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时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
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可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究
你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗
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统计学作为一门综合性很强的学科，其运用范围非常广泛，不少学生在写作统计学论文时，都困在了选题这一步，其实就统计学而言，可供作为论文题目的热词有很多，如：企业管理、实证研究、统计估计、统计分析、计算机应用、支持向量机、数学模型、GIS、多元分析、统计报表等等，学术堂精选了20个优质“统计学毕业论文题目”，供大家参考。1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
学术堂整理了15个好写的论文题目供大家进行参考：1、民间借贷中的暴力冲突:清代债务命案研究2、“冠带荣身”与明代国家动员——以正统至天顺年间赈灾助饷为中心3、皇帝“私”礼与国家公制:“开元后礼”的分期及流变4、全新世以来浙江地区史前文化对环境变化的响应5、先秦社会最高权力的变迁及其影响因素6、出土文献与先秦自然宇宙观重审7、18世纪中国南北方市场整合程度的比较——利用清代粮价数据的研究8、逐鹿或天命:汉人眼中的秦亡汉兴9、明清时期嘉陵江流域水旱灾害时空分布特征10、秦汉帝国扩张的制约因素及突破口11、金朝初叶的国都问题——从部族体制向帝制王朝转型中的特殊政治生态12、清代耕地数据恢复重建方法与实证研究13、科技考古视野下的商王朝锡料来源与“金道锡行”14、南宋朝廷与四川地区的文书传递15、秦军功爵制的经济学分析——兼论秦军功爵制功效何以远超六国
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我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
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浅谈中学数学中的反证法数学选择题的利和弊浅谈计算机辅助数学教学论研究性学习浅谈发展数学思维的学习方法关于整系数多项式有理根的几个定理及求解方法
***统计方法的应用
关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
选择自己熟悉的研究方向最好，比如第三方物流运输中出现的问题及对策。
物流管理主要研究管理学、经济学、信息技术、现代物流管理等方面的基本知识和技能，在贸易、物流类企业单位进行物流活动的计划、组织、指挥、协调、控制和监督等。
例如：供应货品的采购入库，仓库商品储量的统计，货品的拣取和记录，快递的运输和配送，物流系统的规划设计等。
发展前景
就业方向
物流、货运类企业：仓储管理、物流管理、货运代理、供应链管理、物流系统规划、物流服务咨询。
考研方向
物流工程、管理科学与工程、工商管理、企业管理。
