КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОПОЗИЦії РОБОЧОї СИЛИ НА РИНКУ ПРАЦі УКРАїНИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 311.3:331.56

КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ПРОПОЗИЦИ РОБОЧО1 СИЛИ НА РИНКУ ПРАЦ1УКРА1НИ

© 2017 КОРЕПАНОВ О. С., ПРУС Ю. I., ЧАЛА Т. Г.

УДК 311.3:331.56

Корепанов О. С., Прус Ю. I., Чала Т. Г. Короткострокове прогнозування пропозицм робочоУ сили на ринку пращ УкраУни

Мета cmammi полягае в розробц короткострокового прогнозу пропозици робочо! сили на ринку прац Украни. Розглянуто основн методи прогнозування розвитку соцiально-економiчних процеав, переваги та недол'ши !х використання. Розкрито сутшсть концепцИ недовикористання робочоi сили, яка, в'дпов'дно до оновлених мiжнародниx стандарт'¡в у галузi статистики прац1 замнила концеп^ю економнноi активности У результатi досл'дження об(рунтовано доцмьнкть застосування методу Singular Spectrum Analysis (SSAj для анал'ву та прогнозу часових ряд'в соцiально-економiчниx показниюв, розроблено алгоритм застосування цього методу. На базi оф^йних статистичних щомОячних даних щодо юлькат зареестрованих безробтних за пер'юд iз ачня 2007р. по березень 2017р., застосувавши програмний пакет Caterpillar SSA, розроблено прогноз зазначеного показника з початку 2016 р. до юнця 2018 р. Перспективою подальших дотджень у даному напрямку е розробка прогнозу попиту на робочу силу з метою вдосконалення державноi полтики щодо збалансування попиту та пропозицИробочоiсили на ринку працi. Ключов'! слова: пропози^я робочо!'сили, концеп^я недовикористання робочо!'сили, прогноз, анал'в сингулярного спектра. Рис.: 3. Табл.: 3. Формул: 1. Б'бл.: 22.

Корепанов Олексй Сергйович - кандидат економiчниx наук, доцент, доцент кафедри статистики, облку та аудиту, Харювський нацональний ушверситет iм. В. Н. Каразна (пл. Свободи, 4, Харюв, 61022, Укранаj E-mail: o.s.korepanov@karazin.ua

Прус Юл'т 1гоpiBHa - викладач кафедри управлння та адмЫстрування, Харювський нацональний ушверситет iм. В. Н. Караз'та (пл. Свободи, 4, Харюв, 61022, Укранаj E-mail: yuliaprus@karazin.ua

Чала Тетяна ГеоргИвна - кандидат економ'мних наук, доцент, доцент кафедри статистики, облку та аудиту, Харювський нацональний ушверситет iм. В. Н. Караз'та (пл. Свободи, 4, Харюв, 61022, Укранаj E-mail: t.g.chala@karazin.ua

УДК 311.3:331.56 Корепанов А. С., Прус Ю. И., Чалая Т. Г. Краткосрочное прогнозирование предложения рабочей силы на рынке труда Украины

Цель статьи состоит в разработке краткосрочного прогноза предложения рабочей силы на рынке труда Украины. Рассмотрены основные методы прогнозирования развития социально-экономических процессов, преимущества и недостатки их использования. Раскрыта сущность концепции недоиспользования рабочей силы, которая, в соответствии с обновленными международными стандартами в области статистики труда, заменила концепцию экономической активности. В ходе исследования обоснована целесообразность применения метода Singular Spectrum Analysis (SSAj для анализа и прогноза временных рядов социально-экономических показателей, разработан алгоритм применения этого метода. На основе официальных статистических ежемесячных данных о количестве зарегистрированных безработных за период с января 2007 г. по март 2017 г., с применением программного пакета Caterpillar SSA, разработан прогноз указанного показателя с начала 2016 г. до конца 2018 г. Перспективой дальнейших исследований в данном направлении является разработка прогноза спроса на рабочую силу с целью усовершенствования государственной политики по сбалансированию спроса и предложения рабочей силы на рынке труда. Ключевые слова: предложение рабочей силы, концепция недоиспользования рабочей силы, прогноз, анализ сингулярного спектра. Рис.: 3. Табл.: 3. Формул: 1. Библ.: 22.

