Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban
description
Transcript of Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban
![Page 1: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/1.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése
ágazati és foglalkozási bontásbanElőrejelző modell és előzetes eredmények
![Page 2: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/2.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Az előrejelzési feladat kerete
• Cél: a munkakínálat előrejelzése 2011-2020 között• Keretek: 10 ágazat és 200 foglalkozás szerinti bontás
Az előrejelzéshez felhasználható inputok:• Tényadatok (LFS)• Demográfiai előrejelzés (népesség nem, kor, iskolai végzettség
és régió szerinti bontásban rendelkezésre álló létszáma)• Munkaképes korú népesség várható létszáma a 200
foglalkozásban• GDP előrejelzés
• Feladat: aktivitási ráta előrejelzés
![Page 3: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/3.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Kiindulópont
• Egyéni szinten az aktivitási döntés a szabadidő és a fogyasztás közötti döntés eredménye
• a szakirodalom alapján így összefüggésbe hozható egyéni demográfiai jellemzőkkel (nem, életkor, iskolai végzettség, családi állapot), makrogazdasági és intézményi környezet jellemzőivel
• Aggregáltan vizsgálva az inaktivitás legjellemzőbb csoportjait a gyermekvállalás, nyugdíj vagy nappali tagozatos tanulmányok miatt távol lévők jelentik
• Mindezek meglehetősen közvetetten vannak összefüggésben a foglalkozással és az ágazattal
![Page 4: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/4.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Koncepció
![Page 5: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/5.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Az aktivitási ráta becslése
• LFS alapján• egyedi adatokat nem, korcsoport és régió szerint aggregáljuk
(168 megfigyelés/időpont)• negyedéves gyakoriságú adatfelvételt éves gyakoriságúvá
alakítjuk (átlagolás, 1993-2010 évek)• Az adatbázis kiegészítjük makrogazdasági és intézményi
változókkal, úgymint• GDP• nyugdíjkorhatár• gyermekelhelyezési intézmények elérhetősége
![Page 6: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/6.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Az aktivitási ráta becslése
• Az aktivitási ráta becslése során a standard megoldás az ún. logisztikus transzformált becslése:
• a transzformált aktivitási ráta idősora meglehetősen perzisztens, tehát az idősoros vizsgálat és eszközök is szükségesek
• a strukturális hatásokat magyarázó változókkal próbáljuk megragadni (OLS-el becsüljük), ezek főleg a demográfiai, makrogazdasági és intézményi környezet jellemzői
arar
ar l1
ln
![Page 7: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/7.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Az egység-gyök tesztek
A transzformált aktivitási ráta, 𝒂𝒏𝒌𝒓𝒕𝒍 Im-Pesaran-Shin panel-egységgyök tesztjeinek eredménye
Trend Egyéni fix-hatás
p-érték
1%-os szignifikancia elvethe-tő a nullhipotézis?
Van néhány eleme a panelnak, amely stacionárius?
Nincs Nincs 0,0034 Igen Van
Van Nincs 0.0000 Igen Van
Nincs Van 0.0592 Nem Nincs
Van Van 0.0000 Igen Van
A Hadri teszt eredménye a transzformált aktivitási ráta panel-egységgyök teszteléséről
Trend Egyéni fix-hatás
p-érték
1%-os szignifikancia elvethető a nullhipotézis?
A panel minden eleme sta-cionárius?
