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Sintesi di “Labor Market Dynamics: A Hidden Markov Approach”

Sommario

Shibata (2019) introduce un modello di Markov nascosto (HMM) per analizzare le dinamiche del mercato del lavoro, sfidando l'approccio standard basato su processi di Markov del primo ordine (FOM) tipicamente utilizzato nella letteratura economica del lavoro. Utilizzando dati del Current Population Survey (CPS), l'autore dimostra che l'HMM supera significativamente i modelli tradizionali nella previsione delle transizioni del mercato del lavoro su un orizzonte di 15 mesi.

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Il paper è presentato qui: https://labourcomplexity.montaletti.com/sintesi-di-predicting-labor-market-competition-leveraging-interfirm-network

Il codice è disponibile a questo link: https://github.com/gmontaletti/labour-complexity/blob/main/R/Labour_market_competition.R

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In questo blog troverete anche del codice scritto in R https://cran.r-project.org/ dove riproduco esempi estratti dai paper che commento.

Mi servono per capire le logiche analitiche che sono state scelte, e confluiscono in alcuni miei progetti di analisi dei dati del mercato del lavoro.

Il repository si trova su Github: https://github.com/gmontaletti/labour-complexity

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