Корепанов Алексей Сергеевич - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики, учета и аудита, Харьковский национальный университет им. В. Н. Каразина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украинаj

E-mail: o.s.korepanov@karazin.ua

Прус Юлия Игоревна - преподаватель кафедры управления и администрирования, Харьковский национальный университет им. В. Н. Кара-зина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украинаj E-mail: yuliaprus@karazin.ua

Чалая Татьяна Георгиевна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики, учета и аудита, Харьковский национальный университет им. В. Н. Каразина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украина E-mail: t.g.chala@karazin.ua

UDC 311.3:331.56 Korepanov O. S., Prus Yu. I., Chala T. G. The Short-Term Forecasting of the Labor Market Supply in Ukraine

The article is aimed at developing a short-term forecast of the labor market supply in Ukraine. The main methods for forecasting the development of socio-economic processes, as well as advantages and disadvantages of using them, have been considered. The article discloses essence of the conception of underutilization of labor force, which, in accordance with the updated international standards on labor statistics, has superseded the conception of economic activity. In the course of the study usage of the method of Singular Spectrum Analysis (SSA) to analyse and forecast the time series of socio-economic indicators has been substantiated, also an algorithm for applying this method has been developed. On the basis of the official statistical monthly data on the number of registered unemployed from January 2007 to March 2017, with the application of the Caterpillar SSA software package, a forecast of this indicator has been developed from early 2016 to the end of 2018. Prospect for further research in this direction will be developing a forecast of labor demand in order to improve public policies to balance supply and demand in the labor market.

Keywords: labor supply, conception of underutilization of labor force, forecasting, analysis of the singular spectrum. Fig.: 3. Tbl.: 3. Formulae: 1. Bibl.: 22.

Korepanov Oleksiy S. - PhD (Economicsj, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics, Accounting and Auditing, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukrainej E-mail: o.s.korepanov@karazin.ua

Prus Yuliia I. - Lecturer of the Department of Management and Administration, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukrainej E-mail: yuliaprus@karazin.ua

Chala Tatyana G. - PhD (Economics), Associate Professor of the Associate Professor, Department of Statistics, Accounting and Auditing, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukrainej E-mail: t.g.chala@karazin.ua

Вумовах TAo6aAi3a^i cBiTOBoro eK0H0Mi4H0r0 простору шдвищення конкурентоспроможностi на-цюнально1 економжи важко забезпечити ви-ключно активiзащею iнновацiйних складових i розвит-ком шформацшних технологiй. Основним джерелом економiчного зростання сьогоднi е розвиток людсько-го капiталу. Поступове скорочення обсяпв пропозици робочо'1 сили в результат звуження демографiчного базису зумовлюе необхцшсть здiйснення ii оперативного прогнозування, а саме: щомкячного та на коротко-строковий перiод. Осккьки ситуацiя на ринку працi е похцною вiд багатьох факторiв, перш за все вц ситуаци, що складаеться на шших ринках, на що вказував у сво"1х публiкацiях ще у 1930-х роках Дж. М. Кейнс [6], питання прогнозування пропозици робочо'1 сили потребуе детального вивчення.

Теоретико-методичш та прикладш аспекти прогнозування розвитку ринку пращ е предметом вивчення багатьох представниюв зарубiжноí економiчноí думки, зокрема Я. Алсултани (Y. A. Alsultanny) [17], Е. Вебера та Г. Зика (E. Weber, G. Zika) [21], Р. Вкьсона й I. Лiваноса (R. A. Wilson, I. Livanos) [22]. 1х досягнення полягають у дослцженш чинниюв впливу на формування попиту та пропозици робочо'1 сили, розробленш методичних шд-ходiв до 1х прогнозування.

Вивченню та узагальненню особливостей системи прогнозування попиту та пропозици робочо'1 сили при-свяченi фундаментальш дослiдження укра'1нських науков-цiв. Глибиною та широтою охоплення дослкжувано1 проблематики характеризуются науковi доробки В. В. Близ-нюк [1], Л. С. Лкогор [9], О. В. Полуяктово1 [12], А. В. Тер-но [14], Ю. М. Харазшвш [15], О. М. Шубалого [16].

На думку Л. С. Лкогор, провцного наукового спiвробiтника вiддiлу дослцжень людського розвитку 1нституту демографп та сощальних дослiджень iменi В. М. Птухи НАН Укра'1ни, перехiд до шновацшно! мо-делi розвитку суспкьства неможливий без забезпечення збалансованого розвитку ринку пращ, що, вцповцно, передбачае необхцшсть узгодження попиту та пропозици робочо'1 сили. Водночас ефективним цей процес може бути лише за умови прогнозування потреби економжи в робочш силi та ll пропозици з урахуванням демографiч-них та соцiально-економiчних чинникiв [9, с. 54].

Незважаючи на рiзноманiття статистичного та ма-тематичного iнструментарiю, виникае складшсть при виборi методу прогнозування пропозици робочо! сили, який дозволив би не лише максимально точно передба-чити значення цих показниюв у майбутньому, але й вра-хувати циклiчнiсть у процесах ll розвитку.

