Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
The purpose of this paper is to examine labour market flexibility for a set of Polish provinces. Particularly, labour market inequalities among Polish provinces are analysed indirectly in terms of labour force flows. The text is based on the results conducted with a structural time series model and a stock-flow model of unemployment.
EN
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.
PL
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.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.