失业率统计预测实证研究

□文/王 立

（长江大学文理学院 湖北·荆州）

统计预测属于预测方法研究范畴，即如何用科学的方法对事物的未来发展进行定量推测，并计算概率置信区间。在这种推测中，不仅有数学计算，而且有直觉判断。本文用到的方法主要是时间序列预测法、一次移动平均法、一次指数平滑法和温特线性与季节性指数平滑法。本文在分析1990～2009年美国加利福尼亚失业率基础上，根据其数据特征建立模型，利用EXCEL工具对模型进行检验分析。

一、一次移动平均法在失业率预测中的应用

美国作为一个资本主义国家，市场经济占主导地位，不可避免地会经历经济的复苏、高速发展、发展变缓和萧条这样几个阶段，再加上美国政府适时地干预，使其失业率也呈现出与经济增长相适应的周期性波动。

本人收集的数据为1990年1月到2009年9月数据。为了便于用时间序列分解法进行分析，将每一年的数据每三个月进行平均，从而计算出每一年每一季度的平均失业率，此后的分析即是以此来展开。时间跨度为20年，只缺少了2009年第四季度的数据，所以分析数据共有79个。在此首先将采用一次移动平均法，分别以3和5个季度进行预测，如表1所示。（表1）

表2

表1

二、一次指数平滑法

如表2所示，表中数据为加利福尼亚每一季度的失业率。第三、第四、第五列分别为 α＝0.1，α＝0.5和 α＝0.9时，对该地区失业率的预测结果。（表2）由表2和公式所求得的可决系数可以得出，应该选择α＝0.9时的预测值0.120086，即12.01%作为2009年第四季度的预测失业率。

三、温特线性与季节性指数平滑法

1、指数平滑数初始值的计算：S4+1＝X4+1＝0.079。

2、季节指数It初始值的计算。首先把不同年度同一季度的平均失业率算出，再求出全体年份的平均额，两者相除，可得该季节的季节性指数。具体做法如下：

由于从1990年到2009年所有一、二、三、四季度的平均失业率分别为：0.072、0.067、0.070、0.065，可得总体平均失业率为：0.069，用四个季度的平均失业率分别除以总体平均失业率，可得各季度的季节性指数。

3、根据温特方法的三个基本方程（α＝0.5，β＝0.05，γ＝0.8）：

可以计算出 S79＝0.1247，b79＝0.0109，I76＝0.9618，再由温特线性与季节性指数平滑法的预测基本公式：Ft+m＝（St+btm）It+m-L，可以求出：F80＝（S79+b79×1）I79+1-4＝0.1304，通过 EXCEL 进行试验，得出 α＝0.5，β＝0.05，γ＝0.8 时标准误差最小，为 0.000015。再由公式，计算出可决系数为0.951258。

四、总结

由于失业主率没有明显的直线上升或下降趋势，本文运用了一次移动平均法，一次指数平滑法和温特线性与季节性指数平滑法进行预测。通过对每一种模型的分析比较，可以看出使用温特线性与季节性指数平滑法得出的标准误差最小，为0.000015，且可决系数最小，为0.9512577。

由此可以得出结论：使用温特线性与季节性指数平滑法进行失业率的预测较为准确，预计2009年第四季度加利福尼亚的失业率为13.04%。其与真实的数据12.7%较为接近，故在预测失业率时，可选择一次移动平均法、一次指数平滑法、温特线性与季节性指数平滑法，比较其标准误差和可决系数，为我们科学准确地预测宏观经济数据提供依据。

［1］徐国祥.统计预测与决策（第二版）.上海：上海财经大学出版社，2005.

［2］王维鸿，张国平.EXCEL在统计中的应用.北京：机械工业出版社，2004.

［3］秦德智，刘新卫.管理预测定量方法与模型.武汉：武汉大学出版社，2007.