Kónya István tudományos tanácsadó Job finding and participation rates in the OECD: identification with job tenure data címmel előadást tartott Kölnben az EEA-ESEM kongresszuson (33rd Annual Congress of the European Economic Association and 71st European Meeting of The Econometric Society).
Abstract
It is common practice in the literature to compute labor flows from data on stocks.
To use these flows in standard search models, it is assumed that the economically relevant
movements occur between employment and unemployment. If there are significant flows
between labor force participation and inactivity, ignoring the participation decision can lead
to biased results. This paper shows that while with three states it is impossible to identify
all the flows from publicly available data on stocks, partial identification is possible with
the help of data on unemployment duration and job tenure. A new method is described,
which allows the computation of the transition probabilities that are most relevant from a
macroeconomic perspective. The method is easy to use, and the paper describes the detailed
steps for its implementation to potential users.
A KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet teljesítményéről A KRTK KTI a RePEc/IDEAS rangsorában, amely a világ közgazdaság-tudományi tanszékeit és intézeteit rangsorolja publikációs teljesítményük alapján, a legjobb ... Read More »
Tisztelt Kollégák! Tudományos kutatóként, intézeti vezetőként egész életünkben a kutatói szabadság és felelősség elve vezetett bennünket. Meggyőződésünk, hogy a tudomány csak akkor érhet el ... Read More »
Nyilvánosan elérhető ragsoroknak, minősítéseknek köszönhetően nem tartjuk elképzelhetetlennek, hogy teljesen idegen személyekkel kössünk kockázatos üzleteket, amelyek máskülönben csak magas bizalom mellett jöhetnének létre. Döntéselméleti ... Read More »
Elon Musk és az újabb tőzsdei buborék veszélye – J. Cassidy Elon Musk and the Dangers of Another Stock Bubble By John Cassidy ... Read More »
Survival strategies of producers involved in short food supply chains following the outbreak of COVID-19 pandemic: A Hungarian case study The outbreak of COVID-19 ... Read More »
