FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4362580918> ?p ?o ?g. }

• W4362580918 endingPage "182" @default.
• W4362580918 startingPage "171" @default.
• W4362580918 abstract "Введение. Оценка ситуации на рыке труда региона в системе экономических отношений представляет собой сложную многомерную математическую задачу, не имеющую к настоящему времени достоверного и апробированного решения. Исходя из этого, исследования в направлении создания методик прогнозирования ситуации на рынке труда представляет актуальную задачу. Цель выполненного исследования состояла в разработке методики, позволяющей осуществить предварительный прогноз ситуации на рынке труда субъекта Российской Федерации. Предмет работы коэффициента напряженности на рынке труда. Данные и методы. Информационной базой исследования являлись результаты выборочного обследования рабочей силы, проводимой органами государственной статистики в соответствии с классификатором объектов административно-территориального деления. К настоящему времени длина временного ряда составляет четыре временных периода (2018-2021) года. В качестве методов анализа и моделирования использовались методы дескриптивной статистки, включающие расчет таких показателей как среднее значение показателя, его дисперсия и среднеквадратическое отклонение. Помимо этого рассчитывались относительные показатели вариации, такие как коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации и коэффициент вариации, на основании анализа которых формировалось заключение об однородности либо неоднородности статистической совокупности коэффициентов напряженности на рынке труда. Математическое моделирование включало построение регрессионной модели связи коэффициента напряженности на рынке труда с показателем валового регионального продукта субъекта Российской Федерации. Полученные результаты. В процессе моделирования в среде компьютерной программы SPSS сформирована нелинейная регрессионная модель связи коэффициента напряженности на рынке труда (зависимая переменная) и показателем валового регионального продукта субъекта Российской Федерации (объясняющая переменна). На примере Волгоградской области представлен пошаговый алгоритм прогнозирования коэффициента напряженности. Заключение. Показано, что статистическая группировка коэффициента напряженности на рынке труда в целом по всем субъектам Российской Федерации является крайне неоднородной, что затрудняет моделирование процессов на рынке труда. В тоже время статистическая группировка коэффициента напряженности на рынке труда таких федеральных округов как Приволжский Федеральный округ и Центральный Федеральный округ (ЦФО) является однородной, что позволяет осуществить моделирования c использованием такого интегрального показателя, как валовой региональный продукт для большинства федеральных округов Российской Федерации. Показано, что точность аппроксимации определения коэффициента напряженности на рынке труда в зависимости от валового регионального продукта субъекта Российской Федерации составляет около 20 процентов. Introduction. The assessment of the situation in the labor market of the region in the system of economic relations is a complex multidimensional mathematical problem that does not have a reliable and proven solution to date. Based on this, research in the direction of creating methods for predicting the situation on the labor market is an urgent task. The purpose of the study was to develop a methodology that allows to make a preliminary forecast of the situation on the labor market of the subject of the Russian Federation. The subject of the work of the coefficient of tension in the labor market. Data and methods. The information base of the study was the results of a sample survey of the workforce conducted by state statistics bodies in accordance with the classifier of objects of administrative-territorial division. To date, the length of the time series is four time periods (2018-2021) of the year. Descriptive statistics methods were used as methods of analysis and modeling, including the calculation of such indicators as the average value of the indicator, its variance and standard deviation. In addition, relative indicators of variation were calculated, such as the oscillation coefficient, the linear coefficient of variation and the coefficient of variation, based on the analysis of which a conclusion was formed about the homogeneity or heterogeneity of the statistical totality of the coefficients of tension in the labor market. Mathematical modeling included the construction of a regression model of the relationship between the coefficient of tension in the labor market and the indicator of the gross regional product of the subject of the Russian Federation. The results obtained. In the process of modeling in the environment of the SPSS computer program, a nonlinear regression model of the relationship between the coefficient of tension in the labor market (dependent variable) and the indicator of the gross regional product of the subject of the Russian Federation (explanatory variable) was formed. A step-by-step algorithm for predicting the intensity coefficient is presented on the example of the Volgograd region. Conclusion. It is shown that the statistical grouping of the coefficient of tension in the labor market as a whole for all subjects of the Russian Federation is extremely heterogeneous, which makes it difficult to model processes in the labor market. At the same time, the statistical grouping of the coefficient of tension in the labor market of such federal districts as the Volga Federal District and the Central Federal District (CFD) is homogeneous, which makes it possible to carry out simulations using such an integral indicator as the gross regional product for most federal districts of the Russian Federation. It is shown that the accuracy of the approximation of determining the coefficient of tension in the labor market, depending on the gross regional product of the subject of the Russian Federation, is about 20 percent." @default.
• W4362580918 created "2023-04-06" @default.
• W4362580918 creator A5085519956 @default.
• W4362580918 date "2023-04-03" @default.
• W4362580918 modified "2023-10-01" @default.
• W4362580918 title "METHODOLOGY OF FORECASTING THE SITUATION ON THE LABOR MARKET OF THE REGION" @default.
• W4362580918 cites W1521674875 @default.
• W4362580918 cites W2012947846 @default.
• W4362580918 cites W2114712969 @default.
• W4362580918 cites W2594898057 @default.
• W4362580918 cites W2922198510 @default.
• W4362580918 cites W3036780700 @default.
• W4362580918 cites W4226248620 @default.
• W4362580918 cites W4250336313 @default.
• W4362580918 doi "https://doi.org/10.36622/vstu.2023.46.61.013" @default.
• W4362580918 hasPublicationYear "2023" @default.
• W4362580918 type Work @default.
• W4362580918 citedByCount "0" @default.
• W4362580918 crossrefType "journal-article" @default.
• W4362580918 hasAuthorship W4362580918A5085519956 @default.
• W4362580918 hasBestOaLocation W43625809181 @default.
• W4362580918 hasConcept C105795698 @default.
• W4362580918 hasConcept C121955636 @default.
• W4362580918 hasConcept C142259097 @default.
• W4362580918 hasConcept C149782125 @default.
• W4362580918 hasConcept C162324750 @default.
• W4362580918 hasConcept C196083921 @default.
• W4362580918 hasConcept C33923547 @default.
• W4362580918 hasConcept C39896193 @default.
• W4362580918 hasConcept C41008148 @default.
• W4362580918 hasConcept C42475967 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C105795698 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C121955636 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C142259097 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C149782125 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C162324750 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C196083921 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C33923547 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C39896193 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C41008148 @default.
• W4362580918 hasConceptScore W4362580918C42475967 @default.
• W4362580918 hasIssue "1(31)" @default.
• W4362580918 hasLocation W43625809181 @default.
• W4362580918 hasOpenAccess W4362580918 @default.
• W4362580918 hasPrimaryLocation W43625809181 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2137295636 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2352087381 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2810115322 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2899084033 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2954772049 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W2971108363 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W3214045955 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W3214485701 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W4230369419 @default.
• W4362580918 hasRelatedWork W4240106746 @default.
• W4362580918 isParatext "false" @default.
• W4362580918 isRetracted "false" @default.
• W4362580918 workType "article" @default.