Original title:
Statistické zpracování nezaměstnanosti
Translated title:
Statistical analysis of unemployment
Authors:
LOJDA, Patrik Document type: Bachelor's theses
Year:
2017
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] Tato bakalářská práce se zabývá nezaměstnaností. Cílem je vytvoření modelu nezaměstnanosti v závislosti na různých charakteristikách okresu. Stručně se popisuje korelační a regresní analýza, která je potřeba pro další pokračování prací. Dále se volí proměnné, které by mohly ovlivňovat nezaměstnanost. Data jsou převážně získána z Českého statistického úřadu a následně je zkoumáno, zda opravdu mají vliv na míru nezaměstnanosti, jak se dříve odhadovalo. Poté jsou z dat vytvořeny tři modely, které se testují. Testem se rozumí predikování míry nezaměstnanosti v roce 2016 a porovnávají se výsledky se skutečnou naměřenou mírou nezaměstnanosti. Model z dat roku 2005 je v závěru nepoužitelný, model z dat roku 2015 odhaduje vyšší hodnoty než jsou skutečné. Ani model z dat roku 2010 není příliš vhodný, protože odhaduje relativně nepřesné údaje. Při zkoumání všech tří modelů je zjištěno, že menší míry nezaměstnanosti se nachází v okresech, které jsou blíž k hlavnímu městu Praha, ke krajským městům a zároveň v okresech s větší vybaveností informačními technologiemi.My bachelor thesis is focusing on creation of an unemployment rate model based on various characteristics regarding all districts in the Czech Republic. Beginning of this thesis is dedicated to labor market, income and substitution effect which both affect the job offer. Afterwards we uncover various types of unemployment, including detailed description of statistical methods used inside and description of correlation and regression analysis which are important parts for next steps. Main point of the during model creation is definitely choosing variables. We try to find suitable ones. Correlation analysis and graphs are used for checking the validity of all variables. This way 3 models are created while using linear regression method in Statistica 13.2. Models are made of data considering specific years. We use them for 2016 unemployment rate prediction and compare final results. Second point of this thesis is focused on area correlation. We discovered that the 2005 year model is totally useless for predication. The 2015 model seems to be fine, but results are on higher average than true values. The 2010 year model is the best out of those three, but isn´t suitable for accurate predictions. After analysis of all models several findings have been found. Variables "distance from Prague" and "household IT equipment" are present in all models. We can say that unemployment rate is generally lower in districts closer to Prague and in households with lower values of IT equipment. We found a correlation of unemployment rate in neighborhood, but for it to be taken as a fact we should do deeper analysis.
Keywords:
correlation analysis; regression analysis; unemployment; unemployment rate; korelační analýza; míra nezaměstnanosti; Nezaměstnanost; regresní analýza Citation: LOJDA, Patrik. Statistické zpracování nezaměstnanosti. České Budějovice, 2017. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Ekonomická fakulta
Institution: University of South Bohemia in České Budějovice
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Digital Repository of University of South Bohemia. Original record: http://www.jcu.cz/vskp/45579