У зв'язку з цим мета статтi полягае в розробщ ко-роткострокового прогнозу пропозици робочо! сили на ринку пращ Украши.

Для досягнення мети дослцження розглянуто по-нятiйний апарат та видкено специфiчнi особливостi обрам: проблематики.

Робоча сила за розширеною концепцiею визнача-еться як сума робочо1 сили та потенцшно1 робочо1 сили (рис. 1).

Оновлеш мiжнароднi стандарти в галузi статистики пращ, прийнят XIX Мiжнародною конференцiею статистикiв працi, мають принциповi вiдмiнностi: кон-цепцiю економiчноl активност [19] замiнила введена концепцiя участ в трудовiй дiяльностi та концепцiя не-довикористання робочо1 сили [20].

Населения в працездатному вщ1

у

с

а

ч

о

я г

н у о

й р ч

а о о

з з б

ю и о

т с к ч р

о 'F

*! т с

в з о

о л

С а

в

и

р

т

у

с

а

I- ч

я о

н г

й а у р о ч

з о о

ю з б

т U и о

к р

ч

'l о 'F

в т с

о з о

п л

е а

X в и р т

Особи, що не були зайнятЬ шукали роботу

протягом установленого

недавнього перюду i зараз готов1 приступити до роботи, якщо з'явиться можливiсть працевлаш-тування

Особи, що не входять до складу робочоТ сили

Особи, зафкавлеы в трудовiй дiяльностi

Потенцйна робоча сила: ос оби, ям хочуть працювати та:

а) перебу-

вають «у пошуках роботи», але «не готовi приступити до роботи

в цей момент»

б) «гслг^ присту-пити до роботи»,

але не перебу-

вають «у пошуках роботи»

Недовикористання робочоУ сили Робоча сила за розширеною концепцию

Особи, ям не перебувають «у пошуках

роботи» i «не готовi присту-пити до роботи в цей момент», але

хочуть працювати

Особи, незацтавлеш в трудовш дiяльностi

Особи, ям не перебувають «у пошуках

роботи» i «не ren^i приступити до роботи в цей момент» i якi не хочуть працювати

Рис. 1. Межi робочоТ сили, розширеноТ концепцп робочоТ сили, 0CH0BHi складовi недовикористання робочоТ сили Джерело: узагальнено за [18; 20].

Недовикористання робочо! сили означав нев^по-в1дшсть мiж пропозицieю робочо! сили та попитом на не!, у результата чого виникае незадоволена потреба на-селення в робочих мiсцях.

Недовикористання робочо! сили характеризуеть-ся такими показниками, [20]: неповнiстю зайнятими з точки зору тривалост робочого часу; потенцшною ро-бочою силою та безробгтними.

Особи, що знаходяться в умовах неповно! зайня-тостi з точки зору тривалост робочого часу, ви-значаються як всi зайнят особи, якi протягом короткого облжового перiоду хотки працювати в додат-ковий час, у яких фактично вцпрацьоваш години на всгх роботах були менше встановлено! межi тривалосп робочого часу та яю були готовi працювати в додатковий час, якби випала нагода отримати додаткову роботу [20].

Потенцшна робоча сила визначаеться як вй особи працездатного вжу, якi протягом короткого облжового перiоду не були ш зайнятими, нi безробiтними, а також: + вживали заходи (дГ!) «у пошуках роботи», були «не готовi приступити до роботи в цей момент», проте будуть готовi приступити до роботи протягом короткого наступного перюду, встанов-леного з урахуванням нацiональних обставин (тобто претенденти, яю не готовi приступити до роботи);

+ не вживали заходiв (д1й) «у пошуках роботи», проте хотки працювати i були «готовi присту-пити до роботи в цей момент» (тобто не зна-ходяться в пошуках роботи, потенцшно готовi приступити до роботи) [20].

Безробггними визначаються всi особи працездатного вшу, що не були зайнята, уживали заходiв для по-шуку роботи протягом встановленого недавнього перЬ-оду i зараз готовi приступити до роботи, якщо з'явиться можливють працевлаштування; при цьому:

+ ознака «не зайнятЬ оцiнюеться вiдносно короткого облжового перiоду з метою вимГрю-вання зайнятостi; + ознака «пошук роботи» стосуеться будь-якого з видiв дiяльностi, що здiйснюються протягом певного недавнього перюду, що складаеться з чотирьох тижшв або одного мюяця, з метою знайти роботу або вцкрити справу чи скьсько-господарське шдприемство. Це також включае в себе неповну, неформальну, тимчасову, сезон-ну чи випадкову зайнятють у межах нацюналь-но! територи або за кордоном; + момент часу з початку iснування шдприемства повинен використовуватися для розрiзнення пошукових дiй, спрямованих на створення 6гз-несу, i само! трудово! дшльносй, про що св1д-чить реестрацш пiдприемства або надходжен-ня фшансових коштiв, формування необхiдно! iнфраструктури або забезпечення необхцними матерiалами, залучення першого клiента або отримання першого замовлення, залежно вгд обставин;