Nincs Nincs 0.0000 Igen Nem
Van Nincs 0.0000 Igen Nem
Nincs Van 0.0000 Igen Nem
Van Van 0.0000 Igen Nem
![Page 8: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/8.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Alapmodell
• A transzformált aktivitási ráta differenciáját magyarázzuk strukturális tényezőkkel + késleltetett tagok
• Modellszelekciós eljárás: • 1995-2006 adatain megbecsüljük a modellt• 2007-2010 adatain előre jelezzük• az előrejelzés átlagos standard hibája alapján határozzuk meg a
végleges modellspecifikációt
![Page 9: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/9.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Modellváltozatok
• a modellváltozatok elsősorban a magyarázó változókban és a nemek között különbségek kezelésében térnek el egymástól
• „Teljes modell”• ugyanazon modellen belül becsüljük meg a férfiak és nők
aktivitását, az esetleges különbség egyetlen nem dummy változóban jelenik meg
• „Vegyes modell”• a két nem esetén a becsült együtthatók eltérhetnek egymástól, de
a változólista azonos
• „Férfi-nő modell”• a két nemre eltérő modellspecifikációk (változók + együttható)
lesznek érvényesek
![Page 10: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/10.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Differenciára felírt modellek
![Page 11: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/11.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Differencia vagy szint?
![Page 12: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/12.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Előrejelzés
• A „Teljes_14” modellel jelzünk előre• GDP pálya jön az 1-es alprojektből (makromodell)• educ_yrs, eletkor jön a demográfiai előrejelzésből• old_pen: a nyugdíjkorhatár változatlanságát feltételezzük• a következő ábrákon egy alternatív modellspecifikáció által
adott előrejelzést is megmutatunk
![Page 13: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/13.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Aktivitási ráta (átlagos)
![Page 14: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/14.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Nemek szerinti aktivitás
![Page 15: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/15.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Előrejelzési modellváltozat
![Page 16: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/16.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Nyugdíjkorhatár emelés hatása
![Page 17: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/17.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Transzformáció szakma szerinti aktivitássá
• A szakma szerinti aktivitási ráták meghatározásának alapja az LFS adatbázisban szereplő FEOR kód
• jelentős adathiány van, az adathiány eltérő mértékben jellemzi a foglalkoztatott, munkanélküli és inaktív személyeket
• feltehető, hogy az inaktívak FEOR szerinti megoszlása eltérő az aktívakétól
• adathiány eltérő gyakorisága aktivitás szerint:
aktív inaktív összesen
Feor adat van 510 544 147 271 657 815
Feor adat nincs 11 023 377 479 388 502
Összesen 521 567 524 750 1 046 317
