论文部分内容阅读
【摘 要】文章通过建立Markov模型，利用转移矩阵的长程比例对高校毕业生就业质量进行预测。就业质量的检测不仅对高校招生简章、学科专业设置、教学观念转变、人才培养方案优化、毕业生自身素质能力提升等方面都具有非常重要的作用，而且能够为高校的进一步发展提供一定的指导意义和作用。
【关键词】Markov模型；高校毕业生；就业质量；状态转移矩阵
【中图分类号】G645 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）02-0230-02
近年来，随着教育的“大众化”，高校毕业生就业数量日趋稳定，毕业生就业质量成为家庭和社会共同关注的热点问题。党的十八大报告提出“推动实现更高质量毕业生就业”，对毕业生就业及就业质量提出了明确要求[1]。就业质量是检测高校整体实力的一块“试金石”，其对高校毕业生就业质量评价体系的优化完善、高校毕业生就业工作改革与创新、促进高校人才培养质量提高等方面都具有非常重要的作用。
Markov模型是一种概率模型，Markov预测法是现代预测方法的一种，它主要是利用概率转移矩阵对已知因素进行对分析[2]。本文通过Markov理论的研究，结合就业等级、就业状态等研究因素，构建了Markov预测模型，使用转移概率矩阵的计算方法，对高校毕业生的就业质量作出预测。
1 模型建立
其中为ni学生所处i等级的人数，n11，n12，n13，n14表示第一次就业中获得优等成绩的n1名学生中，在第二次就业中获得优、良、中、差的学生人数。
（5） 就业评价 确定就业质量的评价标准。假若确定90分以上评为“优”，80～90分评为“良”，70～80分以上评为“中”，70分以下评为“差”，则可通过比较转移矩阵的长程比例及平稳分布的大小来对就业质量进行预测。
2 实例分析
本文针对某高校商学院2010届毕业生中国际经济贸易专业115人、行政管理专业90人及投资学专业48人的就业情况展开跟踪调查，统计周期为2014年9月至2016年9月，为了更好地对学生进行调查，周期内每年做一次调查。通过实际跟踪调查，得出以下数据：国际贸易专业初次（2014年9月）就业等级的频数向量S1=（20，25，30，40），行政管理专业初次就业等级的频数向量S2=（15，20，35，20），投資学专业初次就业等级的频数向量S3=（4，6，18，20），则有
经过调查后发现两个专业的学生的状态转移矩阵为
同理可解得（1）（2）（3）各专业的出平稳分布为
依据就业质量评价标准，商学院各专业就业预测评分依次为
通过以上数据可以明确发现，商学院各个专业的就业情况是有差异的：国际经济贸易专业学生的就业情况相对来说比较好，接近“优”；投资学专业就业情况在“良”，行政管理专业就业情况处于其他两个专业中间。
3 结语
综上可见，利用Markov过程可以通过学生不同时期的就业情况预测高校各专业毕业生的就业质量，高校可以在数据的基础上，结合实际情况，完善校企合作体制和工学结合的人才培养模式，改进教学方法，把创业教育和教育教学相结合，提升毕业生就业质量，同时学生可以依据预测结果选择优势专业，加快就业转移，全方面提升就业质量。
参 考 文 献
[1]吴新中，董仕奇.高校毕业生就业质量评价要素及体系建构[J].科技进步与对策，2017，34（4）：140-144.
[2]梁爱凝.马尔可夫链在天气预测中的应用[J].价值工程，2016（23）：622-624.
[3]吕军成，何琳.Markov过程在职业教育就业体系中的应用[J].通化师范学院学报，2012，33（8）：7-9.
[4]袁晖光.大学生就业难本质探源[M].北京：中国社会科学出版社，2013.
[5]刘志，徐文.中国高校毕业生就业状况监测研究的最新进展[J].社会科学战线，2011（3）：257-259.
[6]吕何新，章清，陆桂芹.我国大学生就业状况监测网络体系的构建[J].教育发展研究，2015（3）：65-70.
[7]廖普明.基于马尔科夫链状态转移概率矩阵的商品市场状态预测[J].统计与决策，2015（2）：97-99.
[8]马越.论高校毕业生就业监测预警的必要性[J].社科纵横，2012（7）：161.
[9]高发玲，林鑫，杜美华.基于Markov链的男女大学生的数学能力差异分析[J].江汉大学学报（自然科学版），2016，44（1）：26-29.
[10]蒋飞翔，孙有信.马尔科夫分析法在旅客运输市场中的应用[J].交通科技与经济，2011（5）：100-105.
[11]陈卓，连翠芬，潘瑞凯.吸收马尔可夫链模型在山西省农业转移人口就业趋势预测中的应用研究[J].经济师，2015（9）.
