Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Построение эконометрической модели профилирования клиентов (на примере Государственной Службы занятости населения)

Работа №143647

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

экономика

Объем работы97
Год сдачи2022
Стоимость4335 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
18
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОФИЛИРОВАНИЯ КЛИЕНТОВ: ТЕОРИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ 6
1.1. Логистическая регрессия 6
1.2. Регрессия Кокса 14
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ И СТРУКТУРЫ БЕЗРАБОТНЫХ ГРАЖДАН 24
2.1. Влияние безработицы на показатели экономического роста 24
2.2. Основные направления деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга и роль профилирования безработных граждан в повышении ее эффективности 31
2.3. Анализ структуры безработных граждан, зарегистрированных в Службе занятости Санкт-Петербурга 41
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРОФИЛИРОВАНИЯ БЕЗРАБОТНЫХ ГРАЖДАН 57
3.1. Построение бинарной логистической регрессии 57
3.2. Построение регрессии Кокса 61
3.3. Построение модели упорядоченного множественного выбора 70
3.4. Рекомендации по применению построенных моделей профилирования безработных граждан в Службе занятости Санкт-Петербурга 74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 80
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 82
ПРИЛОЖЕНИЕ А 88
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 90
ПРИЛОЖЕНИЕ В 93
АННОТАЦИЯ 96


Актуальность темы исследования подтверждается тем, что в современных условиях эффективное социально-экономическое развитие региона с точки зрения его конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности, может быть достигнуто за счет формирования и развития одного из основных показателей региона – доступность и качество трудовых ресурсов. С другой стороны, одним из важнейших показателей благополучия региона и его привлекательности с точки зрения развития рынка труда, является уровень безработицы. В этой связи, вопрос повышения эффективности деятельности государственной службы занятости населения по трудоустройству безработных граждан в современных условиях приобретает важнейшее значение.
Объектом исследования являются клиенты Службы занятости населения.
Предметом исследования являются теоретические и методологические вопросы выявления возможных характеристик и факторов, которые оказывают влияние на конечное трудоустройство безработных граждан, зарегистрированных в Службе занятости на-селения.
Цель работы заключается в разработке рекомендаций по повышению эффективности деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга на основе оптимизации процесса профилирования безработных граждан с помощью построения эконометрических моде-лей.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач работы:
• проанализировать основные подходы к решению научно-практической задачи по классификации клиентов в российских и зарубежных источниках с использованием научных баз данных;
• проанализировать деятельность государственной службы занятости населения и определить роль процесса профилирования безработных граждан в повышении эффективности их трудоустройства;
• найти оптимальный способ перевода текстовых характеристик в числовые и создать релевантную задачам исследования выборку данных;
• выявить факторы, которые могли бы влиять на результат трудоустройства безработных граждан и построить эконометрическую модель, которая сможет предсказывать результат содействия в трудоустройстве клиентам Службы занятости;
• дать рекомендации по оптимизации работы Службы занятости Санкт-Петербурга с помощью построения эконометрических моделей, позволяющих обеспечить профилирование безработных граждан путем предсказания результатов содействия им в трудоустройстве.
Проблематика исследования заключается в том, что на сегодняшний день, несмотря на большое количество научных трудов и исследований на тему классификации клиентов в различных предметных областях, так и не сформированы единые подходы к методологии построения и применения эконометрических моделей в целях профилирования безработных граждан в Службе занятости.
Гипотеза работы заключается в том, что эконометрическое моделирование позволит нам выявить наиболее влияющие факторы на результат содействия в трудоустройстве безработному гражданину, использование которых в процессе его профилирования позволит обеспечить повышение эффективности деятельности Службы занятости.
В процессе исследования применяются общенаучные и специальные методы исследования: анализ и синтез экономических процессов, обобщение теоретического и практического материала, причинно-следственный анализ, аналогия и моделирование, а также основные научные приемы экономического, сравнительного и статистического анализа и графической интерпретации.