![Page 18: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/18.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
A transzformáció lépései
1. A 200 szakmát 23 főkategóriába vontuk össze (továbbiakban FEOR23)
2. Az adathiány pótlása: multinomiális logit becsléssel 23 elemű valószínűségi mezőt rendelünk minden személyhez, amely megmutatja az egyes FEOR23 szakmákhoz tartozás valószínűségeit
3. A becsült valószínűségeloszlásokat nem, korcsoport, régió, aktivitás és évek szerint aggregáljuk
4. A FEOR23 valószínűségeloszlást létszarányosan szétosztjuk FEOR200 szerinti valószínűségeloszlásra
5. Kiszámítjuk nem,korcsoport és régió szerinti bontásban az aktívak és inaktívak létszámát (ld. előző aktivitási ráta becslés), szétosztjuk a kapott valószínűségi mező szerint szakmák között, majd aggregáljuk
6. A szakma szerinti aktív és inaktív létszámok felhasználásával lesz szakma szerinti aktivitási ráta
![Page 19: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/19.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
mlogit FEOR23=1,…,131 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
iyear 0.02*** -0.02*** -0.01 0.02*** -0.04*** -0.02*** -0.02*** 0 -0.03*** 0.00* 0.01*** -0.03*** -0.02***-9.04 (-5.03) (-1.31) -4.59 (-17.06) (-6.03) (-5.44) -0.37 (-13.68) -2.11 -8.1 (-5.79) (-10.94)
sex -0.78*** -0.21*** -0.37*** -2.38*** -2.75*** -1.68*** -1.54*** 0.03 -0.92*** -2.48*** -2.07*** -1.45*** -1.50***(-48.29) (-5.34) (-7.91) (-64.16) (-114.28) (-59.35) (-41.14) -0.61 (-41.06) (-126.51) (-111.81) (-32.83) (-81.78)
elv_oszt 1.22*** 2.26*** 1.47*** 0.86*** 2.73*** 1.29*** 1.80*** -0.56*** 0.84*** 0.46*** 0.85*** 1.45*** 0.43***-58.7 -49.51 -34.44 -22.93 -105.49 -44.73 -48.81 (-9.47) -28.04 -18.41 -36.86 -31.91 -13.72
lemp_kat -0.04*** -0.02 -0.11*** -0.05** -0.05*** -0.09*** -0.06** 0 -0.03** -0.05*** -0.04*** -0.01 -0.03** (-5.30) (-1.22) (-3.61) (-2.73) (-4.78) (-5.73) (-2.93) (-0.14) (-2.96) (-6.49) (-4.55) (-0.53) (-3.25)
fs tat -0.06*** -0.02* 0.01 -0.02* -0.03*** 0 0.03*** -0.01 0 0 -0.01* 0.09*** 0.05***(-14.33) (-2.27) -0.66 (-2.25) (-5.17) -0.3 -3.38 (-1.70) (-0.28) -0.36 (-2.42) -9.23 -11.27
educH -0.71*** -1.00*** -0.56*** 1.37*** -2.36*** -0.14* -1.16*** 2.30*** -0.37*** 0.20*** -0.28*** -1.38*** -0.35***(-19.52) (-14.18) (-6.69) -18.89 (-51.12) (-2.37) (-16.01) -22.5 (-7.06) -4.77 (-6.90) (-15.93) (-6.49)
mpstatH -0.15*** -0.10*** -0.16*** -0.28*** -0.10*** -0.13*** -0.18*** -0.05* -0.05*** -0.15*** -0.12*** -0.07* -0.01(-14.27) (-3.80) (-4.47) (-10.29) (-6.93) (-6.29) (-6.32) (-2.07) (-3.43) (-14.06) (-10.72) (-2.22) (-1.22)
htgyesz0_6 -0.03 -0.07* -0.07 0.19*** 0.06** -0.05 -0.02 -0.18*** -0.13*** 0.10*** -0.16*** -0.11* -0.13***(-1.89) (-2.01) (-1.72) -5.34 -2.84 (-1.77) (-0.61) (-4.33) (-5.46) -6.02 (-8.27) (-2.08) (-7.10)
htgyesz7_18 -0.04** -0.15*** -0.09** -0.04 0.06*** -0.15*** -0.06* -0.13*** -0.10*** 0.04*** -0.14*** -0.17*** -0.15***(-3.28) (-6.55) (-2.97) (-1.57) -4.21 (-7.21) (-2.08) (-5.14) (-6.18) -3.38 (-12.02) (-4.81) (-11.62)
s zul_ev -0.05*** -0.01*** 0.01*** -0.05*** -0.03*** 0 -0.02*** -0.02*** -0.01*** -0.01*** -0.01*** 0.02*** 0.03***(-54.16) (-7.54) -4.38 (-25.41) (-25.49) -0.13 (-10.01) (-12.18) (-4.75) (-9.52) (-9.41) -7.92 -26.78
