Аналіз економетричних моделей дослідження безробіття
Анотація. Безробіття є ключовим показником соціально-економічного розвитку країни, що відображає стан ринку праці та загальну економічну ситуацію. Дослідження його динаміки та факторів впливу важливе для формування ефективної державної політики та прогнозування змін на ринку праці. Економетричні моделі дозволяють формалізувати взаємозв’язки між макроекономічними змінними, визначити основні фактори впливу та прогнозувати рівень зайнятості. Дослідження зосереджене на аналізі та порівнянні економетричних методів, зокрема регресійних моделей, моделей часових рядів (ARIMA, VAR та GARCH), пробіт- та логіт-моделей. Розглядаються їхні переваги, обмеження та практичне застосування для моделювання соціально-економічних процесів, зокрема безробіття. Результати можуть бути корисними для науковців, аналітиків, інвесторів та державних органів у сфері управління ринком праці та інвестиційною діяльністю.
Для аналізу безробіття в економетриці використовуються різні методи, серед яких регресійний аналіз, моделі часових рядів, панельні моделі, логіт- та пробіт-аналіз [1].
Регресійний аналіз – це статистичний метод, який може перевірити гіпотезу про те, що змінна залежить від однієї або декількох інших змінних, такими як валовий внутрішній продукт, рівень інфляції, державні витрати та рівень оплати праці [2]. Далі він може дати оцінку величини впливу зміни однієї змінної на іншу. Однак, більш складні економічні явища потребують застосування множинної регресії, яка вже допоможе врахувати вплив кількох факторів одночасно [3].
Також, для прогнозування рівня безробіття широко застосовуються моделі часових рядів, зокрема ARIMA (авторегресійна інтегрована модель ковзного середнього) та VAR (векторна авторегресія) [4]. Ці моделі дозволяють прорахувати динаміку безробіття на основі попередніх значень та аналізувати вплив різних економічних явищ (шоків). Наприклад, VAR корисні для дослідження того, як зміна головних макроекономічних параметрів, таких як рівень інвестицій чи державних витрат, впливає на рівень безробіття у короткостроковій та середньостроковій перспективі.
Крім цього, у дослідженні безробіття ще використовують моделі GARCH, які дозволяють оцінювати волатильність ринку праці та прогнозувати можливі зміни [5]. Це особливо важливо для тих випадків, коли зазначають кризові явища або характеризують нестабільність ринковими умовами.
Ще одним підходом до економетричного аналізу безробіття є застосування пробіт- та логіт-моделей, які використовуються, щоб вивчити саме вірогідність потрапити особі в стан безробіття залежно від її віку, рівня освіти, професійного досвіду та інших соціально-економічних характеристик. Ці моделі дозволяють дослідникам оцінити індивідуальні ризики безробіття та сформулювати рекомендації щодо підвищення рівня зайнятості вразливих груп населення.
Безумовно, важливим напрямком дослідження є аналіз факторів, що безпосередньо впливають на рівень безробіття населення. До цього належить макроекономічні умови, такі як загальний рівень розвитку, зміни в структурі економіки, вплив економічного розвитку, зміни в структурі економіки, вплив технологічного прогресу та автоматизація виробництва. Окрім вище наведеного, значну роль відіграє державна політика у сфері ринку праці, включаючи регулювання мінімальної заробітної плати, надання соціальних виплат, підтримку малого та середнього бізнесу [7].
Застосування економетричних моделей для прогнозування безробіття є важливим інструментом для формування ефективної державної політики зайнятості. Аналіз часових рядів, регресійні моделі та ймовірнісні методи дозволяють урядам та економістам не лише прогнозувати рівень безробіття, а й оцінювати ефективність заходів, спрямованих на його зниження. Однак варто зазначити, що економетричні моделі мають свої обмеження, зокрема, вони чутливі до змін економічного середовища та якості вхідних даних. У реальній практиці доцільно використовувати комбіновані підходи, які поєднують різні економетричні моделі та дозволяють зменшити похибку прогнозування [6].
Таким чином, аналіз безробіття за допомогою економетричних моделей є важливим інструментом у вивченні ринку праці та розробці економічної політики. Вибір конкретної моделі залежить від доступності даних, мети дослідження та особливостей економічного середовища. Використання сучасних методів аналізу дозволяє не лише краще розуміти динаміку безробіття, а й розробляти ефективні стратегії його зниження.
Література
- Вільчинська О. М. Дослідження факторів впливу на ринок робочої сили за допомогою економетричного моделювання. Економіка та суспільство, вип. 62 (Квітень). 2024. URL: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-62-169.
- LibreTexts. 13.4: Рівняння регресії. URL: https://ukrayinska.libretexts.org.
- Гур’янова Л. С., Клебанова Т. С., Сергієнко О. А., Прокопович С. В. Економетрика : навчальний посібник для студентів напряму підготовки “Економічна кібернетика” всіх форм навчання. Харків : Вид. ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2015. 384 с.
- Stock J. H., Watson M. W. Introduction to Econometrics. Pearson, 2019.
- Ковальчук В. В. Економетричні методи та моделі аналізу ринку праці. Київ : КНЕУ ім. В. Гетьмана, 2020.
- Pesaran H. M. Time Series and Panel Data Econometrics. Oxford University Press, 2015. 1104 р.
- Baltagi B. H. Econometric Analysis of Panel Data. Wiley, 2013. 388 р.