Serii de timp

Aplicația 1 își propune să analizeze piața muncii din România, mai exact să urmărească evoluția ratei șomajului în cazul tinerilor cu vârste cuprinse între 20 și 24 ani, indiferent de nivelul de nivelul de educație deținut. Este baza pentru o lucrare de licență în care situația României să fie comparată cu cea a altor țări, cu accent pe influența ciclurilor economice asupra ratei șomajului pentru fiecare categorie de sex. Deși inițial vom compara rata șomajului pe categorii de sex, ulterior modelarea va fi efectuată doar în cazul persoanelor de sex feminin.

Punctul de pornire l-a reprezentat cunoașterea situației trecute și actuale a pieței muncii, ținând cont de faptul că suntem în an terminal și urmează să participăm activ pe piața muncii. Am intenționat să ne axăm doar pe categoria persoanelor cu un nivel de studiu cel puțin egal cu 3, însă datele necesare erau disponibile cu întreruperi în seria de timp, ceea ce a împiedicat studiul.

Pentru aplicația 2 am considerat datele observate cu privire la prețul de închidere la bursă al firmei Luxottica Group. Există un total de 121 de observații pentru seria de timp. Această serie nu prezintă sezonalitate. Pentru această aplicație ne-am propus să investigăm prezența ARCH și volatilitatea datelor prin modelul GARCH.

În aplicația 3 am aprofundat studiul cu privire la piața muncii. Am analizat rata șomajului din România în perioada 2006-2015. Observațiile sunt lunare, constituind un total de 120 de observații. Pe baza acestor observații, am încercat să previzionăm rata șomajului pentru anul 2016. Întrucât factorul de sezonalitate are o mare influență asupra predicției, am utilizat modelul SARIMA (Seasonal ARIMA) pentru a surprinde acest aspect. S-au testat în primul rând sezonalitatea și staționaritatea seriei inițiale. S-a aplicat o diferențiere sezonieră pentru a determina modelul SARIMA. S-au folosit criteriile Akaike și Schwarz pentru a alege varianta optimă. Pe baza corelogramei reziduurilor, s-a stabilit validitatea modelului. Am aplicat metode de netezire exponențială și am studiat, de asemenea, validitatea acestora.

Pentru aplicația 4 ne-am propuns să investigăm natura relației dintre variabile pe baza: analizei de non­staționaritate, analizei de cointegrare, modele VAR/VECM, teste de cauzalitate Granger, funcția de răspuns la impuls și analiza de descompunere a varianței. Astfel, o modalitate de a opera cu serii nestaționare, cu tendință de evoluție o reprezintă diferențierea și alte transformări (ajustarea sezonieră) pentru a le staționariza și ulterior a analiza seriile rezultate în cadrul modelelor de tip VAR.

APLICATIA 1. MODELAREA FOLOSIND METODOLOGIA BOX-JENKINS

A.Capitolul teoretic

1.Literature review

Până în momentul actual, studiile s-au concentrat pe modul în care fluxurile de pe piața muncii influențează diferit rata șomajului în funcție de categoria de sex. Însă, cei mai mulți nu au acordat o importanță atât de ridicată influenței pe care ciclul economic îl poate avea asupra acestor fluxuri. Cauzele diferențelor de stoc dintre sexe pe durata unui ciclu economic pot fi evidențiate printr-o analiză a fluxurilor dintre cele trei stadii. Astfel, se poate determina care dintre aceste fluxuri prezintă importanță în ceea ce privește dinamica stocurilor.

Unul dintre cei care s-a ocupat cu studiul fluxurilor a fost și Robert Shimer, însă acesta s-a axat doar pe probabilitățile de tranziție dintre stadiile șomer și ocupat în Statele Unite ale Americii. Analizând perioada 1948-2010, acesta a identificat o dinamică ciclică a probabilității de a se angaja a unui șomer, în timp ce probabilitatea de a ieși din stadiul ocupat nu este afectată de faza în care se situează economia pe durata ciclului. Utilizându-se de funcția ce are ca variabile exogene numărul de șomeri la începutul perioadei, la sfârșitul perioadei și numărul de șomeri care s-au angajat pentru o scurtă perioadă de timp(inclusă în perioada de timp) el ajunge la concluzia că modificările probabilității de tranziție între stadiul șomer și forță de muncă ocupată sunt explicate în proporție de 77% de modificările ratei șomajului, trecând chiar la 90% din 1987. Date fiind ipotezele irealiste de la care a pornit studiul, după adaptarea acestora concluzionează că procentul este de doar 75%. Pentru a explica cauzele și efectele fluctuațiilor ciclice ale ratei șomajului este, deci, necesar să fie analizate și probabilitățile de intrare și ieșire din cele două stadii.

Michael Elsby a studiat și el fluxurile de pe piața muncii în Statele Unite, doar că acesta s-a concentrat pe influența ratei de ocupare asupra ratei șomajului pe durata unui ciclu economic. În urma analizei, a identificat faptul că variația moderată a stocului de forță de muncă ocupată pe parcursul unui ciclu economic ascunde comportamentul ciclic al fluxurilor dintre stadiile șomer și în afara forței de muncă. Această informație a atras după sine concluzia potrivit căreia aproximativ o treime din variația ciclică a ratei șomajului este explicată de tranziția în stadiul de forță de muncă activă. Mai mult, a luat în considerare și faptul că fluxurile nu sunt omogene de-a lungul timpului pe piața muncii. De exemplu, femeile, indiferent de vârstă, cele cu un nivel redus al educației sau cele recent intrate pe piața muncii prezintă o tendință mai mare în a trece din stadiul de șomer în cel în afara forței de muncă. Astfel, s-a constatat că și tipurile de categorii ce constuie forța de muncă au o evoluție ciclică, influențând astfel rata de ocupare și rata șomajului.