Аннотация:в России и факторов, ее определяющих. Дистанционная занятость редко встреча-ется в результатах даже масштабных выборочных наблюдений Росстата, что не по-зволяет использовать традиционный статистический инструментарий для ее оценкии изучения перспектив развития. При малой вероятности наблюдаемого явления реше-ние обозначенной проблемы возможно с помощью балансировки данных, что позволяетиспользовать для моделирования редуцированный массив наблюдений без существен-ных информационных потерь. Балансировка сокращает численность преобладающейдоли наблюдений до объема, равного числу наблюдений с альтернативным значениемпризнака занятости. Предлагается подход, основанный на мэтчинге, то есть подбореподобных наблюдений по вероятности. Выбор признаков для организации подвыборокс альтернативными значениями характеристики дистанционной занятости создаетвозможность построения классификационных моделей, обладающих оптимальнымихарактеристиками точности и полноты предсказания по сравнению с традицион-ными моделями. Данный подход в работе применяется для анализа дистанционнойзанятости на основе данных Обследования рабочей силы за 2023 г., что определяетактуальность полученных результатов. Построенные модели логистической регрес-сии по сбалансированным данным позволили выявить значимые детерминанты новогоформата занятости: занятость в сфере информационных технологий, наличие выс-шего образования, занятость в неформальном секторе экономики, принадлежностьк женскому полу. Методика и результаты исследования могут быть полезны для ре-шения широкого круга задач анализа и моделирования социально-экономических про-цессов и явлений по существенно несбалансированным выборкам. Представлены воз-можные направления будущих исследований дистанционной занятости.