数学建模读书报告

看了历届的建模论文，并简单分析，发现历届用到的工具知识有数据分析预测，几何，概率，优化设计，图论，微分方程，物理，工学，生物等，其中数据分析预测和物理方面的知识用的最普遍。因此我们对选择了09年A与10年B重点阅读反思，产生了以下感想。 1.在知识储备上：

我们的知识基础比较薄弱，而建模要用到的知识范围广泛，方法技巧比较灵活，在这么有限的时间里我们能做到的只是通过往年真题，分析建模可能会涉及到的知识，梳理已有的知识（包括老师讲到的，平时学习的阅读到的)，了解我们所擅长的和我们的盲区。为今后选题做准备。

2.建模论文撰写需要注意的地方

论文包括：摘要，问题重述，问题分析，模型假设与记号，模型建立与求解（包括各问题的解答、流程图、图表并茂），模型检验，模型的评价及改进，参考文献，附录共9个部分

摘要切忌大、空、虚，篇幅要要适当。问题重述不是对原问题的简单描述而不是重复原题。模型假设与记号假设要数学化，归结出一些重要的假设，一般3~5条；设计好符号，使人看起来清楚。建模与求解说明建模的思路，针对每一个问题进行回答，图文并茂，设计2~3个模型（一个简单的、再对模型进行改进，得到第二个生动的模型）。模型优缺点及改进要提出一些新的思路，使问题更精确、也使模型得到进一步优化。

以下就这两篇论文具体谈一谈。 2009年a题 城镇就业人数影响因素分析

就我国就业人数或城镇登记失业率研究如下问题。 1.对有关统计数据进行分析，寻找影响就业的主要因素或指标。

在回顾经济学中有关就业的理论的基础之上，我们从就业供给·需求的整体框架出发，

总结分析出我国城镇就业压力大体受以下方面因素的影响： 从劳动力供给方来看：1)人口基数大、增长速度快，我国目前处于劳动力供给最为丰富的时期，并且这种趋势还将持续相当长的一段时期。．2)城市外来人口的涌入，中国历史中的城乡分割的二元结构管理政策，在很长的一段时间里阻碍了农村剩余劳动人口向城市的转移，使得农村集聚了数量相当大的剩余劳动人口．3)劳动者技能和偏好，在就业市场上，一方面某些行业存在着劳动力剩余，但是同时另外的不少行业也存在着供不应求的现象．

从劳动力需求方来看：1)国有企业与民营企业比例，国有企业属于资本密集型企业，吸纳劳动力有限．与之相对应的民营企业大多属于劳动密集型企业，对劳动力数量需求较大，但是规模较小。．2)产业结构的不平衡如今的中国仍然处于工业化中期，第二产业仍然是劳动力的主要去向，服务业的发展是解决就业压力的一个重要解决途。3)其他要素对劳动力的替代作用．4)地域发展差距造成的就业压力，中

国劳动力就业问题，明显地呈现出地域性的非均衡特征。5)行业投资的程度，各行各业除了会公布工业总产值、工业增加值、利润总额等重要指标之外，还会将该时间段(通常以年或季度为单位)的投资情况公布出来．

2.建立城镇就业人数或城镇登记失业率与上述主要因素或指标之间联系的数学模型。

1．2退势平稳序列模型拟合

进一步利用退势平稳序列模型对拟合就业人数的时间序列进行拟合来审视时间序列被

自身解释的程度．使用Eviews6软件对得到该时间序列函数表达式为：

ENt=10685+1234T+钍t(令T=1952年时，t=1) (2．05)(10．54) 其中，ut=0．90ut一1+Vt (17．76)

整理后得到ENt=10685+1234T+0.9(ENt一1—10685—1234(T一1))+Vt，

即，ENt=2179+123T+0．9ENt一1+Vt．

使用GARCH模型对外在因素和内在规律作用比例进行评判,利用

GARCH模型来对波动规律进行评判．GARCH的意思是广义自回归条件异方差(General ARCH)，旨在对因变量(被解释变量)的方差进行描述和预测，其中，被解释变量的方差按照公式的设定可能依赖于该变量的过去值，或依赖于一些独立的外生变量．GARCH模型的表达式中，第一个方程称为均值方程，Y。是被解释变量，z是解释变量，第二个方程称为方差方程，P是ARCH项的最大滞后阶数，q是GARCH项的最大滞后阶数．

…… 此处隐藏382字 ……

3.对上述数学模型从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度，尝试建立比较精确的数学模型。（由于时间限制，建议适度即可）

就业人数外部影响因素的分析 1)对相关指标筛选 格兰杰因果检验原理

在计量经济学中，我们如果要判断两个指标之间是否存在着因果关系，就会运用到格兰杰因果关系检验方法(Granger no—causality test)，它的基本思想是：如果X的变化引起Y的

变化，则X应该有助于预测Y，即在Y关于X的过去值回归中，增加X的过去值作为独立变量应当显著地增加回归的解释能力．检验X是否为引起Y变化的原因基本过程如下： ①作为原假设“X不是引起Y变化的原因”

②带入Y对Y的滞后项及X的滞后项进行回归，建立无限制条件的回归模型：

③把Y只对Y的滞后值进行回归，建立有限制条件的回归模型： ④用回归模型的残差平方和计算F统计值，检验回归系数b1，b2，?是否同时显著地不为零．如果是，就拒绝“X不是引起Y变化的原因”的原假设，即X是引起Y变化的原因，说明z与Y存在因果关系．同理可以检验Y是否为X的因．

2)使用格兰杰检验方法对目标指标与变量指标之间的因果关系进行判断 在本文分析中设定原假设，其中EN是我们的目标指标 就业人