論文の概要: Forecasting Labor Demand: Predicting JOLT Job Openings using Deep Learning Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19048v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:19:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:26.659361
• Title: Forecasting Labor Demand: Predicting JOLT Job Openings using Deep Learning Model
• Title（参考訳）: 労働需要予測:ディープラーニングモデルによるJOLT求人予測
• Authors: Kyungsu Kim,
• Abstract要約: 本論文は,米国における雇用創出と労働ターンオーバー調査データの予測における長期記憶モデルの有効性について考察する。 LSTMモデルは、ARIMA、SARIMA、Holt-Wintersなど、従来の自己回帰アプローチよりも優れていることが示唆されている。 これらの結果は、経済データにおける複雑な時間的依存関係を捉え、データ駆動型労働市場戦略の開発において政策立案者や利害関係者に貴重な洞察を提供するためのディープラーニング技術の可能性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9761774213809031
• License:
• Abstract: This thesis studies the effectiveness of Long Short Term Memory model in forecasting future Job Openings and Labor Turnover Survey data in the United States. Drawing on multiple economic indicators from various sources, the data are fed directly into LSTM model to predict JOLT job openings in subsequent periods. The performance of the LSTM model is compared with conventional autoregressive approaches, including ARIMA, SARIMA, and Holt-Winters. Findings suggest that the LSTM model outperforms these traditional models in predicting JOLT job openings, as it not only captures the dependent variables trends but also harmonized with key economic factors. These results highlight the potential of deep learning techniques in capturing complex temporal dependencies in economic data, offering valuable insights for policymakers and stakeholders in developing data-driven labor market strategies
• Abstract（参考訳）: この論文は、米国における将来の求人および労働ターンオーバー調査データの予測における長期記憶モデルの有効性について研究する。 様々な情報源からの複数の経済指標に基づいて、データはLSTMモデルに直接供給され、後の期間におけるJOLTの求人率を予測する。 LSTMモデルの性能は、ARIMA、SARIMA、Holt-Wintersといった従来の自己回帰手法と比較される。 LSTMモデルは、従属変数の傾向を捉えるだけでなく、重要な経済要因と調和させるため、JOLTの求人予測においてこれらの伝統的なモデルよりも優れていることが示唆されている。 これらの結果は、経済データにおける複雑な時間的依存関係を捉え、データ駆動型労働市場戦略開発における政策立案者や利害関係者に貴重な洞察を提供するためのディープラーニング技術の可能性を強調している。

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