Prognozowanie rynku pracy województwa lubelskiego z wykorzystaniem modeli ARIMA i ARIMAX

Bielak, Jarosław

doi:doi.org/10.56583/br.1379

Author

Bielak Jarosław (Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu)

Title

Prognozowanie rynku pracy województwa lubelskiego z wykorzystaniem modeli ARIMA i ARIMAX
Forecasting of Lublin Voivodeship Labor Market by Applying ARIMA and ARIMAX Models

Source

Barometr Regionalny, 2010, nr 1(19), s. 27-44, rys., tab., bibliogr. 9 poz.

Keyword

Prognozowanie, Indeks nastrojów gospodarczych, Modele ARIMA, Rynek pracy
Forecasting, Economic Sentiment Index, Autoregressive integrated moving average (ARIMA) models, Labour market

Note

streszcz., summ.

Country

Województwo lubelskie
Lubelskie Voivodeship

Abstract

W artykule przedstawiono metodę prognozowania rynku pracy - poziomu bezrobocia i przeciętnego zatrudnienia - w woj. lubelskim w oparciu o modele ARIMA i ARIMAX. Dodatkowymi zmiennymi egzogenicznymi wprowadzanymi do standardowych modeli ARIMA były szeregi wartości indeksu nastrojów gospodarczych. Pokazano różnice we wskaźnikach charakteryzujących jakość prognoz generowanych przez model ARIMAX i "czysty" model ARIMA. Uwzględniono modele budowane dla danych kwartalnych i dla danych miesięcznych oraz omówiono sposób konwersji kwartalnych szeregów czasowych indeksu nastrojów gospodarczych do szeregów miesięcznych. Wykonano analizę weryfikującą rzeczywistą przydatność takiej metody prognozowania i korzyści płynące z jej stosowania. (abstrakt oryginalny)

In the article practical application of models ARIMA and ARIMAX to forecast Lublin Voivodeship labor market - number of unemployed persons and average paid employment in enterprise sector - is presented. Additional variable in the ARIMAX models is economic sentiment index (barometer). The differences between forecast obtained by ARIMA models and forecasts obtained by ARIMAX models are shown. Quarterly and monthly time series are taken into consideration. Additionally method of conversion economic sentiment index from quarterly to monthly frequency is discussed. In the last part of paper the presented forecasting method is reviewed. (original abstract)

Accessibility

The Library of Warsaw School of Economics
The Main Library of the Wroclaw University of Economics

Full text

Bibliography

Bielak J. (2010): Prognoza wybranych wskaźników rozwoju gospodarczego województwa lubelskiego na I i II kwartał 2010 roku, [w:] "Lubelski Barometr Gospodarczy. Raporty", nr 3.
Brockwell P.J., Davis R.A. (2002): Introduction to Time Series and Forecasting, Springer, New York.
Cottrell A., Lucchetti R. (2010): Gretl User's Guide. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library, March.
Drozdowicz-Bieć M., Pater R., Wargacki M. (2008): Using Survey Data for Labor Market Leading Index, [w:] Polish Contribution to 28th CIRET Conference, Warsaw School of Economics, Warsaw.
Kowerski M, Bielak J. (2006): Barometr nastrojów gospodarczych jako wskaźnik jakościowy rozwoju regionalnego.
Przykład województwa lubelskiego, [w:] A.F. Bocian (red.), Rozwój regionalny a rozwój społeczny, Wyd. Uniwersytetu w Białymstoku, Białystok.
Rekowski M. (2003): Wskaźniki wyprzedzające w prognozowaniu cykli gospodarczych, [w:] M. Rekowski (red.), Wskaźniki wyprzedzające jako metoda prognozowania koniunktury w Polsce. Wyd. AE, Poznań.
U. S. Census Bureau (2002): X-12-ARIMA. Reference Manual. Version 0.2.10, Washington.
Weisang G., Avazu Y. (2008): Vagaries of the Euro: An Introduction to ARIMA Modeling, [w:] "Case Studies in Business, Industry and Government Statistics", Vol. 2, Issue 1, Bentley University, Waltham.

Cited by

ISSN

1644-9398

Language

pol

URI / DOI

BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

Main menu