Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32229
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Павлова Татьяна Борисовна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Pavlova Tatana Borisovna | en_GB |
dc.contributor.author | Бузмаков Григорий Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Buzmakov Grigorij Aleksandrovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Свиркин Михаил Владимирович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Svirkin Mihail Vladimirovic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:11:01Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:11:01Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 047234 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32229 | - |
dc.description.abstract | В работе проводится исследование рынка труда в Российской Федерации в условиях распространения коронавирусной инфекции, а именно изменений, коснувшихся безработицы. Анализируется изменение распределения граждан, признаваемых безработными, по полу, типу места проживания, уровню образования, профессии и причины увольнения с предыдущего места работы. Разработана и апробирована математическая модель, основанная на применении временных рядов, для прогнозирования числа признаваемых безработными граждан, учитывающая влияние распространения коронавирусной инфекции, а также сделан краткосрочный прогноз до конца 2021 года. Исследование показало, что региональные рынки труда потерпели как количественные, так и качественные значимые изменения, однако, ситуация постепенно приходит в норму. | ru_RU |
dc.description.abstract | This work examines the labor market in the Russian Federation in the context of the spread of coronavirus infection, namely, changes in unemployment. The article analyzes the change in the distribution of citizens recognized as unemployed by sex, type of place of residence, level of education, profession and reasons for dismissal from the previous job. A mathematical model was developed and tested based on the use of time series to predict the number of citizens recognized as unemployed, taking into account the impact of the spread of coronavirus infection, and a short-term forecast was made until the end of 2021. The study showed that regional labor markets have undergone both quantitative and qualitative significant changes, however, the situation is gradually returning to normal. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Рынок труда; Безработица; Коронавирусная инфекция; Временные ряды; Вероятностно-статистический анализ; Имитационное моделирование | ru_RU |
dc.subject | Labor market; Unemployment; Coronavirus infection; Time series; Probabilistic-statistical analysis; Simulation modeling | en_GB |
dc.title | Data analysis and prediction of the labour market in the Russian Federation in corona virus pandemic situation | en_GB |
dc.title.alternative | Анализ и прогнозирование рынка труда в Российской Федерации в условиях пандемии коронавирусной инфекции | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_BuzmakovGA_19M02_pu.pdf | Article | 3,64 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_OTZYV_Buzmakov.docx | ReviewSV | 14,13 kB | Microsoft Word XML | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.