logo_vest_new2021.png

Вестник Витебского
государственного
технологического
университета

ru gb

ISSN: 2306-1774 (Online)

ISSN: 2079-7958 (Print)

раб. тел.  +375 212 495338

 
 

 

Поиск по сайту

vakRB_sm.png

logo-eLibrary.jpg

kit_bd.png

DOAJ_logo.jpg

OAJI Vestnik of VSTU

plus2.png

kiberleninka_sm.png

readera.png

index_copernicus.jpg

Google_Scholar.png

issn_sm.jpg

 
 

Совершенствование информационного обеспечения рынка труда Республики Беларусь на основе современных методов прогнозирования спроса на труд


УДК 331.526:004.8:311.312

DOI: https://doi.org/10.24412/2079-7958-2025-4-136-156

Авторы


 
 

Аннотация


В условиях цифровой трансформации экономики и ускоренного развития технологий традиционные подходы к информационному обеспечению рынка труда демонстрируют существенные ограничения, что ведет к структурным дисбалансам и неэффективности политики занятости. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования методологии прогнозирования спроса на труд в Республике Беларусь. Целью исследования является обоснование направлений улучшения информационного обеспечения рынка труда на основе сравнительного анализа источников данных и методов прогнозирования. Для достижения цели проведен анализ двух источников данных: официальной статистики Государственной службы занятости (ГСЗ) и данных онлайн-порталов вакансий (ОПВ). Были построены и сопоставлены прогнозные модели на основе классических методов анализа временных рядов (SARIMA) и современных алгоритмов машинного обучения (XGBoost, LSTM, Prophet), а также их гибридных комбинаций. В результате исследования установлено, что качество и стабильность исходных данных оказывают решающее влияние на точность прогнозов. Исследование проведено в три этапа: базовое прогнозирование на данных ГСЗ (SARIMA, MAPE 11,20 %), применение моделей машинного обучения к данным ОПВ (MAPE 22–27 %) и расширенное моделирование на данных ГСЗ. Наилучший результат продемонстрировала гибридная модель SARIMAX+XGBoost на данных ГСЗ (MAPE 3,15 %), что в 3,6 раза точнее базовой модели и в 7,1 раза точнее аналогичной модели на данных ОПВ. Установлено, что данные ГСЗ и ОПВ имеют различные характеристики и области применения: данные ГСЗ обеспечивают высокую точность количественных прогнозов благодаря стабильности временных рядов, в то время как данные ОПВ представляют ценность для оперативного мониторинга и качественного анализа структуры спроса на компетенции. Предложены рекомендации по созданию комплексной информационно-аналитической системы рынка труда, интегрирующей оба источника данных.

Совершенствование информационного обеспечения рынка труда Республики Беларусь на основе современных методов прогнозирования спроса на труд

Ключевые слова


Выходные данные


Зайцева, О. В. Совершенствование информационного обеспечения рынка труда Республики Беларусь на основе современных методов прогнозирования спроса на труд / О. В. Зайцева // Вестник Витебского государственного технологического университета . ─ 2025. ─ № 4(54). ─ С. 136. DOI:10.24412/2079-7958-2025-4-136-156.