Информационная база исследования включает нормативно-правовые акты органов государственной власти Российской Федерации; официальные статистические данные органов государственной власти Российской Федерации; аналитические данные частных и государственных организаций; материалы научно-практических конференций, научные российские и иностранные публикации, анализ баз данных Scopus, Web of Science, E-library, база данных Службы занятости Санкт-Петербурга.
Предполагаемая научная новизна исследования заключается в обосновании новых подходов к повышению эффективности работы Службы занятости и оптимизации бюджетных затрат на основе разработки научно-методических основ проведения анализа факторов трудоустройства и характеристик клиентов Службы занятости с использованием эконометрических моделей.
Предполагаемая практическая значимость исследования заключается в повышении эффективности деятельности органов службы занятости населения и оптимизации бюджетных затрат путем внедрения новых методов анализа статистических данных и прогнозирования результатов трудоустройства безработных граждан с помощью построения эконометрических моделей.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В современных условиях повышение эффективности деятельности Службы занятости играет важнейшую роль, так как такие показатели рынка труда и сферы занятости, как уровень безработицы и уровень занятости населения, напряженность на рынке труда оказывают прямое влияние на экономическое развитие региона, благосостояние его жителей и, как следствие, социальную стабильность.
Данное исследование посвящено проблеме оптимизации процесса профилирования зарегистрированных безработных граждан, который направлен на повышение результативности и качества предоставляемых Службой занятости государственных услуг по со-действию гражданам в трудоустройстве. В рамках исследования была сформулирована актуальность исследования, выявлены объект и предмет исследования, обозначена цель работы, которая заключается в разработке рекомендаций по повышению эффективности деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга на основе оптимизации процесса про-филирования безработных граждан путем применения эконометрических моделей. Для достижения обозначенной цели был разработан перечень задач, также в рамках исследования была сформулирована проблематика исследования, гипотеза работы, описаны используемые методы, применяемые в ходе исследования, информационная база исследования, предполагаемая научная новизна исследования и предполагаемая практическая значимость исследования.
На основе гипотезы была разработана концепция исследования, а также определен план выпускной квалификационной работы, который включает в себя введение, основную часть, состоящую из трех глав, заключение, и список использованных источников и литературы, а также приложения.
В рамках первой главы были рассмотрены теоретические аспекты использования эконометрических моделей классификации в профилировании клиентов, в том числе опыт применения таких моделей в службах занятости различных стран. Автором был проведен анализ исследований, в которых решались аналогичные проблемы с помощью логистической регрессии, что, в свою очередь, доказывает ее применимость в данной области. Еще одной часто используемой в исследованиях проблем занятости моделью оказалась регрессия Кокса. Кроме того, литературный анализ помог выявить факторы, которые оказывают влияние на продолжительность безработицы, а именно возраст, образование, интеллект (опыт работы), характер (психотип), район проживания, семейное положение, состояние здоровья, пол и другие.
Вторая глава посвящена уже непосредственно анализу деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга, в том числе роли процесса профилирования безработных граждан в проектах по внедрению новой целевой модели Центра занятости. Кроме того, были проанализированы нормативные источники, которые доказали актуальность выбранной темы исследования с учетом того факта, что профилирование безработных граждан признается важнейшим условием их эффективного трудоустройства. Также в этой главе проведен всесторонний анализ структуры безработных граждан на основе выборки деперсонифицированных данных Службы занятости за 2019 год. По результатам анализа описательной статистики проведена подготовка выборки данных к моделированию путем кодирования ее параметров.
Третья глава имеет практическую направленность и, помимо построения самих моделей классификации безработных граждан, содержит в себе рекомендации по повышению эффективности деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга на основе их применения.
