Hysteresis Effect on Unemployment for Men and Women: A Panel Unit Root Test for OECD Countries
Notice bibliographique
Résumé
There are two major hypotheses about the dynamics of unemployment in the literature: (i) natural rate of employment hypothesis, (ii) unemployment hysteresis hypothesis. The natural rate of employment hypothesis (NAIRU) implies a stable relationship between unemployment and business cycles in the long run. This means economic shocks arising in the business cycle creates a temporary imbalance in the unemployment rate. In other words, after an economic shock, the unemployment rate will return to long-term equilibrium level. In contrary to this argument, according to unemployment hysteresis hypothesis, unemployment move away from equilibrium state due to economic shocks and this state continues in the long run. The persistent imbalance means that unemployment have mean-deviation in the long run. As econometric approach, the unemployment series have an unstable trend. If unemployment rate is stable in the long run, the hysteresis effect becomes not valid. That is why the relationship between unemployment rate and business cycle will be the main issue of this study. According to that the hysteresis effect on unemployment rate in OECD countries has been analyzed. In this research the hysteresis effect on unemployment for women and men has also been separately examined. Thus, the research would allow us to distinguish and compare the gender differentiation within the OECD countries. The models have been estimated using yearly unemployment rate data from 1991 to 2014 for OECD countries and obtained from ILO statistics. Within the mentioned context above, Hysteresis effect has been analyzed with Panel Unit Root Tests, which both allowing and not allowing structural breaks. It is expected that the hysteresis effect on unemployment differs in terms of both gender and country level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».