Často kladené dotazy (FAQ)

Navštivte prosím naši stránku O projektu, kde na tuto otázku naleznete podrobnější informace.

Tyto naleznete v sekci Průvodce.

Návod k tomuto zobrazení naleznete v sekci Průvodce.

Predikce budou aktualizovány minimálně 1x ročně, nebo vždy, když budou k dispozici významná vstupní data či informace, zásadně měnící prezentované predikce.

Predikční systém se soustředí na vytváření predikcí pro odvětví, povolání a vzdělání. 

Každý rok je vytvářena aktuální predikce na pětileté, tj. střednědobé období. Toto období lze z hlediska predikce považovat za statisticky spolehlivé. S nárůstem jeho délky klesá spolehlivost predikcí pod smysluplnou úroveň.

Prvním rokem predikce je vždy rok, který následuje po posledním roce, za který jsou dostupná data.

Predikce budoucího vývoje vychází ze znalosti vývoje minulého, resp. ze znalosti toho, jaký charakter měl daný vývoj v nám známé minulosti. Za předpokladu, že byl a je vývoj ekonomiky a pracovního trhu stabilní, lze predikce pokládat za velmi pravděpodobné (třebaže se vzdálenějším rokem předpovědi spolehlivost predikce klesá). Avšak v případě, že ve vývoji ekonomiky či na trhu práce dojde k určité zlomové (tj. neočekávané, a tedy málo pravděpodobné) situaci, klesá rovněž spolehlivost predikce, a to až do té doby, dokud nejsou k dispozici data popisující zlomovou změnu. Po jejím zachycení predikčním modelem spolehlivost predikce opět narůstá.

Výsledné predikce jsou predikčním modelem počítány ze vstupních dat na základě nastavených statisticko-matematických operací modelu. Protože jsou vstupní data uváděna v jednotkách, i model počítá v jednotkách. Výstupní hodnoty, získané prostřednictvím výše uvedených statisticko-matematických operací, však z podstaty těchto operací nemohou sloužit jako přesná předpověď počtu zaměstnanců v daném odvětví nebo roce, nýbrž o modelaci trendů, ukazujících, která odvětví, povolání a vzdělání budou růst rychleji, nebo pomaleji, nebo která budou naopak klesat.
Cílem modelací není odhadování počtu zaměstnanců s přesností na jednotky osob, nýbrž co možná nejvěrnější zachycení vývojového trendu a podoby struktury v zaměstnanosti.

Migrace pracovní síly mezi kraji, podobně jako i docházení za prací z jednoho kraje do druhého v současnosti představuje statisticky zanedbatelnou hodnotu. Z tohoto důvodu se prozatím kraje dají chápat jako relativně dobře separované trhy práce a mezikrajská migrace pracovní síly proto v současné době nemusí být v predikcích zohledněna.

Ano. Zohledněn je prostřednictvím submodelu projekce přílivu pracovníků ze zahraničí do ČR. Imigrace představuje jeden ze vstupních bloků do modelu LEON na straně nabídky trhu práce. Výsledky predikce submodelu se promítají do podkladů o vývoji celkové nabídky práce v ČR a podkladu do submodelu zaměstnanosti v odvětvích na národní úrovni. Postup, na kterém je submodel založen, je podrobněji popsán v metodice submodelu migrace (přesný název metodiky). Dále je zohledněný vliv zahraničí prostřednictvím změny zahraniční poptávky po statcích a službách, který ovlivní poptávku po pracovní síle v ČR.

Na tvorbě výsledných výstupů spolupracují experti na problematiku trhu práce a modelování predikcí, viz FAQ níže.

Výstupy slouží především jako opora pro strategické rozhodování a plánování na národní i regionální úrovni, a to jak v oblasti rozvoje pracovního trhu, tak např. i pro oblast rozvoje sféry vzdělávaní, investic, apod. Dále je možné výstupy využívat při poradenské činnosti či jako oporu při plánování pracovní či vzdělávací kariéry jednotlivců. Výstupy mohou využívat i představitelé podnikatelské sféry při plánování svých investičních záměrů. 

Výstupy jsou určeny expertům z různých sfér, napojených na trh práce, tak široké veřejnosti, viz FAQ výše.

Viz FAQ výše.