Так, были построены 3 различные эконометрические модели, которые могут выполнять задачи профилирования безработных граждан. Каждая из них обладает своими недостатками и своими преимуществами. Например, регрессия Кокса позволяет учесть даже тех безработных, у которых причина снятия с учета была отличной от трудоустройства. Благодаря этому она более точно выделяет факторы, влияющие на успешность трудоустройства, и может быть использована при подборе эффективного комплекса мер для определенных категорий безработных граждан. Зато, регрессия Кокса не может быть использована для прогноза из-за проблем с интерпретацией выходных данных, а логистические регрессии, напротив, прекрасно справляются с этими задачами.
В результате был сделан вывод, что бинарная логистическая регрессия, которая в качестве результирующей переменной дает ответ на вопрос «Снимется ли безработный гражданин с учета в Службе занятости по причине «Трудоустройство» в течение ближайших 220 дней?» (Да-1, Нет-0), наиболее подходящий вариант для оптимизации процесса про-филирования безработных граждан. Пороговый период 220 дней был выбран как средний период регистрируемой безработицы по итогам 2019 года. Модель показала хорошую прогностическую способность (70%), в том числе и при тестировании на данных 2021 го-да (69%).
Помимо технологии применения построенной логистической регрессии в процессе профилирования безработных граждан, были также даны рекомендации по повышению ее прогностической способности на основе введения дополнительных параметров безработных граждан и повышения качества заполнения базы данных Службы занятости Санкт-Петербурга.
Таким образом, все поставленные в работе задачи были выполнены.



1. "О внесении изменений в Закон Российской Федерации "О занятости населения в Российской Федерации": Федеральный закон от 30.04.2021 № 137-ФЗ
2. "О занятости населения в Российской Федерации": Закон РФ от 19.04.1991 № 1032-1 (последняя редакция).
3. «О Комитете по труду и занятости населения Санкт-Петербурга»:Постановление Правительства Санкт-Петербурга от 12 декабря 2006 г. N 1542 (с изменениями на 10 марта 2022 года).
4. «Об утверждении Единых требований к организации деятельности органов службы занятости в части требований к помещениям и оснащению рабочих мест»:Приказ Минтруда России № 302 от 29 апреля 2019 г.
5. «Об утверждении форм бланков личного дела получателя государственных услуг в области содействия занятости населения»: Приказ Министерства труда и социаль-ной защиты Российской Федерации от 19 февраля 2019 г. № 90н.
6. "Об утверждении форм федерального статистического наблюдения с указаниями по их заполнению для организации Федеральной службой по труду и занятости федерального статистического наблюдения за деятельностью по содействию занятости населения": Приказ Росстата от 01.03.2022 N 98.
7. Методические рекомендации по внедрению единых требований к организации деятельности органов службы занятости населения в субъектах Российской Федерации, участвующих в реализации федерального проекта «Поддержка занятости и повышение эффективности рынка труда для обеспечения роста производительности труда» национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости».
8. Федеральный проект «Содействие занятости». [Электронный ресурс] / Минтруд России. Режим доступа: https://mintrud.gov.ru/uploads/magic/ru-RU/Ministry-0-1172-src-1631193699.5099.pdf - Яз. рус. С. 28.
9. Целевая модель Национальной социальной инициативы по направлению «Рынок труда и поддержка занятости». [Электронный ресурс] / АСИ. Режим доступа: https://asi.ru/news/7433/ - Яз. рус.
Книги
10. Барышева А.В. Экономический рост и производительность труда. / Барышева А.В.; Москва: Наука, 1980 - 187 с.
11. Райзберг Б. А. Современный экономический словарь./ Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б.// 6-е изд., М.: ИНФРА-М, 2006 – 512 с.
12. Семенихина В. А. Экономическая теория: макроэкономика: Учебное пособие. / Семенихина В. А., Крючков С. А.// Новосибирск: НГАСУ, 2003 – 136 с.
13. Allin Cottrell. Gretl User’s Guide. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Li-brary. Wake Forest University. March, 2021. 460 С.