+ ознака «зараз» служить перевiркою готовностi приступити до роботи в цей час, яка оцшюеть-ся вцносно короткого облжового перiоду, що включае в себе перюд, який використовуеться для вимiрювання зайнятостi; + залежно вiд нацюнальних обставин облiковий перiод може бути продовжений зi включенням у нього короткого наступного перюду, в цкому не перевищуе двох тижнiв, з тим, щоб забезпе-чити належний облiк ситуацiй безробiття серед рiзних груп населення [20].

Показники недовикористання робочо! сили е основою для оцшювання та прогнозування пропозицГ! робочо! сили, базою для формування основних шдикато-рiв мониторингу ринку працi. Для складання бкьш по-вних оцiнок вони можуть використовуватися з iншими показниками, що вцносяться до ринку працi, зокрема з показниками неадекватно! зайнятостГ пов'язано! з про-фесiйними навичками, i з показниками неадекватно! занятость пов'язано! з рiвнем доходiв, зидно з вГдповГд-ними мiжнародними статистичними стандартами [18].

Серед демографiчних передумов прогнозування пропозицГ! робочо! сили слц вцзначити обмеження контингенту населення в працездатному вщ та штен-сившсть мiграцiйних потокiв.

Обсяги пропозицГ! робочо! сили також формують-ся шд впливом посилення тенденцiй до старшня населення. Це зумовлюе попршення демоекономiчно! ситуацГ! в кра!нi, осккьки висока частка населення похилого вшу суттево збкьшуе навантаження непрацездатних (пена-онерiв) на працездатне населення. Саме це перевищення «навантаження» непрацездатних на працездатних е важ-ливим демографiчним чинником, який суттево впливае на формування обсяпв пропозицГ! робочо! сили.

Точшсть та якiсть результатiв прогнозування зна-чною мiрою залежить вгд правильностi вибору методики прогнозування. Сьогодш iснуе бкь-ше 150 методик прогнозування соцiально-економiчних процесiв, якi умовно можна роздкити на двi групи: ба-зовi та специфiчнi (табл. 1).

Методи яюсного прогнозування використовують у випадках, коли даш за попередш перiоди часу вiдсутнi. Наприклад, для прогнозування обсягу реал1задГ! товару, який нещодавно з'явився на ринку. Недолжом цих ме-тодiв е !х суб'ективнiсть та вiдсутнiсть обгрунтованих математичних розрахункiв.

Кiлькiснi методи базуються на використанш да-них за попередш перюди часу, на дослцженш тенденцiй розвитку процесу в минулому та аналiзi взаемозв'язкiв мiж його елементами [5].

Сьогодш актуальним е прогнозування сощально-економiчних процесiв та явищ за допомогою методiв математично! статистики, однак традицiйнi пiдходи, засноваш на використаннi класичних моделей «тренд + шум», «авторегресГ! - ковзного середнього» дають задо-вiльнi результати лише для часових рядГв досить просто! структури [5].

Серед шдходГв до прогнозування циклГчно! по-ведiнки соцiально-економiчних процесiв, якГ е прюри-

Таблиця 1

Основы методи прогнозування розвитку соцiально-економiчних процесiв

Група методiв

Пiдгрупа методiв

Назва методу

Ключовi положення

Недолги

lндивiдуальнi eKcnepTHi методи (анкету-вання, iнтерв'ю, метод iндивiдуальних експертних оцшок, метод побудови сценарiю, аналiтичний пiдхiд тощо)

Якiснi

Колективнi експертш методи (метод колективних експертних оцЫок, метод мозковоТ атаки, метод Дельфь iсторичнi аналоги тощо)

В основi цих пiдходiв лежить проведення аналiзу об'£кта, що дослiджу£ться, групою експер™ (фахiвцiв певноТ галузi, населен-ня) або шдивщуально одним спецiалiстом певноТ галузi та побудова прогнозiв на основi Тх точки зору

Суб'£ктивнкть, вiдсутнiсть

обфунтованих матема-тичних розрахунш

Базовi

Екстраполяцiйнi методи (методи простого ковзного середнього, екстраполяцшного згладжування, метод трендового проектування, авторегресшы методи)

Кiлькiснi

Базу£ться на припущены, що еволюцмний перiод розвитку дошджуваного процесу можна викори-стовувати для прогнозу-вання майбутнього

