Search results

1

Identyfikacja punktów zwrotnych kryzysu z wykorzystaniem modeli Markowa

100%

Kośko M.

Roczniki Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Toruniu

|

2012

|

issue 11

119-130

EN

The article presents an example of the idea of the Markov processes (chains) to identify phases and turning points in the business cycle. With regard to the business cycle, the states of the process cycle are the phases of the cycle. On the basis of a probability value of transitions between the states, moments of the process transitions between the particular phases of the business cycle can be predicted. The Markov switching models (MS) prove to be a more complex structure based on the concept of the Markov chain model ), where a value de-termination of the states is not required because they are unobservable and esti-mated by means of the model. The paper presents the possibility of employing the Markov chains methodology, as well as of the MS models for identifying and forecasting turning points in the business cycle of the Polish economy based on GDP series

2

The Markov Process as a Model of Migration Based on the Example of the Movement of Banknotes

100%

Manikowski A.

Studia i Materiały

|

2021

|

issue 2(35)

76-92

PL

W artykule przedstawiono sposób wykorzystania łańcucha Markowa do analizy migracji na przykładzie przemieszcza się banknotów między regionami w Polsce. Przedstawiono zastosowanie metodyki szacowania prawdopodobieństw przejścia dla łańcucha Markowa na podstawie makrodanych zebranych w ramach projektu realizowanego w NBP w okresie od grudnia 2015 do końca 2018 roku. Wykazano przydatność zagregowanego w stanach łańcucha Markowa nie tylko jako modelu migracji banknotów, lecz także jako modelu migracji w ogóle. Banknoty traktowane są tu jako towary, więc ich migracja jest ściśle związana m.in. z przemieszczaniem się ludzi (dojazdy do pracy, podróże służbowe itp.). Tak więc tzw. grawitacyjne właściwości migracji gotówki wskazały na model grawitacyjny Reilly’ego jako jeden z najbardziej rozpowszechnionych modeli empirycznych stosowanych w analizach regionalnych. Prawdopodobieństwa przejść łańcucha Markowa wyrażających siłę przyciągania między regionami pozwoliło na oszacowanie modelu grawitacyjnego w celu zidentyfikowania istotnych przyczyn migracji banknotów jak i ludności.

EN

This paper presents a way of using the Markov chain model for the analysis of migration based on the example of banknote migration between regions in Poland. We have presented the application of the methodology for estimating one-step transition probabilities for the Markov chain based on macro-data gathered during the project conducted in the National Bank of Poland (NBP) in the period of December 2015–2018. We have shown the usefulness of state-aggregated Markov chain not only as a model of banknote migration but as migration in general. The banknotes are considered here as goods, so their migration is strictly related to, inter alia, the movement of people (commuting to work, business trips, etc.).Thus, the gravity-like properties of cash migration pointed to the gravity model as one of the most pervasive empirical models in regional science. Transition probability of the Markov chain expressing the attractive force between regions allows for estimating the gravity model for the identification of relevant reasons of note and, consequently, people migration.

3

Forecasting of the Employment Rate in the EU ICT Field

100%

Zatonatska T., Klapkiv Y., Dluhopolskyi O., Fedirko O.

Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe

|

2022

|

vol. 25

|

issue 3

7-25

PL

Zakorzeniona w ostatnim dziesięcioleciu tendencja do wdrażania technologii informacyjno‑komunikacyjnych w przedsiębiorstwach UE spowodowała wstrząsające zmiany na rynku pracy. Ponieważ zapotrzebowanie na personel ICT rośnie, nadal istnieje potrzeba stworzenia kompleksowej strategii skutecznego zarządzania specjalistami ICT na potrzeby restrukturyzacji przedsiębiorstw. Celem badań jest identyfikacja procesów transferu pomiędzy nisko‑ i wysoko wykwalifikowanym personelem ICT oraz przewidywanie wskaźnika zatrudnienia w dziedzinie ICT do 2025 r. W badaniach wykorzystano łańcuch Markowa jako metodę analizy. W OPARCIU O dane statystyczne dotyczące wskaźnika zatrudnienia personelu ICT według poziomu wykształcenia opracowano model łańcucha Markowa, który opisuje procesy personelu ICT o różnym poziomie wykształcenia. Do analizy wykorzystano dane z okresu 2005–2019 do zbudowania prognozy ze względu na brak najnowszych informacji. W efekcie udowodniono, że przy pomocy procesów digitalizacji stopa zatrudnienia pracowników ICT w 2025 r. wzrośnie o 64% w porównaniu z danymi z 2018 r. Badania potwierdziły, że personel ICT będzie bardzo potrzebny do 2023 r., a co ważne, zapotrzebowanie na pracowników o niskich i średnich kwalifikacjach będzie rosło, jak i na wysoko wykwalifikowanych. Stopa zatrudnienia w dziedzinie ICT będzie na wyższym poziomie w 2022 r., ponieważ sprzyjające warunki ekonomiczne dla przyjęcia ICT mu pomogą. Rosnące zapotrzebowanie na personel ICT o niskim i średnim poziomie kwalifikacji będzie zapewnione przez personel przenoszący procesy, przedsiębiorstwa i cyfryzację rządu. Największy wzrost zatrudnienia personelu ICT nastąpi do 2023 r., a w przyszłości wzrost zatrudnienia spowolni. Główną przeszkodą dla wzrostu zatrudnienia poprzez cyfryzację jest globalny kryzys gospodarczy. Wartością dodaną analizy jest prognoza, że największy wzrost zatrudnienia personelu ICT nastąpi do 2023 roku, ale po będzie mało miejsce spowolnienie wzrostu zatrudnienia. Główną przeszkodą we wzroście zatrudnienia poprzez cyfryzację jest światowy kryzys gospodarczy z różnych powodów.

EN

The ingrained tendency to implement information and communication technologies (ICT) in EU enterprises over the last decade has caused dramatic changes in the labor market. Since the demand for ICT personnel is growing, there is still a need to create a comprehensive strategy to effectively manage ICT specialists when restructuring enterprises. The aim of the research is to identify transferring processes between low‑ and high‑skilled ICT personnel and predict the employment rate in the ICT field until 2025. A Markov chain was used as the method of analysis. Using statistical data about the employment rate of ICT personnel by education attainment level, we have built a Markov chain model that describes the processes of ICT personnel with different levels of education. Data from 2005 to 2019 was used to build forecasting because of the absence of the latest information. We demonstrate that with the help of digitalization, the employment rate of ICT staff in 2025 will increase by 64% compared to 2018. The research verifies that ICT personnel will be in great demand until 2023 and, importantly, low‑ and middle‑skilled personnel will be in demand, as well as high‑skilled personnel. The employment rate in the ICT field will be at its highest level in 2022 as the favorable economic conditions for ICT adoption will help it. The growing demand for low‑ and medium‑skilled ICT staff are met both by staff relocation processes and by the increasing digitalization of business units and public sector institutions. The added value of the analysis is the prediction that the largest growth in ICT personnel employment will occur by 2023, but employment growth will slow down after that. The main obstacle to employment growth through digitalization is the global economic crisis because of different reasons.

Refine search results

1 Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe

1 Roczniki Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Toruniu

1 Studia i Materiały

1 2022

1 2021

1 2012

1 Dluhopolskyi O.

1 Fedirko O.

1 Klapkiv Y.

1 Kośko M.

1 Manikowski A.

1 Zatonatska T.

Identyfikacja punktów zwrotnych kryzysu z wykorzystaniem modeli Markowa

The Markov Process as a Model of Migration Based on the Example of the Movement of Banknotes

Forecasting of the Employment Rate in the EU ICT Field