14. Gelman A., Gelman P. in the D. of S. A., Hill J. Data Analysis Using Regression and Multilevel /Hierarchical Models / A. Gelman, P. in the D. of S. A. Gelman, J. Hill, Cam-bridge University Press, 2007. 654 c.
15. Hosmer Jr D. W., Lemeshow S., Sturdivant R. X. Applied logistic regression. – John Wiley & Sons, 2013. – Т. 398.
16. Kleinbaum D. G., Klein M. Survival Analysis: A Self-Learning Text / D. G. Kleinbaum, M. Klein, Springer Science & Business Media, 2005. 616 c.
Статьивжурналах
17. Бегиева А. Ш. Оценка социально-психологического состояния безработных в зави-симости от продолжительности безработицы и ее влияние на демографические ха-рактеристики // Вестник Северо-Осетинского Государственного Университета Имени К. Л. Хетагурова. 2014. № 4.
18. Калинина, И. А., В. В. Масленников. “Анализ зарубежного опыта организации ра-боты службы занятости населения по оказанию государственных услуг по трудо-устройству”. Экономика и Предпринимательство, no. 9–2 (62) (2015). Accessed April 2, 2021. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24330292
19. Кацко, Игорь Александрович, Алексей Михайлович Ляховецкий, Альбина Евгень-евна Жминько. “Моделирование Поведения Субъекта На Региональном Рынке Труда.” Труды Кубанского Государственного Аграрного Университета, no. 43 (2013). Accessed April 9, 2021.
20. Krasko O. Пособие по анализу медико-биологических данных (с примерами в R) / O. Krasko, 2017.
21. Масленникова М.В. Моделирование инфляции в России./ Масленникова М.В.; Сборник статей участников V Международного научного студенческого конгресса, 2014. – C. 912 – 917.
22. Орлов Д. Кривая Филлипса: инфляция и NAIRU в Российских регионах/ Д. Орлов, Е. Постников. //Серия докладов об экономических исследованиях, ноябрь 2020 – 24 с.
23. Петренко Е. С., Притворова Т. П., Спанова Б. К. Профилирование безработных при оказании услуг содействия занятости населения: мировой опыт и модель для Ка-захстана // Russian Journal of Labor Economics. 2019. № 1 (6). C. 357–376.
24. Черенков Алексей. “Логистическая регрессия - один из инструментов директ-маркетинга.” Маркетинг и маркетинговые исследования, no. 1 (2003). Accessed April 9, 2021.
25. Arnkil, Robert & Domenico, Germana & Konle-Seidl, Regina. (2022). Joblessness as a major challenge for Public Employment Services Country reports from Finland, Italy and Germany.
26. Averina D., Gorshkova T., Sinelnikova-Muryleva E. Phillips Curve Estimation on Re-gional Data // Higher School of Economics Economic Journal. 2018. № 4 (22). C. 609–630.
27. Bimrose, J., S.A. Barnes, A. Brown, C. Hasluck & H. Behle. (2007). Skills Diagnostics and Screening Tools: A literature Review. Department for Work and Pensions, Research Report No. 459
28. Cox, D. R. “Regression Models and Life-Tables.” Journal of the Royal Statistical Socie-ty. Series B (Methodological)34, no. 2 (1972): 187–220. Accessed April 9, 2021.
29. Čabla, Adam, and Ivana Malá. “Modelling of Unemployment Duration in the Czech Re-public.” Prague Economic Papers26, no. 4 (August 1, 2017): 438–449. Accessed April 10, 2021.
30. Davis J., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. Of 23 International Conference on Machine Learning, Pittsburgh, PA, 2006.
31. Fahr R., Sunde U. Did the Hartz Reforms Speed-Up Job Creation? A Macro-Evaluation Using Empirical Matching Functions. – 2006.
