Abstract In this paper we focus on

Abstract
In this paper we focus on analysing the evolution of the main relevant macroeconomic E.U. indicators by studying the changes occurred in the last years. We first apply a Hierarchical cluster analysis in order to classify the E.U. countries in two distinct groups. We then estimate a panel data model for each cluster, highlighting the indicators affecting the employment rate. The results indicate a positive influence of earning on employment rate for both clusters, while some particularities were also noticed. Further on, we build a simulation scenario to predict the employment rate for the E.U. member countries.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt Trong bài này chúng tôi tập trung vào phân tích sự tiến triển của EU kinh tế vĩ mô có liên quan chính chỉ số bằng cách nghiên cứu những thay đổi xảy ra trong năm qua. Chúng tôi lần đầu tiên áp dụng phân tích cấu trúc cụm để phân loại các quốc gia EU trong hai nhóm khác biệt. Sau đó chúng tôi ước tính một mô hình dữ liệu bảng cho mỗi nhóm, làm nổi bật các chỉ số ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm. Kết quả chỉ ra một ảnh hưởng tích cực của thu nhập trên tỷ lệ việc làm cho cả hai cụm, trong khi một số đặc thù cũng được nhận thấy. Hơn nữa, chúng tôi xây dựng một kịch bản mô phỏng để dự đoán tỷ lệ việc làm cho các nước thành viên EU.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi tập trung phân tích sự tiến hóa của các chỉ số kinh tế vĩ mô có liên quan EU chính bằng cách nghiên cứu những thay đổi xảy ra trong những năm qua. Chúng tôi lần đầu tiên áp dụng một phân tích nhóm thứ bậc để phân loại các nước EU trong hai nhóm riêng biệt. Sau đó chúng tôi ước lượng một mô hình dữ liệu bảng cho mỗi cụm, làm nổi bật các chỉ số ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm. Kết quả chỉ ra một ảnh hưởng tích cực của việc kiếm trên tỷ lệ việc làm cho cả cụm, trong khi một số đặc thù cũng được nhận thấy. Tiếp theo, chúng ta xây dựng một kịch bản mô phỏng để dự đoán tỷ lệ việc làm cho các nước thành viên EU.