ht_szemelyek -0.10*** 0.02 -0.10*** -0.12*** -0.10*** -0.15*** -0.16*** -0.04* -0.05*** -0.07*** -0.11*** -0.07*** -0.02* (-12.58) -1.02 (-5.07) (-6.47) (-9.39) (-10.76) (-8.21) (-2.25) (-4.37) (-9.29) (-13.67) (-3.45) (-2.03)
KozepDt -0.44*** -0.46*** -0.98*** -0.20*** -0.19*** -0.87*** -1.25*** -0.41*** -0.37*** -0.41*** -0.65*** -1.06*** -0.44***(-17.35) (-9.33) (-15.40) (-3.52) (-5.80) (-20.03) (-19.82) (-7.87) (-10.83) (-14.67) (-24.01) (-15.47) (-14.10)
NyugatDt -0.64*** -0.67*** -1.48*** -0.28*** -0.20*** -0.98*** -1.32*** -0.74*** -0.56*** -0.44*** -0.79*** -1.05*** -0.13***(-24.03) (-12.62) (-18.34) (-4.71) (-5.75) (-20.86) (-19.55) (-12.59) (-14.80) (-15.13) (-27.48) (-14.76) (-4.50)
DelDt -0.26*** -0.48*** -0.97*** 0.26*** 0.20*** -0.64*** -1.05*** -0.37*** -0.50*** -0.02 -0.50*** -0.90*** -0.05(-9.34) (-7.87) (-11.45) -4.25 -5.47 (-12.08) (-13.66) (-5.90) (-11.90) (-0.81) (-16.34) (-10.95) (-1.68)
EszakMo -0.44*** -0.65*** -1.16*** -0.12* -0.03 -0.78*** -1.27*** -0.50*** -0.58*** -0.20*** -0.68*** -1.14*** -0.38***(-17.98) (-12.69) (-17.50) (-2.18) (-0.87) (-18.47) (-21.41) (-9.68) (-16.34) (-7.50) (-25.70) (-16.29) (-12.66)
EszakAl f -0.42*** -0.71*** -1.12*** 0.06 0.14*** -0.85*** -1.07*** -0.60*** -0.52*** -0.03 -0.54*** -1.23*** -0.29***(-16.84) (-13.62) (-16.37) -1.11 -4.43 (-19.27) (-18.85) (-10.58) (-14.37) (-1.09) (-20.68) (-16.43) (-9.81)
DelAl f -0.45*** -0.79*** -1.02*** 0.16** 0.08* -0.67*** -0.85*** -0.50*** -0.49*** -0.07* -0.54*** -1.10*** -0.21***(-17.18) (-13.96) (-13.72) -2.97 -2.33 (-15.06) (-14.91) (-8.33) (-13.04) (-2.57) (-19.59) (-15.22) (-6.81)
gyed -0.03 0.08 0.22 0.39** 0.07 0.31** 0.35* -0.03 0.15 0.28*** 0.08 0.1 -0.1(-0.33) -0.47 -0.99 -2.85 -1 -2.99 -2.43 (-0.11) -1.63 -4.82 -1.19 -0.63 (-1.45)
nyugdi j 0.30*** 0.66*** 0.86*** 0.47*** 0.61*** 0.65*** 0.58*** 0.53*** 0.58*** 0.66*** 0.48*** 0.66*** 0.33***-8.89 -9.68 -8.82 -6.98 -13.56 -10.23 -7.2 -7.84 -11.62 -17.53 -12.83 -5.91 -7.29
munkanelkul i -0.52*** -0.56** -0.23 -0.55* -0.81*** -0.48*** -0.41 -0.39** -0.07 -0.68*** -0.25*** -0.29 -0.18** (-7.49) (-3.02) (-1.06) (-2.13) (-6.87) (-3.46) (-1.95) (-2.65) (-0.97) (-9.18) (-3.82) (-1.69) (-3.09)
_cons 46.72*** 33.72*** -25.09** 40.41*** 108.90*** 19.35*** 63.44*** 36.13*** 69.55*** 2.79 -21.25*** 5.84 -12.66***-14.5 -5.2 (-2.92) -5.83 -26.22 -3.49 -8.61 -5.27 -14.45 -0.84 (-6.26) -0.65 (-3.36)
Pseudo R-squared 0.21 Model chi -square 2.30E+05 N 6.60E+05
![Page 20: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/20.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
FEOR23=14,…,23
14 15 16 17 18 19 21 22 23iyear -0.04*** -0.01*** 0.01*** 0.02*** 0.02*** 0.01*** 0.04*** 0.03*** -0.09***
(-23.33) (-9.02) -10.9 -11.41 -9.05 -6.25 -22.95 -19.74 (-26.88) sex -3.70*** -2.02*** 1.60*** 0.24*** -2.57*** -0.10*** -1.88*** 0.53*** 0.55***
(-141.23) (-149.12) -79.6 -10.34 (-87.96) (-6.59) (-125.23) -29.93 -12.28elv_oszt 0.62*** 0.48*** -0.60*** 0.18*** 0.16*** -0.12** -0.49*** -0.67*** 1.58***
