Economic fluctuations and unemployment by gender in Brazil: an empirical verification of Okun`s Law (2002 - 2015)
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to empirically verify the Okun's Law (1962), negative relationship between macroeconomic variables of product and unemployment, for the Brazilian economy in the period stretching from the second quarter of 2002 to the first quarter of 2015. The data used is the data available at the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), for quarterly GDP of the Brazilian economy and data of the quarterly total unemployment rate and by gender of the workforce, collected by the Pesquisa Mensal do Emprego (PME), carried out by IBGE, to the metropolitan areas of Recife, Salvador, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Sao Paulo and Porto Alegre. In order to verify the econometric Okun s relationship, the study relies on gap models, via Ordinary Least Squares (OLS), and these models consider that the first difference of the unemployment rate is negatively dependent on the output gap. The results confirm the Okun s relationship in the analyzed period, with coefficients values of 0.09, when considering the overall national unemployment, of 0.09 for male unemployment and 0.11 for female unemployment. These results are comparable to Ball et al. (2013), for the total unemployment model and Hutengs and Stadtmann (2014), for models considering the employee's gender. The coefficients allow us to infer that women are more sensitive to economic fluctuations than men, indicating that the inclusion of both occurs differently in the labor market.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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 ».