人力资源供给预测分为内部供给预测和外部供给预测两部分。具体步骤如下： 1、进行人力资源盘点，了解企业员工现状； 2、分析企业的职务调整政策和历史员工调整数据，统计出员工调整的比例； 3、向各部门的人事决策人了解可能出现的人事调整情况； 4、将2、3的情况汇总，得出企业内部人力资源供给预测； 5、分析影响外部人力资源供给的地域性因素，包括： （1）公司所在地的人力资源整体现状； （2）公司所在地的有效人力资源的供求现状； （3）公司所在地对人才的吸引程度 ； （4）公司薪酬对所在地人才的吸引程度； （5）公司能够提供的各种福利对当地人才的吸引程度； （6）公司本身对人才的吸引程度。 6、分析影响外部人力资源供给的全国性因素，包括： （1）全国相关专业的大学生毕业人数及分配情况； （2）国家在就业方面的法规和政策； （3）该行业全国范围的人才供需状况； （4）全国范围从业人员的薪酬水平和差异； 7、根据5、6的分析，得出企业外部人力资源供给预测； 8、将企业内部人力资源供给预测和企业外部人力资源供给预测汇总，得出企业人力资源供给预测。 一、人力资源的需求预测 人力资源的需求预测就是估计组织未来需要多少员工，需要什么类型的员工。因此，人力资源的需求预测应该以组织的目标为基础，既要考虑现行的组织结构，生产率水平等因素，又要预见到未来由于组织目标调整而导致的一系列变化，如组织结构的调整，产品结构的改变，生产工艺的改进，新技术的采用等，以及由此而产生的人力资源需求在数量和技能两方面的变化。 1。经理判断法 经理判断法是最常用的预测方法之一。这种方法要求经理们坐下来认真分析他们未来一段时期的工作量或业务量，然后确定他们需要多少人员。经理判断法有两种形式：“自下而上”和“自上而下”。 采用“自下而上”的形式预测人力资源需求时，由一线经理提交人力资源需求预测方案，上级管理部门审批。 在许多时候，也可以采用“自上而下”的形式，由最高管理层预测公司及其各部门人力资源的需求情况，人事部门参与讨论，提出建议。预测结果要与部门经理讨论，并征得部门经理的同意。 最好的预测方法是将“自下而上”和“自上而下”两种形式结合起来。由最高管理层为部门经理准备一个人力资源规划指南，该指南明确了公司未来经营活动的基本设想，以及预期所要实现的目标。部门经理根据规划指南对本部门的人力资源需求进行预测，人事部门要为业务部门的人力资源需求预测提供咨询和帮助。同时，人事部门要对公司整体的人力资源需求进行预测。由主要部门负责人组成的人力资源规划小组对业务部门和人事部门的需求预测报告进行审核和协调，将修改后的人力资源需求预测报告提交最高管理层审批。 2。趋势分析法 趋势分析法是利用过去的员工人数预测未来人力资源的需求。采用这种方法的关键是选择一个对员工人数有重要影响的预测变量，最常用的预测变量为销售量。销售量与员工人数之间的关系为正相关。如图2-4所显示， 横轴表示销售量， 纵轴表示实际需要的员工人数。当销售量增加时， 员工人数也随之增加。利用这种方法，经理们可以近似估计不同销售量时所需的员工数量。 随着计算机的广泛使用，人力资源经理们有了一个重要的预测工具----回归分析法。由于公司业务量的变化与员工数量的变化成正比，所以，回归分析法成为最常使用的预测方法。但在大多数情况下，员工数量是由多个因素决定的，因此可以考虑采用多元回归进行预测。 3。工作分析法 工作分析法使用的前提是完成一项工作所需的时间和所需的人员数量是可以测定的。在生产企业中应用这种方法时首先要确定企业计划的生产量或者每个部门的任务量，然后根据直接生产工人的标准工时和每个工人每年正常的工作时间计算所需的直接工人数量。 这种方法和下面将要介绍的比例分析法结合使用可以计算所需的间接生产人员的数量。 4。比例分析法 比例分析法是通过分析过去直接生产人员和间接生产人员的比例，并且在考虑未来组织或生产方式可能变化的基础上，预测未来直接生产人员与间接生产人员的比例。当采用工作分析法确定了直接生产人员所需数量后，可利用比例分析法确定间接生产人员所需的数量。 二、人力资源的供给预测 人力资源需求预测只是人力资源规划的一个方面，通过需求预测组织可以了解到未来某个时期为实现其目标所需的人员数量和人员技能要求。除此之外，组织还需要了解能够获得多少所需的人员，从何渠道获得这些人员。