[发明专利]一种区域劳动力需求增量预测方法

权利要求书

1.一种区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10：搜集过去指定时间段单位用工信息；

S20：对S10所搜集到的数据进行异常值检测、异常值处理和空值处理；

S30：利用S20预处理过的数据计算过去用工景气指数；

S40：对S30所得过去用工景气指数进行平稳性检验；

S50：对S40所得过去用工景气指数进行数学建模，获得未来用工景气指数预测模型；

S60：根据S40所得未来用工景气指数预测模型预测未来指定时间段的预测值，进行累加恢复，获得未来用工景气指数；

S70：根据本地区的市场发展规划和行业发展政策所设定未来用工景气指数设定预警值，根据S60所得未来用工景气指数作出相应政策。

2.根据权利要求1所述区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：S50中对S40所得过去用工景气指数采用ARIMA模型进行数学建模的具体步骤如下：

S51：平均过程阶数p取从1至3，自回归过程阶数q取从1至13，以不同的p,q参数进行建模，并计算每次建模结果的AIC值；

S52：根据S51所计算的AIC值，查找最小的AIC值，并取最小的AIC值对应的p，q作为最后建模参数，最终确定了d、p、q的未来用工景气指数ARIMA模型；

S53：根据S52所得ARIMA模型预测未来指定时间段的预测值，并对预测值进行累加恢复，获得未来用工景气指数。

3.根据权利要求2所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：S52中，建立未来用工景气指数ARIMA模型后，检验所建立的ARIMA模型的预测误差是否是平稳白噪声，如果否，则需要再次重新调整参数。

4.根据权利要求2所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：S40：对S30所得到的数据进行平稳性检验，若数据满足宽平稳性，可直接采用ARMA模型建模；若数据不满足宽平稳性，则对数据进行差分确保满足宽平稳性，再采用ARIMA模型，并记录差分阶数d。

5.根据权利要求1所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：所述用工景气指数包括总体用工景气指数和分行业用工景气。

6.根据权利要求1所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：未来总体用工增量以及未来分工种用工增量预测方法，与用工景气指数预测方法一致。

7.根据权利要求1所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：S20中所述用工景气指数的计算公式：

用工景气指数＝(用工数上升企业百分比-用工数下降企业百分比)*100+100；

利用以上公式可以计算总体用工景气指数、分行业用工景气指数；

指数值＞100，表明总体劳动力需求或者行业劳动力需求处于上升状态；

指数值＜100，表明总体劳动力需求或者行业劳动力需求处于下降状态。

8.根据权利要求1所述的区域劳动力需求增量预测方法，其特征在于：S20中，采用3σ法则对异常值进行检测，并通过拉格朗日插值法对异常数据处理。