RE No. 205 Junio de 2016 -- El mercado laboral colombiano: contraste de la GEIH y la PILA con otras fuentes de información

El mercado laboral colombiano: contraste de la GEIH y la PILA con otras fuentes de informaciónEn esta edición de Reportes del Emisor se presenta un análisis de las diferentes fuentes de información disponibles para observar el mercado laboral colombiano. El documento tiene como propósito estudiar fu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Banco de la República, Subgerencia Reg. de Estudios Económicos, Banco de la República, Gerencia Técnica Unidad de Investigaciones
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Banco de la República 2017
Acceso en línea:https://publicaciones.banrepcultural.org/index.php/emisor/article/view/7915
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spelling ojs-article-79152017-03-07T16:44:47Z RE No. 205 Junio de 2016 -- El mercado laboral colombiano: contraste de la GEIH y la PILA con otras fuentes de información Banco de la República, Subgerencia Reg. de Estudios Económicos Banco de la República, Gerencia Técnica Unidad de Investigaciones Análisis económico Demanda laboral Desempleo Generación de empleo Gran encuesta integrada de hogares - (GEIH) Indicadores Métricas de información Planilla Integrada de Liquidación de Aportes - (PILA) Seguridad social Estudios demográficos Mercado laboral Salarios El mercado laboral colombiano: contraste de la GEIH y la PILA con otras fuentes de informaciónEn esta edición de Reportes del Emisor se presenta un análisis de las diferentes fuentes de información disponibles para observar el mercado laboral colombiano. El documento tiene como propósito estudiar fuentes alternativas de información que permitan complementar los resultados del mercado laboral  que viene encontrando el Banco de la República. Para ello, se muestran las similitudes y disparidades de la Gran encuesta integrada de hogares (GEIH) con otras fuentes de información y se analizan nuevos indicadores.En las primeras dos secciones se comparan los niveles de empleo y salarios de la GEIH del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) con encuestas sectoriales de industria y servicios, también del DANE, así como con los registros asociados con el pago de la seguridad social en Colombia, según la Planilla Integrada de Liquidación de Aportes (PILA). En la tercera sección se presenta un indicador alternativo para el mercado laboral que permite complementar los indicadores tradicionales obtenidos utilizando la información de la GEIH. Banco de la República 2017-03-06 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://publicaciones.banrepcultural.org/index.php/emisor/article/view/7915 Reportes del Emisor; 2016: Reportes del Emisor 01240625 spa https://publicaciones.banrepcultural.org/index.php/emisor/article/view/7915/8295 /*ref*/- Arango, L. E.; Castellani, F.; Obando, N. (2016). “It is Mainly about Where You Work! Labor Demand in the Colombian Manufacturing Sector”, Borradores de Economía, núm. 933, Banco de la República. /*ref*/- Askitas, N.; Zimmermann, K. (2009). “Google Econometrics and Unemployment Forecasting”, Research Notes, Council for Social and Economic Data (RatSWD). /*ref*/- Chang , J.; Del Río, A. (2013). “Google trends: predicción del nivel de empleo agregado en Perú usando datos en tiempo real, 2005-2011”, Serie de Documentos de Trabajo, Banco Central de Reserva del Perú. /*ref*/- DANE (2016). “Metodología general de la Gran encuesta integrada de hogares (GEIH)”, http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/fichas/metodologia_GEIH-01_V9_2.pdf /*ref*/- DANE (2015). “Metodología general de la Encuesta anual de servicios (EAS), http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/fichas/Metodologia_EAS_15-MET-01_V9.pdf /*ref*/- DANE (2013). Ficha metodológica Encuesta anual manufacturera (EAM), http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/fichas/industria/ficha_eam_26_09_13.pdf /*ref*/- Fondeur, Y.; Karamé, F. (2013). “Can Google Data Help Predict French Youth Unemployment?”, Economic Modelling, Elsevier. /*ref*/- Tuhkuri, J. (2016). “Forecasting Unemployment with Google Searches”, ETLA Working Papers. /*ref*/- Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer. /*ref*/- Peneva, E.; Rudd, J. (2015). “The Passthrough of Labor Costs to Price Inflation”, Finance and Economics Discussion Series, núm. 2015-42, Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.). /*ref*/- Vicente, M. R.; López, A. J.; Pérez, R. (2015). “Forecasting Skyrocketing Unemployment with Big Data”, Technological Forecasting and Social Change. Derechos de autor 2017 Reportes del Emisor https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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