人力资源供给预测就是测定组织可能从其内部和外部获得人力资源的数量，它应以对组织现有人员状况分析为基础，同时要考虑组织内部人员的流动状况，了解有多少员工仍然留在现在岗位上，有多少员工因岗位轮换、晋升、降级离开现在岗位到新岗位工作，有多少员工因退休、调离、辞职或解雇等原因离开组织。 1。现有人员状况分析 对现有人员进行分析是人力资源供给预测的基础。分析现有人员状况时可以根据人力资源信息系统或人员档案所收集的信息，按不同要求，从不同的角度进行分析。例如，分析员工的年龄结构可以发现组织是否存在着年龄老化或短期内会出现退休高峰等问题；对员工的工龄结构进行分析有助于了解员工的流失状况和留存状况；对现有人员的技能和工作业绩进行分析便于了解哪些员工具有发展潜力？具有何种发展潜力？是否可能成为管理梯队的成员？未来可能晋升的位置是什么？除此之外，还可以根据需要对组织的管理人员与非管理人员的比例、技术工人与非技术工人的比例，直接生产人员与间接生产人员的比例、生产人员与行政人员的比例等进行分析，以便了解组织的专业结构、不同人员的比例结构等。技能清单是分析现有人员状况的有效方法。 2。员工流失分析 员工流失是造成组织人员供给不足的重要原因，因此在对人力资源供给进行预测时员工流失分析是不容忽视的因素。员工流失分析可以借助一系列指标来进行。 （1）员工流失率分析 员工流失率分析的目的在于掌握员工流失的数量， 分析员工流失的原因，以便及时采用措施。 员工流失率＝一定时期内（通常为一年）离开组织的员工人数÷同一时期平均的员工人数×100％ 该指标计算方便且便于理解，所以被广泛使用。但这一指标有时也容易产生误导。假定某公司有100人，该公司一年的员工流失率为3％，根据员工流失率计算公式预测第二年将有3人可能会离开公司，这意味着公司可能会出现了3个工作空位。但如果仔细分析后发现3％的员工流失率是由公司一小部分人员的频繁流失造成的，比如说程序员这一岗位一年中3人离开公司。虽然流失率仍然是3％，但实际的工作空位只有一个。 所以在利用员工流失率进行分析时，既要从公司角度计算总的员工流失率，又要按部门、专业、职务、岗位级别等分别计算流失率，这样才有助于了解员工流失的真正情况，分析员工流失原因。 （2）员工服务年限分析 有些公司在对员工流失情况进行分析后发现，在离开公司的员工中，他们服务年限的分布是不均衡的。通常而言，员工流失的高峰发生在两个阶段，第一阶段发生在员工加入组织的初期。员工在加入组织前对组织有一个期望或一个理想模式，进入组织以后可能会感到现实的组织与他的期望是不一样的，或者他对组织文化或工作不适应，在这种情况下，员工会很快离开组织。此后会出现一段相对稳定阶段。第二个离职高峰期通常会发生在服务年限4年左右。经过几年的工作，员工积累了一定的工作经验， 同时他们对原有工作产生厌烦情绪。如果这个阶段组织不能激发起员工新的工作热情，或者员工看不到职业发展机会，他们会很快离开。员工服务年限分析既可以为员工流失分析提供补充信息，又可以为员工发展提供有益信息。 图3-5表示了员工服务年限与流失率之间的关系。 （3）员工留存率分析 员工留存率分析也是员工流失分析的一个重要指标。它是计算经过一定时期后仍然留在公司的员工人数占期初员工人数的比率。比如公司期初有10名程序员，两年后留在公司的有7名，则两年留存率为70％。五年后仍留在公司的有4人，五年留存率为40％。通过留存率计算公司可以了解若干年后有多少员工仍留在公司，有多少员工已离开公司。 3。组织内部员工流动分析 组织内部的岗位轮换、晋升或降级是管理工作的需要，也是员工发展的需要。因岗位轮换、晋升或降级而导致的组织内部人员的变动往往会产生一系列连锁反应。如公司财务总监退休，财务部的财务经理被提升到财务总监的位置，一位会计师提升为财务经理，等等。由于财务总监一人退休，产生了一系列的岗位空缺：财务总监、财务经理、会计师……组织内部员工的流动既是组织人力资源供给的内部来源，又会产生新的岗位空缺。