Strukturalne modele szeregów czasowych w estymacji stopy bezrobocia w dezagregacji na województwa, płeć i wiek

Kamil Wilak

Abstract

Central Statistical Office in Poland publishes information on labour market derived from Labour Force Survey at high level of aggregation. Estimates for small demographic domains on voivodeship level are not published due to insufficient precision of direct estimates, caused by small sample size. One of possible approaches to the problem is to apply small area estimation. Taking into account that LFS is panel research of households structural time series models can be used in order to borrow strength in time. The aim of the article is to evaluate this method in the context of unemployment rate estimation on voivodeship level including sex and age domains. Monte Carlo simulation study will be applied in order to assess results of estimation and compare to direct estimation. Data obtained from the Labour Force Survey in Poland between 2000-2009 will be used. Results of the study indicates that temporal small area estimation have better quality of estimates compared to direct estimation.
Author Kamil Wilak (WIiGE / KS)
Kamil Wilak,,
- Department of Statistics
Other language title versionsStructural Time Series Models in Unemployment Rate Estimation in Disaggregation on Voivodeship, Sex and Age
Journal seriesPrzegląd Statystyczny, ISSN 0033-2372, (B 14 pkt)
Issue year2014
Vol61
No4
Pages409-431
Publication size in sheets1.1
Keywords in Polishstatystyka maáych obszarów, estymacja poĞrednia, dynamiczne modele liniowe, stopa bezrobocia
Keywords in EnglishSmall Area Estimation, direct estimation, dynamic linear models, unemployment rate
Abstract in PolishInformacje publikowane przez Główny Urząd Statystyczny na podstawie Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności cechują się dużym poziomem agregacji. Oszacowania w przekroju województw dla małych grup określonych przez cechy demograficzne nie są publikowane ze względu na zbyt małą precyzję estymacji bezpośredniej, spowodowaną małą liczebnością próby. Sposobem na zwiększenie precyzji oszacowania jest zastosowanie estymacji pośredniej. W literaturze popularne jest podejście, w którym do estymacji pośredniej charakterystyk rynku pracy stosuje się strukturalne modele szeregów czasowych. W niniejszym artykule została podjęta próba oceny wykorzystania tej metody w kontekście zwiększenia precyzji estymacji stopy bezrobocia w dezagregacji na województwa, płeć i wiek. Ocena ta została dokonana na podstawie eksperymentu Monte Carlo z wykorzystaniem danych jednostkowych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności z lat 2000-2009. Wyniki tego badania pokazują, że zastosowany estymator pośredni w większości przypadków cechuje się lepszą jakością niż estymacja bezpośrednia.
URL http://keii.ue.wroc.pl/przeglad/Rok%202014/Zeszyt%204/2014_61_4_409-432.pdf
Languagepl polski
Score (nominal)14
Score sourcejournalList
ScoreMinisterial score = 8.0, 10-12-2019, ArticleFromJournal
Ministerial score (2013-2016) = 14.0, 10-12-2019, ArticleFromJournal
Citation count*
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?