信息分析与预测论文
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘要：
中国大学生的就业形势越来越严峻，高校扩招，毕业生的人数快速增加，就
业岗位越来越饱和，大学生就业难的问题已经引起了社会各界的关注。
本文采用三次指数平滑法对大学生的就业人数进行分析和预测，并根据当前
存在的问题进行分析，并提出一些建议。
关键词：大学生 就业 分析 预测 三次指数平滑法
近年来,中国大学毕业生数量逐年增多,大学生面临非常严峻的就业形势,加
之当前金融危机的影响,毕业生的就业受到前所未有的挑战,大学生在毕业后能否
顺利就业,已成为全社会普遍关注的热点问题。大学生就业难既有社会原因、政
策原因,也有大学生自身的原因。解决大学生就业难的问题事关大学生的切身利
益,更关系到社会的和谐稳定,需要政府、企业、高校和大学生共同的努力。
（一） 对大学生就业人数的分析预测
本文将采用三次指数平滑法对我国高校的就业人数进行分析预测。
首先让我们认识一下什么是三次指数平滑法。
1、 指数平滑法
指数平滑法是1960年由美国人布郎为进行库存预测而首先提出来的,是一
种在逐次实际观察基础上系统地对某一预测模型的估计系统进行修正的预测方
法。预测策略是将历史观察外推至未来，然后根据自适应原理，对变化了的需求
型式进行修正。即就是将历史数据中的随机因素加以过滤，消除统计数据的起伏
波动状况，使不规则的线型大致规则化，以便把握事物发展的主流，突出事物发
展的方向和趋势。这一方法作为移动平均法的改进和发展，与其它时间序列法相
比既不需要存储很多历史数据，考虑了各期数据的重要性，且使用了全部历史资
料，在进行时间预测时，只需要有当期的实际值和前期的预测值，再由预测者选
用一个较合理的平滑系数a 即可进行简单的预测，当然进行二次、三次、乃至更
高次预测时，就稍微复杂点。这一方法既简捷又方便，故它在实际预测中占有较
重要的位置。
2、 三次指数平滑原理
一次指数平滑值对于原时间序列数据存在一个滞后偏差。所以，当时间序列
数据呈递增或递减的趋势，即存在线性趋势时，就不能使用一次指数平滑法进行
预测。与移动平均法同样道理，我们可以求出二次指数平滑值并利用滞后偏差的
规律性，建立线性平滑时间关系模型，然后进行预测。如果时间序列数据的倾向
性呈非线性，二次指数平滑法就不足以解决预测问题，而必须使用三次指数平滑。三次指数平滑几乎适用于所有的时间序列数据预测问题。
三次指数平滑的公式：
s y s t t t
)1(1)
1()-1(-+=αα s s s t t t )2(1)
1()2()1(--+=αα s s s t t t
)3(1)2()3()1(--+=αα
三次指数平滑时间关系预测模型为：l c l b a y
t t t l t 2++=+ 平滑系数公式为：s s s a t t t t )
3()2()1(33+-= []
s s s b t t t t )3()2()1(2)34()45(2)56()1(2ααααα-+----= []s s s c t t t t )3()2()1(2
22)1(2+--=αα 其中：s t )1(___第t 时期的一次指数平滑值；
s t
)
2(___第t 时期的二次指数平滑值； s t )3(___第t 时期的三次指数平滑值；
y t