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題名:單變量失業率預測模式與結構性失業之研究
作者:趙慕芬 引用關係
作者(外文):Zhao, Mu-Fen
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:企業管理學系
指導教授:郭崑謨
古永嘉
學位類別:博士
出版日期:2003
主題關鍵詞:失業率結構性失業發展係數unemployment ratestructural unemploymentdevelopment factor
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近年由於全球經濟景氣趨緩,許多國家陷入失業率攀高的困境中,台灣地區的失業率也屢創新高,引起許多社會討論與政策關注。失業率為勞動市場重要指標之一,若能加以精準預測,將能提供許多有關人力資源的資訊。而造成失業率之成因眾多,且其中有些因素操作化不易,加以各個學者建構多變量模式時,所採用的變數種類以及變數個數均不相同,顯示多變量模式應用於失業率預測上仍有所爭議。故本研究將失業率預測模式的重心置於單變量的方法上,利用ARIMA模式,以及灰預測與類神經網路,預測臺灣地區失業率,並比較上述三種方法之預測績效。
此外,近來台灣地區,除了失業率屢創新高外,另一議題則是討論究竟何種類型勞動力所面臨之就業環境日漸嚴峻,但是以往針對結構性失業的趨勢評估研究,研究者多採主觀觀察,共識為輔導重點應放在結構性失業惡化嚴重的勞動力上,但在界定哪一群勞動力為失業狀況嚴重惡化時,卻缺乏共識。本研究試圖使用灰預測之發展係數進行評估,以評估各個勞動力組別間的結構性失業趨勢,以客觀的量化證據取代主觀觀察。
針對三種單變量預測方法的研究發現,ARIMA模式表現較為突出,但是在配適ARIMA模式時,宜多方嘗試,才可配適一個較為合適的預測模式,以獲致較佳的預測效果。此外,若需要使用灰預測或類神經網路時,所使用的歷史資料不宜過多,過多的陳舊歷史資料,可能有負面影響。
而在以客觀量化資料取代主觀觀察,以界定勞動力中結構性失業惡化嚴重的群組,研究中所採用的灰預測發展係數,所獲致的評估結果與國內相關研究也有相當的一致性,應為一可行指標,或許日後進行結構性失業惡化程度評估時,除了主觀觀察之外,還可兼考量此一量化指標。
Traditionally, the goals of economic policy are formulated as low unemployment rate, low inflation and a high and stable growth rate. Unemployment rate becomes a serious problem in Taiwan, although there are a variety of labor market programs that cushion its impact. All these programs are both either explicitly or implicitly upon assumptions about future economic conditions. Therefore information about the outlook for the path of unemployment should contribute to the success of labor market policy decisions.
There are two aims of this paper. The first aim is to investigate the accuracy of three time series methods: the ARIMA, the Grey Model, and the Neural Network. The second aim is to examine the trend of structural unemployment on twenty workforce groups.
Three univariate models, the ARIMA, the Grey Model, and the Neural Network, are employed to forecast Taiwan unemployment rate. Empirical results show that the MAPE of ARIMA (12,1,12) are smallest. It is also found that the forecasting performance of the Grey Model is improved by using less time series data.
Beside, empirical results show that the development factor could be a valid and object indicator when we try to judge the trend of structural unemployment from a time series data set.
中文部分
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西文部分
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