Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Structural unemployment" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
A few remarks on the stochastic structure of the unemployment rate in Poland by gender
Kilka uwag o stochastycznej strukturze stopy bezrobocia w Polsce według płci
Autorzy:
Jaworski, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425032.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Unemployment rate
rotational design
structural time series
poziom bezrobocia
plany rotacyjne
strukturalne szeregi czasowe
Opis:
The quarterly unemployment rate from the Labour Force Survey covering Poland’s data from the first quarter 2005 to the third quarter 2019 was investigated. The issue was to reveal its stochastic structure as a trend, seasonality and disturbance and to make a prognosis. The analysed data comes from a survey based on rotational design, so the problem of possibly autocorrelated survey errors was taken into consideration. Following Harvey (2000), Pfeffermann, Feder, and Signorelli (1997), Yu and Mantel (1997) and Bell and Carolan (1998) it seemed to be of great importance to include the proper autocorrelation structure of the errors into a statistical treatment. It appeared that for Polish unemployment data that structure was not as it could have been expected. After the model was fitted to the data, a conclusion about the specificity of the unemployment rate with respect to gender was drawn. Unemployment forecast until 2020:Q4 is provided.
Analizowana jest kwartalna stopa bezrobocia według Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności w zakresie od pierwszego kwartału 2005 r. do trzeciego kwartału 2019 r. Celem pracy jest dopasowanie strukturalnego modelu szeregu czasowego obejmującego trend, sezonowość oraz błąd, a także wyprowadzenie prognozy bezrobocia. Ponieważ analizowane dane zebrano według rotacyjnego planu losowania, błędy powinny być ze sobą skorelowane. Zgodnie z sugestią autorów, takich jak: Harvey (2000), Pfeffermann i in. (1997), Yu i in. (1997) oraz Bell i in. (1998), wzięcie tego faktu pod uwagę jest niezwykle ważne przy wyborze modelu statystycznego. Okazało się, że w przypadku analizowanych danych postać zależności błędów nie jest taka, jakiej by należało oczekiwać. Po uwzględnieniu struktury szeregu czasowego stopy bezrobocia dopasowano odpowiedni model. Na podstawie oceny składowych modelu porównano poziom bezrobocia wśród kobiet i mężczyzn oraz wyprowadzono prognozę do czwartego kwartału 2020 r.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 2; 41-52
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies