Đề tài phân tích xu hướng tỷ lệ thất nghiệp người trẻ toàn cầu sử dụng bộ dữ liệu WDI, phân tầng theo khu vực và nhóm thu nhập. Học máy không giám sát được áp dụng để phân cụm các quốc gia theo đặc điểm kinh tế-xã hội tương đồng, làm cơ sở cho phân tích có phân tầng. Mô hình hồi quy dữ liệu bảng Fixed Effects/Random Effects được xây dựng theo từng cụm để lượng hóa tác động của các yếu tố và đề xuất hàm ý chính sách phù hợp từng nhóm quốc gia.

Từ khóa:

Tỷ lệ thất nghiệp trẻ, Phân tích yếu tố, Kinh tế lao động

Abstract:

This study analyzes global youth unemployment trends using the WDI dataset, stratified by region and income group. Unsupervised machine learning clusters countries by similar socioeconomic characteristics as a basis for stratified analysis. Fixed Effects/Random Effects panel regression models are built per cluster to quantify factor impacts and propose tailored policy implications for each country group.

Key word:

Youth unemployment rate, Labor economics, Econometric analysis