ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تحليل محددات البطالة في الجزائ...>الوصف

تحليل محددات البطالة في الجزائر للفترة 2000-2018 باستخدام نموذج الانحدار الذاتي للإبطاء الزمنى الموزع ARDL

العنوان بلغة أخرى: Analysis of Unemployment Determinants in Algeria for the Period 2000-2018 Using ARDL Model
المصدر: مجلة العلوم الانسانية
الناشر: جامعة محمد خيضر بسكرة
المؤلف الرئيسي: قحام، وهيبة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Gaham, Wahiba
مؤلفين آخرين: شرقرق، سمير (م. مشارك) , صيد، فاتح (م. مشارك)
المجلد/العدد: س20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 341 - 360
DOI: 10.37136/1003-020-001-016
ISSN: 1112-3176
رقم MD: 1097241
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
النمو السكانى | المشاكل الاقتصادية | ظاهرة البطالة | الجزائر
كلمات المؤلف المفتاحية:
بطالة | سعر نفط | نمو اقتصادى | انفاق عام | نمو سكانى | استثمار محلى | انحدار ذاتى للإبطاء الزمنى الموزع | Unemployment | Oil Price | Economic Growth | Public Spending | Population Growth | ARDL
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى تحديد أهم محددات البطالة في الجزائر خلال الفترة 2000-2018. باستخدام نموذج الانحدار الذاتي للإبطاء الزمني الموزع، وقد توصلنا إلى أن هناك علاقة قصيرة وطويلة بين البطالة ومحدداتها، وان اهم العوامل المحددة للبطالة كانت سعر النفط، والنمو السكاني، كما توصلت الدراسة أيضا أن الاختلالات قصيرة الأجل في معدل البطالة يمكن تصحيحها في المدى الطويل عند حدوث تغيرات في المتغيرات التفسيرية خلال فترة 0.69 سنة.

This study aims to determine the most important determinants of unemployment in Algeria during the period 2000-2018. Using the ARDL model, we have concluded that there is a short and long relationship between unemployment and its determinants, and that the most important determinants of unemployment were the oil price, population growth. The study also found that short-term imbalances in the unemployment rate can be corrected in the long run when changes in explanatory variables occur during a period of 0.69 years
ISSN: 1112-3176

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.