32. Fox J., Weisberg S. Cox Proportional-Hazards Regression for Survival Data in R // An Appendix to An R Companion to Applied Regression, third edition, 2018
33. Frölich M., Lechner M., Steiger H. Statistically assisted programme selection-international experiences and potential benefits for Switzerland //Swiss Journal of Eco-nomics and Statistics. – 2003. – Т. 139. – №. 3. – С. 311-331.
34. Gnambs T. Human capital and reemployment success: the role of cognitive abilities and personality //Journal of Intelligence. – 2017. – Т. 5. – №. 1. – С. 9.
35. Hasluck C. The use of statistical profiling for targeting employment services: The inter-national experience //New European Approaches to Long-Term Unemployment: What role for public employment services and what market for private stakeholders. – 2008.
36. Kaplan E. L., Meier P. Nonparametric estimation from incomplete observations //Journal of the American statistical association. – 1958. – Т. 53. – №. 282. – С. 457-481.
37. De Koning J., Van Dijk B. A Profiling System for the Unemployed in Slovakia //Paper for the TLM-meeting on active labour market policies. April. – 2004. – Т. 26.
38. Kupets O. Determinants of unemployment duration in Ukraine //Journal of Comparative Economics. – 2006. – Т. 34. – №. 2. – С. 228-247.
39. Lechner M., Smith J. What is the value added by caseworkers? //Labour economics. – 2007. – Т. 14. – №. 2. – С. 135-151.
40. Lipp R. Job seeker profiling: The Australian experience //EU-Profiling Seminar. – 2005.
41. McCullagh P. Regression Models for Ordinal Data // Journal of the Royal Statistical So-ciety. Series B (Methodological). 1980. № 2 (42). C. 109–142.
42. O'Connell P. J., McGuinness S., Kelly E. A statistical profiling model of long-term un-employment risk in Ireland. – ESRI Working paper, 2010. – №. 345.
43. Pérez-Belis, Victoria, Marta Braulio-Gonzalo, Pablo Juan, and María D. Bovea. “Con-sumer Attitude towards the Repair and the Second-Hand Purchase of Small Household Electrical and Electronic Equipment. A Spanish Case Study.” Journal of Cleaner Production158 (2017): 261–275. Accessed April 8, 2021.
44. Phillips A. W. The relation between unemployment and the Rate of change of money wage rates in the United Kingdom, 1861–1957 1 // Economica. – 1958. – Т. 25. – №. 100. – С. 283-299.
45. Rosholm, M., J. Staghøj, M. Svarer & B. Hammer. (2006). A Danish Profiling System, Danish Economic Journal (Nationaløkonomisk Tidsskrift), 144 (2), 209- 229
46. Sciulli, Dario, Antonio Gomes de Menezes, and José Cabral Vieira. “Unemployment Duration and Disability: Evidence from Portugal.” Journal of Labor Research33, no. 1 (2012): 21–48. Accessed April 9, 2021.
47. Setyadi, Dody, Yuli Sudarso, Muhammad Nahar, and Sugiyanta Sugiyanta. “Duration of Educated Unemployment.” Economic Journal of Emerging Markets11, no. 2 (October 1, 2019): 213–222. Accessed April 10, 2021.
48. Tansel, Aysit, and H. Mehmet Taşçı. “Hazard Analysis of Unemployment Duration by Gender in a Developing Country: The Case of Turkey: Unemployment Duration by Gender in Turkey.” LABOUR24, no. 4 (2010): 501–530. Accessed April 2, 2021.
49. Tharwat A. Classification assessment methods //Applied Computing and Informatics. – 2020.
50. Tolles J., Meurer W. J. Logistic Regression Relating Patient Characteristics to Outcomes // JAMA JAMA. 2016. № 5 (316). C. 533.
51. Wandner S. A., Messenger Jon C., Schwartz S. Worker Profiling and Reemployment Services Policy Workgroup: Final Report and Recommendations. – 1999.