[12]朱磊，石慧，吴瑾.马尔可夫预测在IT项目进度管理中的应用[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2009（4）：625-628.
【关键词】Markov模型；高校毕业生；就业质量；状态转移矩阵
【中图分类号】G645 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）02-0230-02
近年来，随着教育的“大众化”，高校毕业生就业数量日趋稳定，毕业生就业质量成为家庭和社会共同关注的热点问题。党的十八大报告提出“推动实现更高质量毕业生就业”，对毕业生就业及就业质量提出了明确要求[1]。就业质量是检测高校整体实力的一块“试金石”，其对高校毕业生就业质量评价体系的优化完善、高校毕业生就业工作改革与创新、促进高校人才培养质量提高等方面都具有非常重要的作用。
Markov模型是一种概率模型，Markov预测法是现代预测方法的一种，它主要是利用概率转移矩阵对已知因素进行对分析[2]。本文通过Markov理论的研究，结合就业等级、就业状态等研究因素，构建了Markov预测模型，使用转移概率矩阵的计算方法，对高校毕业生的就业质量作出预测。
1 模型建立
其中为ni学生所处i等级的人数，n11，n12，n13，n14表示第一次就业中获得优等成绩的n1名学生中，在第二次就业中获得优、良、中、差的学生人数。
（5） 就业评价 确定就业质量的评价标准。假若确定90分以上评为“优”，80～90分评为“良”，70～80分以上评为“中”，70分以下评为“差”，则可通过比较转移矩阵的长程比例及平稳分布的大小来对就业质量进行预测。
2 实例分析
本文针对某高校商学院2010届毕业生中国际经济贸易专业115人、行政管理专业90人及投资学专业48人的就业情况展开跟踪调查，统计周期为2014年9月至2016年9月，为了更好地对学生进行调查，周期内每年做一次调查。通过实际跟踪调查，得出以下数据：国际贸易专业初次（2014年9月）就业等级的频数向量S1=（20，25，30，40），行政管理专业初次就业等级的频数向量S2=（15，20，35，20），投資学专业初次就业等级的频数向量S3=（4，6，18，20），则有
经过调查后发现两个专业的学生的状态转移矩阵为
同理可解得（1）（2）（3）各专业的出平稳分布为
依据就业质量评价标准，商学院各专业就业预测评分依次为
通过以上数据可以明确发现，商学院各个专业的就业情况是有差异的：国际经济贸易专业学生的就业情况相对来说比较好，接近“优”；投资学专业就业情况在“良”，行政管理专业就业情况处于其他两个专业中间。
3 结语
综上可见，利用Markov过程可以通过学生不同时期的就业情况预测高校各专业毕业生的就业质量，高校可以在数据的基础上，结合实际情况，完善校企合作体制和工学结合的人才培养模式，改进教学方法，把创业教育和教育教学相结合，提升毕业生就业质量，同时学生可以依据预测结果选择优势专业，加快就业转移，全方面提升就业质量。
参 考 文 献
[1]吴新中，董仕奇.高校毕业生就业质量评价要素及体系建构[J].科技进步与对策，2017，34（4）：140-144.
[2]梁爱凝.马尔可夫链在天气预测中的应用[J].价值工程，2016（23）：622-624.
[3]吕军成，何琳.Markov过程在职业教育就业体系中的应用[J].通化师范学院学报，2012，33（8）：7-9.
[4]袁晖光.大学生就业难本质探源[M].北京：中国社会科学出版社，2013.
[5]刘志，徐文.中国高校毕业生就业状况监测研究的最新进展[J].社会科学战线，2011（3）：257-259.
[6]吕何新，章清，陆桂芹.我国大学生就业状况监测网络体系的构建[J].教育发展研究，2015（3）：65-70.
[7]廖普明.基于马尔科夫链状态转移概率矩阵的商品市场状态预测[J].统计与决策，2015（2）：97-99.
[8]马越.论高校毕业生就业监测预警的必要性[J].社科纵横，2012（7）：161.
[9]高发玲，林鑫，杜美华.基于Markov链的男女大学生的数学能力差异分析[J].江汉大学学报（自然科学版），2016，44（1）：26-29.
[10]蒋飞翔，孙有信.马尔科夫分析法在旅客运输市场中的应用[J].交通科技与经济，2011（5）：100-105.
[11]陈卓，连翠芬，潘瑞凯.吸收马尔可夫链模型在山西省农业转移人口就业趋势预测中的应用研究[J].经济师，2015（9）.
[12]朱磊，石慧，吴瑾.马尔可夫预测在IT项目进度管理中的应用[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2009（4）：625-628.