Причины методи (просто лшшна регреая, множинна лiнiйна регресiя, багатовимiрна регреая часового ряду, факторний аналiз)

В основi цих методiв лежить аналiз причинних зв'язкiв, виокремлення основних i допомiжних факторiв впливу на об'£кт прогнозування

Недостатньо врахову-£ться мiнливiсть навколишнього сере-довища та ймовiрнiсть рiзкоТ змiни характеру розвитку со^ально-економiчного процесу, що дослiджу£ться

Специфiчнi

lнтелектуальнi методи прогнозування (нейроннi мережь дерева рiшень, еволюцiйне програмування, комбшоваы методи, аналiз часових рядiв та Тх прогнозування за допомогою методу Фур'£, метод SSA (Singular Spectrum Analysis) або метод «Гусениця»)

Виникають на основi по£днання базових iнструментiв та процедур прогнозування

lнодi складнi для реалн зацГТ, оскiльки базують-ся на складних i громiздких матема-тичних розрахунках. Однак автоматиза^я цих пiдходiв за допомогою ПК мiнiмiзу£ останнiй недолiк

Джерело: авторська розробка в1дпов1дно до [5; 7; 11; 13].

тетним в умовах мшливого економ1чного середовища, можна видкити так1:

f детерм1нований шдх1д включае: ряди та пере-творення Фур'е; вейвлет-анал1з часових ряд1в; диференщальш р1вняння В1нтерса; метод «Гусениця» або SSA (Singular Spectrum Analysis) [2; 5; 8];

f стохастичний шдхц: перюдичш ланцюги Маркова; модель ARIMA; регресшш моделi; стацю-нарний випадковий процес [5; 11; 13]; f пiдхiд на основi теори нейронних мереж i моделей нечпго! математики [3].

Класичш методи аналiзу часових рядiв, таю як аналiз Фур'е, регресiйний аналiз чи вейвлет-аналiз, ба-зуються на розкладанш вихiдноi функци за фжсованою системою базисних функцiй, що породжуе властивкть строго! перiодичностi.

Альтернативним шдходом у цьому випадку може стати аналiз та прогноз часових рядiв сощально-еко-номiчних показникiв методом Singular Spectrum Analysis (SSA) або «Гусениця», який незалежно розроблявся в Роси, Великобритани та США i показав себе як потуж-

ний зааб дослiдження часових рядiв. Великою перевагою цього методу е те, що вш не вимагае попереднього завдання моделi ряду [2; 8].

Метод SSA дозволяе дослiдити структуру часових рядiв, сполучаючи в собi переваги багатьох iнших мето-дiв (аналiз Фур'е, регресiйний аналiз) та в^^зняючись при цьому простотою застосування.

Алгоритм регшзаци методу SSA складаеться з таких еташв [2; 8]:

1. Розгортання одновимiрного ряду в багатовимiр-

ний.

2. Сингулярний розклад вибiрковоi коварiацiйноi матрицi.

3. Обчислення для матрищ власних чисел та вц-повiдних власних векторiв,

4. Обчислення головних компонент.

5. Часткове вцновлення вихiдного ряду.

6. Прогнозування.

7. Наближена побудова функци приналежност прогнозованого елементу.

Для реалiзацii етапiв сингулярного спектрального аналiзу пiд час прогнозування пропозици робочо'1 сили

<

о

1= <

=п _а

<С

о

о <

< Q_

<

О

<

Ш

використано програмний пакет Caterpillar SSA на 6a3i офщшнихстатистичнихщомюячнихданих щодоккькос-Ti зареестрованих безробiтних за перюд i3 сiчня 2007 р. по березень 2017 р. [4; 10].

Прогнозний перюд було обрано з початку 2016 р. до кшця 2018 р. (табл. 2). Таким чином, маемо змогу порiвняти прогнозш та фактичш показники пропозици робочо! сили на ринку пращ Украши з 2016 р. по березень 2017 р. i визначити середню абсолютну похибку прогнозу.