52. Wang, Jingjing, Chengyan Yue, Karina Gallardo, Vicki McCracken, James Luby, and Jim McFerson. “What Consumers Are Looking for in Strawberries: Implications from Market Segmentation Analysis: IMPLICATIONS FROM MARKET SEGMENTATION ANALYSIS.” Agribusiness33, no. 1 (2017): 56–69. Accessed April 8, 2021.
Статистические сборники и отчеты
53. Доклад «Социально – экономическое положение России (ежемесячный)». [Элек-тронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. Режим досту-па: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/ga1Lo4xe/osn-10-2020.pdf- Яз. рус.
54. Доклад Правительства Санкт-Петербурга законодательному собранию Санкт-Петербурга о ходе реализации генерального плана Санкт-Петербурга в 2018 году на основании закона Санкт-Петербурга от 28.10.2009 № 508-100 «О градострои-тельной деятельности в Санкт-Петербурге». // СПБ ГКУ «НИПЦ Генплана Санкт-Петербурга». Комитет по градостроительству и архитектуре. 2019.
55. Общественный доклад «О реализации национального проекта «Производитель-ность труда и поддержка занятости». [Электронный ресурс] / ОНФ. Режим доступа: https://onf.ru/sites/default/files/projects_docs - Яз. рус.
56. Общие положения. [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/vvp/metod.htm - Яз. рус.
57. Регионы России. Социально – экономические показатели. [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1dJJCOvT/Region_Pokaz_2019.pdf - Яз. рус.
Интернет – ресурсы и электронные базы данных
58. Аналитика. [Электронный ресурс] / Служба Занятости Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/59028 - Яз. рус.
59. Единая межведомственная информационно – статистическая система. [Электрон-ный ресурс]. Режим доступа: https://www.fedstat.ru/, свободный. – Яз. рус.
60. Коэффициент напряженности на рынке труда. [Электронный ресурс] / ЕМИСС. Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/59028 - Яз. рус.
61. ОКПДТР 2021. [Электронный ресурс] / Общероссийский классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов. Режим доступа: http://okpdtr.ru – Яз. рус.
62. Организация временного трудоустройства несовершеннолетних граждан в возрасте от 14 до 18 лет в свободное от учебы время, безработных граждан, испытывающих трудности в поиске работы, безработных граждан в возрасте от 18 до 25 лет, имеющих среднее профессиональное образование или высшее образование и ищущих работу в течение года с даты выдачи им документа об образовании и о квалификации. [Электронный ресурс] / Служба Занятости. Режим доступа: https://www.r21.spb.ru/empl/about/state_services/detail.htm?id=10337813@cmsArticle - Яз. рус.
63. Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга. [Электронный ресурс]. Ре-жим доступа: https://www.gov.spb.ru/, свободный. – Яз. рус., англ.
64. Официальный сайт Комитета по труду и занятости населения Санкт-Петербурга. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rspb.ru/, свободный. – Яз. рус., англ.
65. Официальный сайт Центра занятости населения Санкт-Петербурга. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.r21.spb.ru/, свободный. – Яз. рус., англ.
66. Повышение эффективности Службы занятости. [Электронный ресурс] / Минтруд
67. Сопровождение при содействии занятости инвалидов. [Электронный ресурс] / Служба Занятости. Режим доступа: https://www.r21.spb.ru/empl/about/state_services/detail.htm?id=11117355@cmsArticle - Яз. рус.
68. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]; Режим доступа: http://www.gks.ru/, свободный. – Яз. рус., англ.
69. Центральная база статистических данных [Электронный ресурс]; Режим доступа: http://www.cbsd.gks.ru/, свободный. – Яз. рус.
70. Что изменилось в начислении пособий для безработных в 2020 году. [Электронный ресурс] / Госуслуги. Режим доступа: https://www.gosuslugi.ru/help/news/2020_05_08_work_pay


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