Forecasting, Cointegration and Causality Analysis of Unemployment in Pakistan Using Time Series Models

무하마드 나집 울라; 김기수

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 무하마드 나집 울라 (Pakistan Bureau of Statistics) 김기수 (영남대학교)

저널정보: 박정희새마을연구원 새마을학연구 새마을학연구 제2권 제2호

발행연도: 2017.12

수록면: 135 - 176 (42page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

One of the major issues for policy makers in Pakistan is handling the continuing increase of the level of unemployment. Thus, forecasting unemployment rate is imperative to policy makers. This study aims to explore the best forecasting model among ARIMA, ARFIMA and exponential smoothing for forecasting unemployment. Secondly, this study analyzed unemployment using time-series techniques, measured long and short run relationship with population growth, labor force participation rate, crop production, and investigated the causality between unemployment and other variables. Time series data ranging from 1965 to 2014 is collected from Pakistan Economic Survey for analysis. This study evaluated the forecasting performance of the three models by using the forecast accuracy criterion such as mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), root mean square error (RMSE) and Theil’s U statistics. Double Exponential Smoothing model is chosen as the best forecasted model for unemployment rate on the basis of forecast accuracy criterion. Augmented Dickey Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) test is used for checking stationarity in the variables. At level, the variables were nonstationary and become stationary at first difference. The results of Johnson cointegration and Vector Error Correction model (VECM) indicated that there exists long and short run cointegration relationship between unemployment rate and other variables. Granger Causality test shows bi-directional causality running from crop production toward population growth.

#Unemployment rate in Parkistan #Forecasting #Time-series techniques #Population growth #Labor force participation rate #Crop production

참고문헌 (89)

참고문헌 신청

Abdelhamid, T. S. / 1999 / Time Series Analysis for Construction Productivity Experiments / Journal of Construction Engineering and Management 125(2):87~95

Akhtar, S. / 2005 / Understanding the Youth Unemployment Conundrum in Pakistan: Preliminary Empirical Macro-micro Analysis (Vol. 4)

Ali, M. / Causes of Unemployment in Pakistan

Amadeh, H. / 2013 / ARIMA and ARFIMA Prediction of Persian Gulf Gas-Oil FOB / Investment Knowledge 2(7):213~231

Anvik, C. / 2010 / Just Google It: Forecasting Norwegian Unemployment Figures with Web Queries

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

무하마드 나집 울라

소속기관 Pakistan Bureau of Statistics

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 국제·지역개발학

논문수 1 이용수 1

김기수

소속기관 영남대학교

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 국제·지역개발학

논문수 5 이용수 1

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (89)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)