ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В современных условиях повышение эффективности деятельности Службы занятости играет важнейшую роль, так как такие показатели рынка труда и сферы занятости, как уровень безработицы и уровень занятости населения, напряженность на рынке труда оказывают прямое влияние на экономическое развитие региона, благосостояние его жителей и, как следствие, социальную стабильность. Данное исследование посвящено проблеме оптимизации процесса профилирования зарегистрированных безработных граждан, который направлен на повышение результативности и качества предоставляемых Службой занятости государственных услуг по содействию гражданам в трудоустройстве. В рамках исследования была сформулирована актуальность исследования, выявлены объект и предмет исследования, обозначена цель работы, которая заключается в разработке рекомендаций по повышению эффективности деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга на основе оптимизации процесса профилирования безработных граждан путем применения эконометрических моделей. Для достижения обозначенной цели был разработан перечень задач, также в рамках исследования была сформулирована проблематика исследования, гипотеза работы, описаны используемые методы, применяемые в ходе исследования, информационная база исследования, предполагаемая научная новизна исследования и предполагаемая практическая значимость исследования. На основе гипотезы была разработана концепция исследования, а также определен план выпускной квалификационной работы, который включает в себя введение, основную часть, состоящую из трех глав, заключение, и список использованных источников и литературы, а также приложения.  В рамках первой главы были рассмотрены теоретические аспекты использования эконометрических моделей классификации в профилировании клиентов, в том числе опыт применения таких моделей в службах занятости различных стран. Автором был проведен анализ исследований, в которых решались аналогичные проблемы с помощью логистической регрессии, что, в свою очередь, доказывает ее применимость в данной области. Еще одной часто используемой в исследованиях проблем занятости моделью оказалась регрессия Кокса. Кроме того, литературный анализ помог выявить факторы, которые оказывают влияние на продолжительность безработицы, а именно возраст, образование, интеллект (опыт работы), характер (психотип), район проживания, семейное положение, состояние здоровья, пол и другие. Вторая глава посвящена уже непосредственно анализу деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга, в том числе роли процесса профилирования безработных граждан в проектах по внедрению новой целевой модели Центра занятости. Кроме того, были проанализированы нормативные источники, которые доказали актуальность выбранной темы исследования с учетом того факта, что профилирование безработных граждан признается важнейшим условием их эффективного трудоустройства. Также в этой главе проведен всесторонний анализ структуры безработных граждан на основе выборки деперсонифицированных данных Службы занятости за 2019 год. По результатам анализа описательной статистики проведена подготовка выборки данных к моделированию путем кодирования ее параметров.  Третья глава имеет практическую направленность и, помимо построения самих моделей классификации безработных граждан, содержит в себе рекомендации по повышению эффективности деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга на основе их применения. Так, были построены 3 различные эконометрические модели, которые могут выполнять задачи профилирования безработных граждан. Каждая из них обладает своими недостатками и своими преимуществами. Например, регрессия Кокса позволяет учесть даже тех безработных, у которых причина снятия с учета была отличной от трудоустройства. Благодаря этому она более точно выделяет факторы, влияющие на успешность трудоустройства, и может быть использована при подборе эффективного комплекса мер для определенных категорий безработных граждан. Зато, регрессия Кокса не может быть использована для прогноза из-за проблем с интерпретацией выходных данных, а логистические регрессии, напротив, прекрасно справляются с этими задачами.  В результате был сделан вывод, что бинарная логистическая регрессия, которая в качестве результирующей переменной дает ответ на вопрос «Снимется ли безработный гражданин с учета в Службе занятости по причине «Трудоустройство» в течение ближайших 220 дней?» (Да-1, Нет-0), наиболее подходящий вариант для оптимизации процесса профилирования безработных граждан. Пороговый период 220 дней был выбран как средний период регистрируемой безработицы по итогам 2019 года. Модель показала хорошую прогностическую способность (70%), в том числе и при тестировании на данных 2021 года (69%). Помимо технологии применения построенной логистической регрессии в процессе профилирования безработных граждан, были также даны рекомендации по повышению ее прогностической способности на основе введения дополнительных параметров безработных граждан и повышения качества заполнения базы данных Службы занятости Санкт-Петербурга.
В данной выпускной квалификационной работе рассматривается проблема оптимизации процесса профилирования безработных граждан, который направлен на повышение результативности и качества предоставляемых Службой занятости государственных услуг по содействию гражданам в трудоустройстве. Автор проводит анализ деятельности Службы занятости Санкт-Петербурга, в том числе роли процесса профилирования безработных граждан в проектах по внедрению новой целевой модели Центра занятости. Кроме того, автор проводит анализ структуры безработных граждан на основе выборки деперсонифицированных данных Службы занятости за 2019 год и предлагает рекомендации по повышению эффективности деятельности Службы занятости на основе применения эконометрических моделей.