Análisis de los determinantes del desempleo en España: tercer trimestre de 2019

Abstract

El desempleo, entendido como la situación en la que un individuo que se encuentra en condiciones de trabajar no tiene empleo o lo ha perdido, es una de las situaciones que más preocupa a nivel general, puesto que un país con un alto nivel de desempleo da a entender que su gobierno ejerce una mala gestión. En los últimos años, la tasa de paro ha disminuido a nivel mundial tras recuperarse de la crisis de la burbuja inmobiliaria. Partiendo de los resultados obtenidos en la Encuesta de Población Activa del 3er trimestre de 2019, se ha realizado este trabajo basado en un análisis econométrico aplicando un modelo de regresión logística binaria, que permite conocer el efecto de una serie de variables que presenta el individuo que hace que aumenten o disminuyan las probabilidades de encontrarse desempleado. Los resultados se han obtenido a través del programa informático Eviews, dando lugar a que las variables seleccionadas (edad, sexo, nacionalidad, estado civil y nivel de estudios) presentan una fuerte influencia sobre el empleo en España.

Unemployment as the situation where a person is in a condition to work and doesn’t work or he lost it. It’s one of the most worried situation at the World, because a country with a high unemployment rate means that the government makes a bad gestation. In recent years, the unemployment rate has declined globally after recovering from the estate bubble. As the results obtained in the Labor Force Survey of the 3rd quarter of 2019, this project was done based on an econometric analysis applying a binary logistic regression model, it allows to know the effect of amount of variables who a person has and makes the probability of being unemployed increase or not. The final results were obtained by Eviews and showing that the selected variables (age, sex, nationality, marital status and education level), have a strong influence in Spain about the employment data