Model nieproporcjonalnej intensywności Coxa w analizie bezrobocia

• Autorzy: Beata Bieszk-Stolorz , Iwona Markowicz

Warianty tytułu

The Cox Non-proportional Hazards Model in the Analysis of Unemployment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest analiza wpływu cech osób bezrobotnych na czas znalezienia zatrudnienia. Wpływ ten może zmieniać się wraz z czasem. Analizę taką umożliwia zastosowanie modelu nieproporcjonalnej intensywności Coxa. W modelu tym zakłada się, że wpływ zmiennej objaśniającej na intensywność zależy od czasu, czyli intensywność względna zmienia się w czasie. Wstępne badania wskazują, że ilorazy intensywności nie zawsze są jednakowe dla bezrobotnych o różnym czasie poszukiwania pracy. Zastosowano model postaci: h t X h t β X δ X g t = =   =  + ×    Σ Σ , dla X = (X1, ..., Xp).W artykule oszacowano modele intensywności dla funkcji g zdefiniowanej w różny sposób (funkcje ciągła i skokowa). W przykładzie empirycznym wykorzystano dane osób wyrejestrowanych z Powiatowego Urzędu Pracy w Szczecinie 2010 roku. Szanse na podjęcie pracy zostały ocenione na tle innych przyczyn wyrejestrowania.(abstrakt oryginalny)

EN

The aim of the article is to analyse the influence of unemployed persons features on the time spent on finding the place of employment. This influence can change in time. The analysis is possible using Cox non-proportional hazards model. In this model it is implied that the influence of explanatory variable on hazard depends on time, so hazard`s ratios change in time. We get the marks of parameters which are constant in time by using proportional hazards model. Hazards ratio for two units with different value of analyzed feature is going to be averaged for the whole researched period. Preliminary research points that the quotients are not always the same for unemployed persons with different time of looking for a place of employment. The results allowed to state if the influence of gender, age and education on chances to find a place of employment changed in time. The model has been applied: ()()()011,expppiiiiiihtXhtXXgtβδ===+×ΣΣ, for X = (X1, ..., Xp). In this article the hazard models for function g defined in various ways are estimated (continuous and discontinuous functions). Data of persons registered in the Local Labour Office in Szczecin in 2010 are used in an empiric example. The chances of taking up the job are assessed against other causes of registering out.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Bezrobocie

EN

Unemployment

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 309 Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki
• Strony: 114--126

Twórcy

autor

Beata Bieszk-Stolorz

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Iwona Markowicz

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Ata N., Sözer M.T., Cox regression models with nonproportional hazards applied to lung cancer survival data, "Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics" 2007, Vol. 36, No. 2, ss. 157-167.
• Bednarski T., Ocena przydatności danych BAEL dla charakterystyki rozkładu czasu poszukiwania pracy na przykładzie danych z lata 2001-2002, "Studia Ekonomiczne" 2005, nr 4.
• Bieszk-Stolorz B., Markowicz I., Modele regresji Coxa w analizie bezrobocia, CeDeWu, Warszawa 2012.
• Cox D.R., Regression Models and Life-Tables, "Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)" 1972, Vol. 34, No. 2, ss. 187-220.
• Frątczak E., Gach-Ciepiela U., Babiker H., Analiza historii zdarzeń. Elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań, SGH, Warszawa 2005.
• Gołata E., Estymacja pośrednia bezrobocia na lokalnym rynku pracy, Prace Habilitacyjne 11, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Poznań 2004.
• Therneau T. M., Grambsch P. M., Modelling Survival Data: Extending the Cox Model, Springer, New York 2000.