Metoda prognozowania rynku pracy z wykorzystaniem wskaźników wyprzedząjacych

• Autorzy: Jarosław Bielak
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaprezentowano metodę krótkookresowego prognozowania rynku pracy w województwie lubelskim, w tym poziomu bezrobocia i zatrudnienia. Badania przeprowadzono w latach 2005-2008. Do budowy prognoz zastosowano modele ARIMA z dodatkowo wprowadzonymi zmiennymi egzogenicznymi, tj. wartościami barometrów nastrojów gospodarczych lub saldami odpowiedzi na poszczególne pytania ankietowe. W pracy opisano procedurę wyboru optymalnych modeli, testowanie jakości oraz ich właściwości prognostycznych i podsumowanie postawionych w czasie okresu badawczego prognoz na podstawie błędów ex post.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

PL

Rynek pracy; Prognozowanie rynku pracy; Bezrobocie; Zatrudnienie; Modele ARIMA

EN

Labour market; Labour market forecasting; Unemployment; Employment; Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models

• Czasopismo: Barometr Regionalny
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 2(12)
• Strony: 57--64

Twórcy

autor

Jarosław Bielak

• Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu

Bibliografia

• 1. Bieć M.: Test koniunktury. Metody, techniki, doświadczenia. Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, 1996
• 2. Bielak J.: Zastosowanie barometru nastrojów gospodarczych do budowy krótkookresowych modeli rynku pracy na poziomie regionu. Zamojskie Studia i Materiały, s. 99-109, Zeszyt 4(23), Zamość, 2007.
• 3. Brockwell P. J., Davis R. A.: Introduction to Time Series and Forecasting. Second Edition. Springer-Verlag, 2002.
• 4. Business Tendency Surveys: A Handbook. OECD, France.
• 5. Cottrell A. et al: Gretl user's guide. Gnu Regression, Econometrics and time-series. May 2007.
• 6. Dagum E. B.: The X11ARIMA Seasonal Adjustment Mathod. Ottawa: Statistics Canada.
• 7. Drozdowicz-Bieć M. (red.): Wskaźniki wyprzedzające. Prace i materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego, SGH, Warszawa 2006, s. 9-100.
• 8. Drozdowicz-Bieć M., Pater R., Wargacki M.: Using Survey Data for Labor Market Leading Index, article presented at 28 th CIRET Conference, Rome, September 2006.
• 9. Eurostat, the Statistical Office of the European Communities: Seasonal Adjustment Interface for Tramo/ Seats and X-12-Arima. Demetra. User Manual.
• 10. Eurostat, the Statistical Office of the European Communities: Seasonal Adjustment with Demetra. Pedagogical Manual.
• 11. EViews 5 User's Guide. Quantitative Micro Software, 2004
• 12. Gaweł A.: Wskaźniki jakościowe testu koniunkturalnego dla przemysłu przetwórczego jako wskaźniki wyprzedzające. w: M. Rekowski (red.): Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, 2003.
• 13. Gomez V., Maravall A.: Programs TRAMO (Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations, and Outliers) and SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series).
• 14. Jankiewicz J.: Prognozowanie koniunktury budownictwa i przemysłu na podstawie wskaźników jakościowych. w: M. Rekowski (red.): Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, 2003.
• 15. Greene, W. H.: Econometric Analysis. Prentice Hall, 5 edition, 2002
• 16. Hague P., Hague N., Morgan C. A.: Badania rynkowe w praktyce. Helion, 2005
• 17. Kowerski M, Bielak J.: Barometr nastrojów gospodarczych jako wskaźnik jakościowy rozwoju regionalnego. Przykład województwa lubelskiego. w: A. F. Bocian (red.): Rozwój regionalny a rozwój społeczny, s. 129-137, Białystok, 2006.
• 18. Łuczyński W.: Prognozowanie koniunktury gospodarczej. w: M. Rekowski (red.): Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, 2003.
• 19. Rekowski M.: Wskaźniki wyprzedzające w prognozowaniu cykli gospodarczych. w: M. Rekowski (red.): Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, 2003.
• 20. Shiskin J., Jung A. H., Musgrave J. C.: Summary of The X-11 Variant of The Census Method II Seasonal Adjustment Program. BCD Technical Paper.
• 21. U. S. Census Bureau: X12 Arima. Reference manual

Identyfikatory

DOI

doi.org/10.56583/br.1482