Užimtumo lygio priklausomybės nuo socioekonominių rodiklių

Abstract

Magistrinio darbo tikslas - pagal turimus 2005-2016 metų statistinius duomenis atlikti užimtumo lygio nuo socioekonominių rodiklių statistinę analizę. Darbe išnagrinėti 2005-2016 metų Europos Sąjungos statistiniai duomenys, atlikta dirbančiųjų kiekio valstybėje nuo socioekominių rodiklių statistine analize, remiantis panelinių duomenų teorija. Duomenys surinkti iš [22], [23] internetinių svetainių ir apdoroti statistinių duomenų apdorojimo programa Gretl. Darbe išnagrinėta panelinių duomenų teorija, praktiškai išbandyti trys panelinių duomenų apdorojimo medeliai: laisvosios konstantos, fiksuoto efekto ir atsitiktinio efekto modeliai. Gauta regresijos lygtis, kuri nusako kokie socioekonominiai rodikliai daro įtaka dirbančiųjų kiekiui valstybeje. Atskirai įvertinta dirbančiųjų kiekio analizė valstybėje pagal lytį, gautos skirtingos regresijos lygtys. Atlikta analizė dirbančiųjų kiekio analize pagal šešias amžiaus grupes, gautos skirtingos regresijos lygtys. Rezultatai aprašyti ir suformuotos išvados.

The purpose of the master’s thesis is to perform the employment rate from the socioeconomic indicators statistical analysis according to available statistics for 2005-2016. In this study paper examined 2005-2016 statistical data of the European Union, performed by the analysis of statistics on the number of people employed in the country from socio-economic indicators, based on panel data theory. Data collected from [22], [23] websites and processed statistical data processing software called Gretl. In this work analyzed panel data theory, practically testing three panel data processing trees: free constants, fixed effects and random effects models. A regression equation has been obtained, which shows what socioeconomic indicators affect the number of people in the state. Separate analysis of the number of employees by country by gender, it gives rise to different regression equations. The analysis of the number of employees in the six age groups was carried out, different regression equations were obtained. The results are described in the formulation conclusions.