Výstupy z predikčních modelů jsou posuzovány experty na problematiku trhu práce jak na národní, tak na regionální úrovni. Jsou konfrontovány s makroekonomickými predikcemi klíčových národních institucí a diskutovány uvnitř realizačních týmů projektu Kompas a s experty v oblasti modelování a trhu práce. Každý z aktérů diskuze v případě potřeby může přispět ke zkvalitnění prezentovaných výsledných výstupů.

Verifikace probíhají na úrovní národní i regionální. Pro případné zapojení do procesu verifikace prosím využijte kontaktní formulář.

Modelovací aparát je ve svém souhrnu postaven na makroekonomickém submodelu, submodelu predikce migrace, submodelu predikce absolventů a na modelu LEON tyto submodely zastřešujícím.

Jako u každého predikčního modelu je potřeba sledovat trendy, nikoli přesná čísla (viz FAQ výše). Omezení jsou rovněž dána zvolenými statistickými metodami (viz FAQ níže). V neposlední řadě je potřeba zohlednit kvalitu datové základny a dostupnou a dostatečně popsanou znalost minulého vývoje a jeho stabilitu (viz FAQ níže).  

Vytvářet predikce na úrovni všech profesí, odvětví a oborů vzdělání by ze statistického hlediska představovalo příliš podrobné a statisticky neudržitelné členění. Některé skupiny profesí, odvětví či vzdělání proto z důvodu malého zastoupení, a v zájmu snahy optimalizovat datovou základnu, proto byly seskupeny, viz FAQ níže.

Počty absolventů některých oborů jsou pro potřeby statistického zpracování příliš malé, proto muselo dojít k seskupení několika stupňů vzdělání. Během analýz, zdali seskupovat dle stupně vzdělání nebo podle oborové příbuznosti, se příbuznost ukázala být logičtější volbou.

Predikce je vytvářena na základě tzv. tvrdých dat, resp. na základě takových „skutečností“, které se již udály a které je možné číselně popsat. Na základě těchto tvrdých dat model vytváří prognózy o možném budoucím vývoji. V případě, že se určitá událost dosud nepromítla do dat, která vstupují do modelu (například proto, že dosud není známo, jak ji číselně zachytit), nemůže s ní model počítat. Nicméně v případě, že o dané události alespoň víme, pak třebaže ji dosud není možné kvantifikovat, může být informace o jejím možném vlivu uváděna v kvalitativním komentáři dané predikce. V takovém případě se však stále jedná pouze o kvalitativní názor, který je obvykle jen obtížně kvantifikovatelným a jako s takovým je nutné s ním pracovat.

Predikční model umí pracovat jak s externími šoky, tak umí vytvářet alternativní prognózy, nicméně musí mít pro modelaci těchto prognóz či pro práci s externími šoky datovou oporu, dále také viz FAQ výše.

Zohledňuje zahraniční poptávku po zboží a službách z ČR a imigraci pracovníku ze zahraničí do ČR, viz FAQ výše.

Data ISPV jsou mnohem robustnější než data VŠPS a umožňují vytvářet predikce i pro regionální (krajskou) úroveň, což s využitím dat VŠPS není možné.

Nejdůležitějším vstupem z hlediska míry přesnosti je makroekonomická predikce. Dále lze uvést významnost detailnosti odhadovaných klastrů odvětví, zaměstnání i vzdělání: čím detailnějším bude použitý klastr, tím méně pracovníků bude obsahovat, což bude mít vliv na míru přesnosti predikce.

Mezinárodně srovnatelná klasifikace úrovně vzdělání 

Mezinárodně srovnatelná klasifikace profesí 

Mezinárodně srovnatelná klasifikace ekonomických činností

Český statistický úřad

Index tlaku, resp. šance k uplatnění na trhu práce

Input - Output tabulka

Informační systém o průměrném výdělku

Klasifikace kmenových oborů vzdělání pro ČR

Seskupení

Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR

Národní vzdělávací fond

Středoškolské vzdělání bez maturity

Středoškolské vzdělání s maturitou

Úřad práce České republiky

Vyšší odborné vzdělání

Vysokoškolské vzdělání

Výběrové šetření pracovních sil

Výzkumný ústav práce a sociálních věcí