МОЖЛИВОСТІ ОЦІНЮВАННЯ ДИНАМІКИ ПРОЦЕСІВ КОГЕЗІЇ В КОНТЕКСТІ ЄВРОПЕЙСЬКОГО СТОВПА СОЦІАЛЬНИХ ПРАВ

Маргарита ШОПОВА, Тіхомір ВАРБАНОВ, Євгені ОВЧІННІКОВ

Анотація


З’ясовано сутність показників, що характеризують принципи, на яких побудований Європейський стовп соціальних прав, та представлено інформаційне забезпечення статистичного опитування. Використано офіційну статистику, опубліковану Євростатом. Об’єктивні внутрішні закономірності часових рядів для Болгарії на період 2005–2018 рр. встановлено з використанням коефіцієнта автодетермінації, а також оцінюється доцільність побудови моделей з однією змінною для прогнозування. Для 2010 та 2018 рр. застосовано кластерний аналіз, у результаті якого створено однорідні групи країн ЄС та визначено фактори, найбільш значущі для їхнього формування. Опитування є попередньою оцінкою як динаміки показників для Болгарії, так і соціальної згуртованості в ЄС. Отримані результати можуть служити інформаційною та аналітичною базою як для виявлення відповідних методів аналізу конвергенції, так і для виявлення можливостей кластерного аналізу для її оцінювання.

Класифікація за JEL: C22, C38, I24, I38.


Ключові слова


Європейський стовп соціальних прав; табло для моніторингу «суспільного прогресу»; коефіцієнт автодетермінації; кластерний аналіз; соціальна конвергенція.

Повний текст:

PDF>PDF

Посилання


European Commission. (2017a). Establishing a European Pillar of Social Rights. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/uri=CELEX:52017DC0250&from=EN.

European Commission. (2017b). Commission staff working document: Social scoreboard. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52017SC0200&from=EN.

Shopova, M. (2018). Comparative analysis of poverty between Bulgaria, Romania and Greece [in Bulgarian]. Academic Publishing House «Cenov».

Varbanov, T. (2014). Statistical analysis of unemployment – national and regional dimensions [in Bulgarian]. Choveshki resursi, 2, 5–7.

Ivanov, L. (2010). On the cognitive nature of autocorrelation in time series. Statistika, 3–4, 6–28.

Everitt, B., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. (2011). Cluster analysis (5th ed.). John Wiley & Sons, Inc.

Rencher, A. C. (2002). Methods of Multivariate Analysis (2nd ed.). Wiley.

Theodoridis, S., & Koutroubas, K. (2008). Pattern Recognition. Academic Press.

Charrad, M., Ghazzali, N., Boiteau, V., & Niknafs, A. (2014). NbClust: An R Package for determining the relevant number of clusters in a data set.

Jounal of Statistical Software, 61. http://dx.doi.org/10.18637/jss.v061.i06.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.