Кореляційно-регресійний аналіз складових зайнятості населення України

Abstract

The article considers econometric modeling of the components of the employment of population. A multiple regression model was built according to the statistics of Ukraine’s development indicators for such a general employment of population indicator as the number of employed of Ukraine (endogenous variable). There have been identified factors (exogenous variables) that affect the value of this indicator. A preliminary econometric analysis of the model was performed. In the period 2011-2021, the average expected value of the employed population of Ukraine every year the average number of the employed population decreases. Other indicators tend to increase, their average absolute increase is positive, the average growth rate is more than one. The coefficient of variation characterizes the level of risk of deviations within the critical norm of financial risks; these indicators are more than 10%. According to the analysis of the information base, it was summarized that all selected factors influencing the number of the employed population of Ukraine had a general tendency to increase over time. The statistical sample have been tested for compliance with the normal law of distribution according to the «three sigmas» rule. Statistical characteristics of data samples have been determined, paired correlation coefficients have been calculated and the density of connection between all model variables has been estimated; independent variables that have the greatest impact on the number of employed people in Ukraine have been identified. The model was tested for the presence of multicollinearity according to Farrar-Glauber test and autocorrelation according to Durbin-Watson model. A multifactor regression model has been constructed, the significance of which has been verified by Fisher's statistics. The significance of the regression parameters has been confirmed by the evaluation of Student’s t-statistics at degrees of freedom (n-2, α = 0.05) ttheor = 2.31. The significance of the model parameters shows that they are all significant. The developed model can be used to improve the planning and adjustment of the employed population of Ukraine. The proposed methodology can also be used to develop appropriate models for any region of Ukraine.

У статті розглянуто економетричне моделювання складових зайнятості населення. За статистичними даними показників розвитку України, побудовано множинну регресійну модель для такого загального показника, як кількість зайнятого населення України (ендогенна змінна). Встановлено чинники (екзогенні змінні), які впливають на значення цього показника. Проведено попередній економетричний аналіз моделі. Встановлено, що у період 2011-2021 рр. кількість зайнятого населення України з кожним роком зменшується, проте решта показників мають тенденцію до зростання, їх середній абсолютний приріст є додатнім а середній коефіцієнт зростання більший за одиницю. Коефіцієнт варіації, що характеризує рівень ризику відхилень у межах критичної норми фінансових ризиків для цих показників більший за 10%. За даними аналізу інформаційної бази встановлено, що всі обрані фактори впливу на кількість зайнятого населення України мали загальну тенденцію до збільшення в динаміці. Статистичну вибірку перевірено на відповідність нормальному закону розподілу. Визначено статистичні характеристики вибірок даних, розраховано парні коефіцієнти кореляції та оцінено щільність зв'язку між усіма змінними моделей; виявлено незалежні змінні, які найбільше впливають на кількість зайнятого населення в Україні. Модель перевірено на наявність мультиколінеарності за критерієм Фаррара-Глоубера та автокореляції за критерієм Дарбіна-Уотсона. Побудовано багатофакторну регресивну модель, значущість якої перевірено за F-статистикою Фішера. Значимість параметрів регресії підтверджується оцінкою t-статистики Ст’юдента при α = 0,05. Розроблену модель можна використати для вдосконалення планування та корегування кількості зайнятого населення України. Запропоновану методику також можна використати під час розробки відповідних моделей будь-якого регіону України.