很多企业通过管理人员梯队计划、退休计划和岗位轮换计划了解掌握组织内部员工的流动情况，发现工作空缺，为人力资源供给预测提供信息。 转换矩阵是进行组织内部员工流动分析常用的一种方法。该方法的基本思路是找出过去人事变动规律，以此推断未来人力资源变化的趋势。转换矩阵描述了组织中员工的流入、流出和内部流动的整体形式，为预测内部人力资源供给提供了依据。 转换矩阵分析的第一步是做一个人员变动矩阵表。表中每一个因素表示从一个时期到另一个时期人员变动的历史平均百分比。 通常以5～10年为周期来估算年平均百分比。周期越长，百分比的精确度越高。将计划期初每个工作的员工数量与该工作员工变动概率相乘，然后纵向相加就可以得到组织内部未来劳动力的净供给量。 在任何一年里，80％的合伙人仍然留在组织中，20％的合伙人离开；经理人员中10％的人得以提升，70％的人留在组织中，20％的人员离开。从表2-3看出，原有的40个合伙人中有8人可能离职， 从经理人员中能够提升8人为合伙人，合伙人总量仍为40人。 而原有的80名经理人员，8人得以提升，16人离职，预计能够有6人由高级会计师提升为经理，经理人员预计的数量为62人。 转换矩阵法已经被许多公司所采用，但是转换矩阵中的概率与实际情况可能会有差距。特别是现在，快速变化的环境和人才竞争的加剧，使员工流动速度加快。所以应用转换矩阵法时需要考虑其他相关因素。 4、人力资源供给渠道分析 人力资源供给预测的任务一是了解组织能获得多少所需的人力资源，二是了解从何渠道获得这些人员。供给渠道分析提供了第二方面的信息。 人力资源供给主要有两个途径：组织的内部供给和组织的外部供给。当组织出现工作岗位空缺时可以首先考虑是否能够通过岗位轮换、晋升等方式从组织内部填补岗位空缺。当组织内部无法满足或无法全部满足岗位空缺所产生的人力资源需求时，就必须通过外部供给渠道来解决。 然而在很多情况下，及时发现并雇佣到优秀员工并非易事。如随着全球it业的迅速发展，it人才供不应求。据美国信息技术协会报告，在2000年新创造的160万个it工作机会中，有83万个职位将会空缺。 澳大利亚有关机构预测2000年缺乏3万个it专业人才。由于it专业人才的短缺， 人才争夺也达到白热化。不仅各公司、各企业在人才争夺时用尽招数，各国也制定了吸引人才的相应政策，如美国和德国推出绿卡计划。因此，在对人力资源供给进行预测时，必须对劳动力市场供给有个清醒的判断。 人力资源需求预测的典型步骤 人力资源需求预测分为现实人力资源需求、未来人力资源需求预测和未来流失人力资源需求预测三部分。具体步骤如下： 1、根据职务分析的结果，来确定职务编制和人员配置； 2、进行人力资源盘点，统计出人员的缺编、超编及是否符合职务资格要求； 3、将上述统计结论与部门管理者进行讨论，修正统计结论； 4、该统计结论为现实人力资源需求； 5、根据企业发展规划，确定各部门的工作量； 6、根据工作量的增长情况，确定各部门还需增加的职务及人数，并进行汇总统计； 7、该统计结论为未来人力资源需求； 8、对预测期内退休的人员进行统计； 9、根据历史数据，对未来可能发生的离职情况进行预测； 10、将8、9统计和预测结果进行汇总，得出未来流失人力资源需求； 11、将现实人力资源需求、未来人力资源需求和未来流失人力资源需求汇总，即得企业整体人力资源需求预测。 我的也不是很全面 希望能帮到你
现在是互联网时代了，随着电脑的普及，上网浏览网页的人越来越多了，而网页的建设是需要UI设计专业的人进行处理的，现在市场对于这个专业的人才需求越来越大，就业岗位逐渐增多，UI设计专业的就业前景也越来越好而且这个专业是0基础入门的，不用担心没有了解过，会学不好，来我们学校学习这个专业的同学都是没有基础的，都是新手
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