Таблиця 2

Вихiднi данi та результати прогнозування пропозици робочоУ сили на ринку прац Украши, тис. oci6

Таблиця 3

Критери оцiнки якост прогнозу за величиною МАРЕ

Рк Мкяць Кмьккть зареестрованих безробггних (фактичне значення) Прогнозне значення пропозици робочо''' сили

Сiчень 508,600 508,832

Лютий 508,200 513,321

Березень 467,500 484,747

Квiтень 434,700 453,747

Травень 416,400 429,933

2016 Червень 388,900 399,362

Липень 369,700 376,151

Серпень 355,700 354,417

Вересень 341,500 343,062

Жовтень 316,200 329,778

Листопад 337,900 363,590

Грудень 390,800 413,096

2017 Очень 429,000 434,420

Лютий 439,300 453,688

Для визначення T04H0CTi прогнозу використаемо характеристику МАРЕ (середня абсолютна похибка), яка розраховуеться за формулою:

МАРЕ = 100 п

yt - ynpt

yt

(1)

де

одь

yt - фактичне значення показника в t-му перюдц ynpt - прогнозне значення показника в t-му перЬ-

МАРЕ, % Точнкть прогнозу

Менше 10,0 Висока

10,0-20,0 Добра

20,0-40,0 Задовтьна

40,0-50,0% Погана

50,0 i бтьше Незадовтьна

Чим менше значення цiеi величини, тим вища якiсть «ретро-прогнозу» [10]. Критерй ощнки похибки прогнозування МАРЕ наведено в табл. 3.

Для нашого випадку характеристика МАРЕ стано-вить 2,84 %, що свцчить про високу якiсть прогнозування пропозици робочо! сили методом Singular Spectrum Analysis.

Графiчне зображення динамки пропозици робочо! сили з початку 2007 р. по березень 2017 р. i прогноз-них значень на перюд з березня 2017 р. до кшця 2018 р. з базою прогнозування 122 мкящ наведено на рис. 2 та рис. 3.

Аналiз динамки прогнозних значень пропозици робочо! сили на ринку пращ Украши (див. рис. 3) св1д-чить, що з березня по листопад 2018 р. спостериати-меться суттеве зменшення пропозици робочо! сили (на 28,6 %), а з листопада 2017 р. по березень 2018 р. - збкь-шення зазначеного показника, що обумовлено сезоншс-тю певних видiв економiчно! дiяльностi.

ВИСНОВКИ

Таким чином, вибiр методу прогнозування мае ве-лике значення у процеа передбачення тенденщ! розвит-ку дослцжуваного економiчного явища чи процесу. З ре-зультатiв дослiдження можемо зробити висновок, що за-стосування сингулярного спектрального аналiзу (Singular Spectrum Analysis) для прогнозування пропозици робочо! сили на ринку пращ дае досить адекватш результати, створюе можливiсть враховувати фактор ци^чност в коливаннi зазначеного показника та приймати виважеш ршення при розробцi державно! полiтики зi збалансу-вання попиту та пропозици робочо! сили. ■

Л1ТЕРАТУРА

1. Близнюк В. В. Укра!нський ринок працi: кторичы виклики та HOBi завдання. Украшький сощум. 2016. № 3 (58). С. 58-71.

2. Голяндина Н. Э. Метод «Гусеница-SSA»: учебное пособие. Спб.: Санкт-Петербургский государственный университет, 2004. 52 с.

3. Горкуненко А. Б., Лупенко С. А. Порiвняльний ана-лiз математичних моделей цишчних економiчних процеав в iнформaцiйних системах пiдтримки прийняття економiчних рн шень. Науковий всникНЛТУУкрани. 2012. Вип. 22.5. С. 345-351.

4. Державна служба статистики Украши. URL: http:// www. ukrstat.gov.ua

5. €рша А. М., €рш Д. Л. Статистичне моделювання та прогнозування: навч. поаб. Ки!в: КНЕУ, 2014. 348 с.

6. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Гелеос АРМ, 1999. 352 с.

7. Козловський С. В., Козловський В. О. Макроеконо-мiчне моделювання та прогнозування валютного курсу в Укра!-нк Вшниця: Книга-Вега, 2005. 240 с.

8. Крупський К. Л. Розробка алгоритму автоматичного вибору головних компонент для моделi «Гусениця» в задачi прогнозування попиту фахiвцiв на регюнальному ринку працк Всник Сюдноукра'нського национального унверситету iменi В. Даля. 2011. № 2 (156), ч. 1. С. 148-153.

9. Лкогор Л. С. Прогнозування розвитку ринку прац в Укра!ш: проблеми та перспективи. Ринок пращ та зайнятост'1 населення. 2012. № 1. С. 54-56.

