Mėnesinių darbo užmokesčio duomenų apskaičiavimas ir jų nauda infliacijai modeliuoti

Abstract

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjama darbo užmokesčio duomenų dažnumo problema, jos sprendimo būdai bei gautųjų įverčių taikymo nauda. Apžvelgti pagrindiniai metodai darbo užmokesčio mėnesiniams duomenims įvertinti. Įverčiams gauti naudotas Chowo ir Lino metodas, kuris labiau nei kiti ekonomiškai pagrindžia gautuosius įverčius. Norint nustatyti darbo užmokestį lemiančius veiksnius trims sektoriams buvo sudaryti ketvirtinių darbo užmokesčio duomenų regresiniai modeliai nuo ekonominių nepriklausomųjų kintamųjų. Apskaičiuoti darbo užmokesčio mėnesiniai įverčiai dviem Chowo ir Lino metodo atvejais. Pirmuoju atveju daroma prielaida apie darbo užmokesčio mėnesinių duomenų regresinio modelio paklaidų nekoreliuotumą. Antruoju atveju, kad darbo užmokesčio mėnesinių duomenų regresinio modelio paklaidos yra pirmos eilės autoregresinis procesas. Remiantis vidutine procentine absoliučiąja paklaida nustatytos tiksliausiai darbo užmokesčio duomenis atitinkančios įverčių eilutės kiekvienam sektoriui. Regresiniais modeliais patikrinta šių eilučių svarba infliacijai modeliuoti. Pateikiamos baigiamojo darbo išvados.

The problem of wage data frequency, the ways of solution and the use of the estimators is considered in this paper. At first the basic methods of estimating wage monthly data were reviewed. The Chow – Lin method was used to obtain estimators, since this method is based on related series, so it sounds economical more than others. The quarterly regressions were made on purpose to identify the factors, which determine the wage data development in three sectors. The wage estimators were obtained in two different cases of Chow – Lin method. The first case is to assume that the monthly regression residuals are serially uncorrelated. The second case is to assume that the monthly residuals follow a first-order autoregression. With the help of the mean absolute percentage error the most accurate wage data estimators were identified for the three different sectors. The use of the estimators was checked up for the modeling of inflation. Solutions were laid in end of the research paper.