дис.. д-ра эконом. наук. М., 1999.
Волконский В.А., Корягина Т.И. Официальная и теневая экономика в реальности и статистике//Экономика и математические методы. 2000. Т. 36. № 4.
Николаенко С., Лиссовик Я., МакФаркар Р. Теневая экономика в российских регионах//Обзор экономики России. 1997. IV.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.
Круглов В.В., Дли М.И. Применение аппарата нейронных сетей для анализа социологических опросов//Социологические исследования. 2001. № 9.
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети: Теория и практика. М.: Горячая линия -Телеком, 2001.
Молоканов В.Д., Долганов А.П., Секерин А.Б. Использование технологии нейронных сетей для прогнозирования налоговых поступлений на основе унифицированной системы показателей Госстатистики//Вопросы статистики. 2000. № 7.
Глинский В.В., Игонин В.Г. Статистический анализ. М.: Филинь, 1998.
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. 7-е изд., стер. М.: Высшая школа, 2000.
Доучерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1999.
Крыштановский А.О. Ограничения метода регрессионного анализа//Социология: методология, методы, математические модели. 2000. № 12.