10. Напрямки оптимiзацN системи прогнозування попиту та пропозици робочо! сили: аналiтична записка Нацюнального

Forecast

Ряд 4aHMX.xls [Кшьшь зареестрованих безроб]; Var:Кiльkiсть зареестрованих безробтих, тис. oci6; DECOMP.-K=93,Cent.(No); RECONSTR.-ET:(1-28);

KinbkicTb зареестрованих безроб1тних, тис. oci6 Forecast base

KinbkicTb зареестрованих безроб1тних, тис. oci6 (forecast)

Forecast start point

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 121 FORECAST - start:110, #pnt.:36, base:1, method:2;

Рис. 2. Динамка та прогноз пропозицп робочоТ сили на ринку пращ УкраУни

Робоча сила, тис. oci6

500,0

450,0

400,0

350,0

300,0

250,0

200,0

^420,2 410,2

396,8 391,9

^381,2 373,3 355,9 * V 339,5 / 381,5,^^376,0 >^ 358,73509 •---3* 338,3

\ 334,6 У 1 328,2 321,0 311,6 3il,u 1 296,8 294,9 1

ЛЛЛЛЛЛЛЛЛЛАллллллллллл Дата „О4 „О4 „О4 „О4 „О4 „о4 „о4 „о4 „о4 „о4 „о4 „о4 „о4 „о4

<3? ч<> <V> ч<> <V>

Рис. 3. Прогноз пропозицп робочоУ сили на ринку пращ УкраУни на березень 2017 р. - грудень 2018 р.

шституту стратепчних дошджень при Президентовi Укра'ни. URL: http://www.niss.gov.ua/articles/397/

11. Пакулiн С. Л. Методолопчний апарат прогнозування со^ально-економнчного розвитку. Вкник Днпропетровського унверситету. Сер.: «Економка». 2011. Вип. 5 (3). С. 246-254.

12. Полуяктова О. В. Проблеми безробiття в Украшк Економ'шаiсуспльство. 2016. № 2. С. 31-35.

13. Присенко Г. В., Равшович €. I. Прогнозування соцн ально-економiчних процесiв : навч. поабник. Ки'в: КНЕУ, 2005. 378 с.

14. Терно А. В. ёвропейський досвщ прогнозування потреби у робочш силi в контекст формування iнновацiйних перспектив трансформацп зайнятостi в Укран Збрник наукових праць Харквського национального педагог'чного унверситету iMeHiГ. С. Сковороди. Сер.: «Економка». 2016. Вип. 16. С. 97-103.

15. ХаразшвЫ Ю. М. Теоретичш основи системного моделювання соцiально-економiчного розвитку Укра'ни: мо-нографiя. Ки'в: ТОВ «ПолiграфКонсалтинг», 2007. 324 с.

16. Шубалий О. М. Методичнi засади комплексно!' ста-тистичноТ оцiнки стану регiонального ринку працк Економ'чний форум. 2016. № 4. С. 273-282.

17. Alsultanny Y. A. Labor market forecasting by using data mining. Procedia computer science. URL: http://www.sciencedi-rect.com/science/article/pii/S187705091300481X

18. Key Indicators of the Labour Market, Ninth edition, Geneva // International Labour Office, 2016. URL: http://www.ilo.org/ wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/publica-tion/ wcms_498929.pdf

19. Resolution concerning statistics of the economically active population, employment, unemployment and underemployment // Thirteenth International Conference of Labour Statisticians. ILO, October 1982. URL: http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/ public/---dgreports/---stat/documents/normativeinstrument/ wcms_087481.pdf

20. Resolution concerning statistics of work, employment and labour underutilization // 19th International Conference of

<

o

1= <

=n

_Q

<c

o

o <

< Q_

<

o

<

s

U

Labour Statisticians, 2013. Geneva, ILO, 2013. URL: http://www. ilo.org/ wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/ normativeinstrument/wcms_230304.pdf

21. Weber E., Zika G. Labour market forecasting in Germany : is disaggregation useful? Applied Economics. 2016. Vol. 48. Issue 23. URL: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00036846. 2015.1117044

22. Wilson R. A., Livanos I. Trends in stocks of those acquiring qualifications: Multilogit models based on LFS data. flo-noBiflb Ha KOH^epeH^i CEDEFOP, 2-3 nepBHa 2008 p., CanoHiKM, Tpe^a. URL: http://www2.cedefop.europa.eu

REFERENCES

Alsuitanny, Y. A. "Labor market forecasting by using data mining" Procedia computer science. http://www.sciencedirect. com/science/article/pii/S187705091300481X

Blyzniuk, V. V. "Ukrainskyi rynok pratsi : istorychni vyklyky ta novi zavdannia" [Ukrainian labor market : historical challenges and new tasks]. Ukrainskyisotsium, no. 3 (58) (2016): 58-71.

Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy. http://www.ukrstat.

gov.ua

Golyandina, N. Ye. Metod«Gusenitsa-SSA» [The method "Cat-erpillar-SSA"]. St. Petersburg: Sankt-Peterburgskiy gosudarstven-nyy universitet, 2004.

