research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Economic and Social Determinants of Unemployment in Sudan: An econometric Study Using Principal Components Regression for the Period of 1981-2015. Abstract
المحددات الاقتصادية والاجتماعية للبطالة في السودان -دراسة قياسية باستخدام انحدار المركبات الرئيسة للمدة (1981-2015م)

Author: قريب الله عبد المجيد عبد القادر حامد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 100 Pages: 415-436
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Considering the magnitude of its economic, social and political impact, unemployment represents a crucial challenge confronting the majority of the countries of the world. The problem of the study was the high rates of unemployment in Sudan and the inability of economic growth rates to keep pace with the steady increases in unemployment rates during the study period. This study aimed to identify the economic and social variables influencing unemployment rate in Sudan, in addition to measuring the impact of these variables over the period (1981-2015). Data were collected from databases of the World Bank and Atlas of the World's data .The study hypothesized the presence of statistically significant and direct relationship between unemployment, and each of population and the dummy variable, which reflects the impact of the civil war on unemployment rates. The study also assumed the presence of inverse relationship between unemployment on the one hand, and Gross Domestic Product, Government Expenditure, Inflation Rate, and Gross Capital Formation on the other. Econometric model was designed to measure the relationship between unemployment and its determinants. To avoid the expected collinearity problem among the independent variables, Principal Components Regression was employed to estimate the coefficients of the Model.. The study findings revealed to be congruent with economic theory, namely the presence of inverse statistically significant relationship between unemployment on the one hand and government expenditure, inflation rate, and gross capital formation on the other. Results also revealed the presence of direct statistically significant relationship between unemployment and the dummy variable, which entails the impact of civil war on unemployment rate. Nonetheless, other findings revealed to be in contradiction with the economic theory, namely the direct relationship between unemployment and Gross Domestic Product as well as the inverse relationship between unemployment and population. The paper recommends re-evaluating higher education policies, so as to align learning outcomes with labor market needs to reduce unemployment rate. The study also recommends securing an attractive and stable environment to attract foreign investments, and launch promising projects capable of generating real job opportunities

المستخلص: تعد مشكلة البطالة واحدة من المشكلات المستعصية التي تعاني منها أغلب دول العالم، نظراً لما يترتب عليها من آثار سلبية خطيرة على الصعيد الاقتصادي والاجتماعي والسياسي. وقد تمثلت مشكلة البحث في تنامي وارتفاع معدلات البطالة في السودان، وعدم قدرة معدلات النمو الاقتصادي على مواكبة الزيادات المضطردة في معدلات البطالة خلال مدة البحث. لذا هدف هذا البحث إلى تحديد أهم المتغيرات الاقتصادية والاجتماعية التي تؤثر في معدل البطالة في السودان، وقياس أثر هذه المتغيرات على البطالة خلال الفترة (1981-2015م). وقد تم الحصول على بيانات البحث من خلال قاعدة بيانات البنك الدولي وقاعدة أطلس بيانات العالم. افترض البحث أن هنالك علاقة طردية ذات دلالة احصائية بين البطالة وكل من: حجم السكان، والمتغير الصوري الذي يعبر عن أثر الحرب الاهلية بجنوب السودان على معدلات البطالة، كما افترض البحث أن هناك علاقة عكسية بين البطالة وكل من: الناتج المحلي الإجمالي، والإنفاق الحكومي، ومعدل التضخم، وإجمالي التكوين الرأسمالي. ولتحقيق أهداف البحث واختبار فروضه، قام الباحث ببناء نموذج قياسي لتقدير العلاقة بين البطالة ومحدداتها الاقتصادية والاجتماعية، وقد تم استخدام اسلوب انحدار المركبات الرئيسة Principal Components Regression في تقدير معاملات النموذج كطريقة بديلة لطريقة المربعات الصغرى، وذلك لتفادي مشكلة التعدد الخطي المتوقعة بين متغيرات النموذج التوضيحية. توصلت الدراسة إلى مجموعة من النتائج التي تتفق مع النظرية الاقتصادية أبرزها: وجود علاقة عكسية ذات دلالة احصائية بين البطالة وكل من: الانفاق الحكومي، ومعدل التضخم، وإجمالي التكوين الرأسمالي، وكذلك وجود علاقة طردية ذات دلالة احصائية بين البطالة والمتغير الصوري الذي يعبر عن أثر الحرب الأهلية، كما توصلت الدراسة إلى نتائج مخالفة للنظرية الاقتصادية تمثلت في العلاقة الطردية بين البطالة والناتج المحلي الاجمالي، والعلاقة العكسية بين البطالة والسكان. واختتم البحث بعدد من التوصيات أهمها: إعادة تقييم سياسات التعليم العالي لتتسق مخرجاته مع متطلبات سوق العمل، بغرض التخفيف من حدة البطالة، وضرورة العمل على خلق مناخ آمن ومستقر، لجذب المزيد من الاستثمارات اللازمة لإقامة مشروعات قادرة على خلق فرص عمل حقيقية.


Article
Comparison of Partial Least Squares and Principal Components Methods by Simulation
مقارنة بين طرائق المربعات الصغرى الجزئية و المركبات الرئيسية باستعمال المحاكاة

Author: رباب عبد الرضا صالح
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 87 Pages: 50-71
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The methods of the Principal Components and Partial Least Squares can be regard very important methods in the regression analysis, where they are used to convert a set of highly correlated variables to a set of new independent variables, known components and those components are be linear and orthogonal independent from each other , the methods are used to reduce dimensions in regression analysis In this paper , we use Partial Least Squares method with Non -linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1) algorithm and the principal components method with Singular Value Decomposition(SVD )algorithm , the simulation experiments are conduct to compare between their methods assuming that the error is normally distributed , several combination are supposed in simulation for both sample size, number of observation, dimension, and we find that the partial least squares method is better than the Principal Components method in two case, number of observation is greater than the number of variables(n>p) and the number of variables is greater than the number of observation (p>n).

تعد طريقة المركبات الرئيسة والمربعات الصغرى الجزئية من الطرائق المهمة في تحليل الانحدار حيث ان الاثنان تستعملان لتحويل مجموعه من المتغيرات ذات الارتباط العالي الى مجموعة من المتغيرات المستقلة الجديدة تعرف بالمركبات وتكون هذه المركبات خطية متعامدة مستقلة بعضها عن البعض الاخر باستعمال تحويلات خطية ويستعمل الاثنان ايضا في تخفيض الابعاد . تم في هذا البحث استعمال طريقة المربعات الصغرى الجزئية باستعمال خوارزمية التكرار غير الخطي للمربعات الصغرى الجزئية Non-linear Iterative partial least squares NIPALS(PLS1) وطريقة انحدار المركبات الرئيسية بخوارزمية تجزئة القيم المفردة ((SVD) Singular value decomposition ).اذ تم اجراء المقارنة للطريقتين المذكورتين آنفا من خلال تجارب المحاكاة عندما يتوزع الخطأ توزيعا طبيعيا لحجوم عينات وابعاد متغيرات مختلفة ، واتضح من خلال المقارنة ان طريقة المربعات الصغرى الجزئية افضل من طريقة المركبات الرئيسية في حالة كون عدد المشاهدات اكبر من عدد المتغيرات وكذلك في حالة كون عدد المتغيرات اكبر من عدد المشاهدات. .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)