-27.4 -22.21 (-19.34) -4.22 -3.74 (-2.95) (-14.65) (-17.01) -42.34lemp_kat -0.01 -0.02** -0.02*** -0.03*** -0.02 -0.04*** -0.03*** -0.04*** 0.02
(-1.14) (-3.01) (-4.56) (-3.50) (-1.68) (-7.53) (-7.05) (-6.88) -1.51fs tat 0 -0.01*** -0.04*** 0.01** 0.01 0.03*** 0.06*** 0.11*** -0.11***
(-0.25) (-3.97) (-12.32) -2.96 -1.31 -9.4 -17.18 -33.96 (-11.66) educH -0.08* -0.35*** 0.86*** -0.04 0.03 -0.02 0.32*** 0.13 -1.61***
(-2.00) (-9.42) -16.61 (-0.64) -0.36 (-0.26) -5.39 -1.85 (-23.71) mpstatH -0.07*** -0.07*** -0.10*** -0.12*** -0.17*** -0.08*** -0.04*** 0.19*** -0.02
(-7.95) (-8.55) (-12.29) (-8.42) (-11.68) (-8.69) (-5.28) -23.92 (-0.74) htgyesz0_6 -0.11*** -0.06*** 0.03** 0.06** -0.05* 0.18*** 0.07*** 0.17*** -0.09**
(-6.26) (-4.80) -2.75 -3.09 (-2.21) -13 -4.55 -14.37 (-2.88) htgyesz7_18 -0.10*** -0.06*** 0.07*** 0.02 -0.11*** 0.09*** 0.10*** 0.15*** 0.10***
(-9.25) (-6.75) -8.61 -1.51 (-6.83) -9.19 -10.92 -17.13 -4.92szul_ev -0.01*** 0.02*** -0.02*** 0.00*** 0 -0.03*** -0.03*** 0.01*** 0.05***
(-14.28) -26.33 (-30.26) -3.68 -0.74 (-35.51) (-41.83) -11.13 -25.7ht_szemelyek -0.07*** -0.06*** -0.05*** -0.03** -0.07*** 0.01 -0.02** 0.02** -0.14***
(-8.98) (-9.56) (-8.46) (-3.23) (-6.80) -0.89 (-2.86) -2.75 (-8.43) KozepDt -0.71*** -0.56*** -0.08*** -0.50*** -0.71*** 0.44*** -0.46*** -0.11*** -0.38***
(-28.29) (-26.17) (-3.82) (-15.65) (-18.44) -13.47 (-19.46) (-3.76) (-7.03) NyugatDt -0.81*** -0.52*** -0.14*** -0.67*** -0.52*** 0.56*** -0.40*** 0.02 -0.33***
(-31.23) (-23.53) (-6.26) (-19.07) (-13.40) -17.17 (-16.23) -0.82 (-6.08) DelDt -0.56*** -0.27*** 0.06** -0.45*** -0.35*** 1.09*** -0.12*** 0.46*** -0.44***
(-20.33) (-11.93) -2.59 (-12.62) (-8.87) -35.04 (-5.02) -16.41 (-6.73) EszakMo -0.77*** -0.45*** -0.04 -0.37*** -0.54*** 0.41*** -0.05* 0.51*** -0.37***
(-32.06) (-22.23) (-1.79) (-12.20) (-14.66) -12.51 (-2.27) -20.09 (-7.13) EszakAl f -0.51*** -0.30*** -0.01 -0.42*** -0.27*** 1.10*** -0.09*** 0.58*** -0.04
(-21.59) (-15.05) (-0.53) (-13.36) (-7.98) -37.79 (-4.00) -23.58 (-0.83) DelAl f -0.50*** -0.19*** 0.01 -0.54*** -0.40*** 1.53*** -0.20*** 0.20*** 0.17***
(-20.46) (-9.41) -0.63 (-15.54) (-10.85) -54.08 (-8.68) -7.2 -3.45gyed 0.15** -0.09 0.24* -0.29* -0.08 -0.47*** -0.44*** -0.81*** -0.68**
-2.91 (-1.86) -2.06 (-1.96) (-0.87) (-4.17) (-6.23) (-7.84) (-3.20) nyugdi j 0.49*** 0.28*** 0 0.81*** 0.20*** 0.10*** -0.16*** -0.65*** 2.34***
-15.06 -9.05 -0.09 -16.44 -3.83 -3.43 (-6.35) (-19.97) -31.38munkanelkul i -0.04 -0.18*** -0.15*** -0.30*** -0.69*** -0.06 0.03 0.16*** -1.21***
(-0.79) (-4.40) (-3.82) (-4.27) (-7.34) (-1.44) -0.75 -4.65 (-6.63) _cons 94.65*** -13.54*** 9.75*** -60.62*** -47.56*** 34.71*** -4.36 -78.09*** 68.28***
-29.68 (-5.25) -3.86 (-15.32) (-10.44) -11.63 (-1.51) (-25.67) -10.65
![Page 21: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/21.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
FEOR23: átlagos becsült aktivitás
![Page 22: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/22.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
FEOR23: átlagos becsült eloszlás
![Page 23: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/23.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