Horkunenko, A. B., and Lupenko, S. A. "Porivnialnyi analiz matematychnykh modelei tsyklichnykh ekonomichnykh protse-siv v informatsiinykh systemakh pidtrymky pryiniattia ekono-michnykh rishen" [Comparative analysis of mathematical models of cyclic economic processes in the information systems support of economic decision-making]. Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy, no. 22.5 (2012): 345-351.

Keyns, Dzh. M. Obshchaya teoriya zanyatosti, protsenta i deneg [The General theory of employment, interest and money]. Moscow: Geleos ARM, 1999.

Kozlovskyi, S. V., and Kozlovskyi, V. O. Makroekonomichne modeliuvannia ta prohnozuvannia valiutnoho kursu v Ukraini [Macroeconomic modeling and forecasting the exchange rate in Ukraine]. Vinnytsia: «Knyha-Veha» VAT «Vinnytska oblasna drukar-nia», 2005.

Krupskyi, K. L. "Rozrobka alhorytmu avtomatychnoho vy-boru holovnykh komponentiv dlia modeli «Husenytsia» v zadachi prohnozuvannia popytu fakhivtsiv na rehionalnomu rynku pratsi" [Development of algorithm for automatic selection of major components for the model "Caterpillar" in the tasks of forecasting demand of specialists on the regional labour market]. Visnyk Skh-idnoukrainskoho natsionalnoho universytetu imeni V. Dalia. Vol. 1, no. 2 (156) (2011): 148-153.

Kharazishvili, Yu. M. Teoretychni osnovy systemnoho modeliu-vannia sotsialno-ekonomichnoho rozvytku Ukrainy [The theoretical basis of system modeling of socio-economic development of Ukraine]. Kyiv: PolihrafKonsaltynh, 2007.

"Key Indicators of the Labour Market, Ninth edition, Geneva" International Labour Office, 2016. http://www.ilo.org/wc-msp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/publication/ wcms_498929.pdf

Lisohor, L. S. "Prohnozuvannia rozvytku rynku pratsi v Ukraini : problemy ta perspektyvy" [Forecasting of labour market development in Ukraine : problems and prospects]. Rynok pratsi ta zainiatosti naselennia, no. 1 (2012): 54-56.

"Napriamky optymizatsii systemy prohnozuvannia popytu ta propozytsii robochoi syly" [Directions optimization of the system of forecasting demand and supply of labour]. http://www.niss. gov.ua/articles/397/

Prysenko, H. V., and Ravikovych, Ye. I. Prohnozuvannia so-tsialno-ekonomichnykh protsesiv [Forecasting socio-economic processes]. Kyiv: KNEU, 2005.

Pakulin, S. L. "Metodolohichnyi aparat prohnozuvannia sot-sialno-ekonomichnoho rozvytku" [Methodological apparatus of forecasting of socio-economic development]. Visnyk Dnipropetrovs-koho universytetu. Seriia «Ekonomika», no. 5 (3) (2011): 246-254.

Poluiaktova, O. V. "Problemy bezrobittia v Ukraini" [The problem of unemployment in Ukraine]. Ekonomika i suspilstvo, no. 2 (2016): 31-35.

"Resolution concerning statistics of the economically active population, employment, unemployment and underemployment" Thirteenth International Conference of Labour Statisticians. http:// www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/docu-ments/normativeinstrument/wcms_087481.pdf

"Resolution concerning statistics of work, employment and labour underutilization (19th International Conference of Labour Statisticians, 2013)". http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/ public/---dgreports/---stat/documents/normativeinstrument/ wcms_230304.pdf

Shubalyi, O. M. "Metodychni zasady kompleksnoi statystych-noi otsinky stanu rehionalnoho rynku pratsi" [Methodological basis of complex statistical assessment of the regional labor market]. Ekonomichnyi forum, no. 4 (2016): 273-282.

Terno, A. V. "Yevropeiskyi dosvid prohnozuvannia potreby u robochii syli v konteksti formuvannia innovatsiinykh perspek-tyv transformatsii zainiatosti v Ukraini" [The European experience in forecasting labour demand in the context of creating innovative prospects of the transformation of employment in Ukraine]. Zbirnyk naukovykh prats KhNPU imeni H. S. Skovorody. Ser.: Ekonomika, no. 16 (2016): 97-103.

Weber, E., and Zika, G. "Labour market forecasting in Germany : is disaggregation useful?" http://www.tandfonline.com/doi/ab s/10.1080/00036846.2015.1117044

Wilson, R. A., and Livanos, I. "Trends in stocks of those acquiring qualifications : Multilogit models based on LFS data". http:// www2.cedefop.europa.eu

Yerina, A. M., and Yerin, D. L. Statystychne modeliuvannia ta prohnozuvannia [Statistical modeling and forecasting]. Kyiv: KNEU, 2014.