Пошук
Пономаренко І.В.Прогнозування середньомісячної заробітної плати в Україні
АНОТАЦІЯ
У статті розглядаються питання, пов’язані з особливостями статистичного дослідження динаміки заробітної плати. Визначено основні тенденції в оплаті праці в Україні за 2010–2016 рр. Доведено істотність впливу класичної сезонної декомпозиції на динаміку заробітної плати найманих працівників. Обґрунтовано доцільність використання моделі експоненційного згладжування для прогнозування значень досліджуваного показника на майбутні періоди часу з урахуванням впливу сезонного фактора. Отримано прогнозні значення заробітної плати для України та окремих регіонів на 2017 р.
Ключові слова: заробітна плата, експоненційне згладжування, тенденції, динамічний ряд, прогнозування.
АННОТАЦИЯ
В статье рассматриваются вопросы, связанные с особенностями статистического исследования динамики заработной платы. Определены основные тенденции в оплате труда в Украине за 2010–2016 гг. Доказана существенность влияния классической сезонной декомпозиции на динамику заработной платы наемных работников. Обоснована целесообразность использования модели экспоненциального сглаживания для прогнозирования значений изучаемого показателя на будущие периоды времени с учетом влияния сезонного фактора. Получены прогнозные значения заработной платы для Украины и отдельных регионов на 2017 г.
Ключевые слова: заработная плата, экспоненциальное сглаживание, тенденции, динамический ряд, прогнозирование.
ANNOTATION
The article deals with issues related to the features of the wage dynamics statistical studies. The main wage trends in Ukraine for 2010–2016 years are considered. The materiality of classical seasonal decomposition impact on the wage employees dynamics is proved. Taking into account the seasonal factors impact, the expediency of using exponential smoothing model for predicting the studied parameters values for future periods are substantiated. Predictive wage values for Ukraine and Ukrainian regions in 2017 are calculated.
Key words: wage, exponential smoothing, trends, dynamic series, forecasting.