短期失业率预测研究

摘要：

针对目前失业率数据时序过短的问题,本文建立了一个多变量的贝叶斯向量自回归模型,对城镇调查失业率进行预测试验,并讨论这种预测对于各类冲击下失业预警的意义.对2019年以来的失业率测算显示,预测值与实际值实现了较好的同步.在现有中国宏观经济数据资料特征和信息条件下,模型能够较好地减少中国宏观经济系统...>>详细针对目前失业率数据时序过短的问题,本文建立了一个多变量的贝叶斯向量自回归模型,对城镇调查失业率进行预测试验,并讨论这种预测对于各类冲击下失业预警的意义.对2019年以来的失业率测算显示,预测值与实际值实现了较好的同步.在现有中国宏观经济数据资料特征和信息条件下,模型能够较好地减少中国宏观经济系统动态传导预测误差,从而得到较好的预测结果.中短期预测中,预测最大值与实际最大值同期出现,偏离度在同一个政策力度档位以内,在预警意义上是一个可以接受的结果,有助于对失业形势进行预判.由于流动人口在离岗后常常被统计为退出劳动力市场而不是失业,失业率与失业救助需求形势可能脱节,需要对流动人口离岗和返岗情况格外关注,才能准确判断失业形势.

关键词：城镇调查失业率、向量自回归、贝叶斯估计、流动人口

分类号：F249.2(劳动经济)

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）