ugyanaz másképp
![Page 24: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/24.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Ágazati aktivitás
• A munkakínálat ágazat szerinti megoszlása igen gyenge elméleti alapokon áll
• Az ágazati kapcsolat bizonyos szakmák esetén erősebb, más szakmák esetén gyengébb lehet
• A megközelítés ezért a szakmából indul ki, amely erősen kapcsolódik az egyén iskolai végzettségéhez (nem fokához, hanem szakirányához!!!)
• Az ágazati megoszlást ún. átmenetmátrix becsléséből kapjuk meg:
TEÁORt = Pt FEORt
• Az átmenetmátrix elemeit a relatív gyakoriságokkal becsüljük és AR(1) folyamattal jelezzük előre csak az aktívak létszámát
![Page 25: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/25.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Problémás esetek
![Page 26: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/26.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
1. Mezőgazdaság (hal, erdő, vad)
![Page 27: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/27.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
2. Ipar
![Page 28: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/28.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
3. Építőipar
![Page 29: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/29.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
4. Kereskedelem, vendéglátás
![Page 30: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/30.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
5. Szállítás, raktározás, posta, távközlés
![Page 31: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/31.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
6. Pénzügyi tev, ingatlan, gazd. szolgáltatás
![Page 32: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/32.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
7. Közigazgatás, védelem, TB
![Page 33: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/33.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
8. Oktatás
![Page 34: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/34.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
9. Egészségügy
![Page 35: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/35.jpg)
23.04.21.MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
10. Egyéb
![Page 36: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/36.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
További tervek
• szcenáriók készítése (nyugdíjkorhatár, demográfiai előrejelzés) • aktivitási előrejelzés iskolai végzettség szerinti bontásának
előrejelzése (kiegészítő becsléssel)• az előrejelzés hibájának becslése bootstrap eljárással
(alapszcenárió)• az előrejelzett pálya értelmezése (az exogén tényezők
hatásainak nagyságára vonatkozó összehasonlító számítások)• ellenőrzés, javítások
![Page 37: Az inaktívak és aktívak létszámának előrejelzése ágazati és foglalkozási bontásban](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062805/56814dcd550346895dbb273e/html5/thumbnails/37.jpg)
MTA Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont
Közgazdaság-tudományi Intézet
Köszönöm a figyelmet!