Search the digital library catalog

Query:	search in
	search in
	search in
	search in
Work type:	* old and bologna study programme
Language:
Search in:
Options:	Show only hits with full text
	Reset

1 - 2 / 2

Značilnosti in izzivi trga dela v izbranih razvitih državah
Domen Kokolj, 2024, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo raziskovali značilnosti in izzive trga dela v izbranih razvitih državah. Države, ki smo jih izbrali so Avstralija, Nemčija, Francija, Velika Britanija, Japonska in ZDA. V uvodnih poglavljih smo predstavili teoretične temelje povpraševanja in ponudbe dela. Nato smo izvedli pregled trga dela v izbranih državah za obdobje od 2004 do 2023. Zanimala nas je predvsem struktura zaposlenosti, in sicer po spolu, starosti in aktivnosti. Prav tako smo se dotaknili brezposelnosti in povprečnega trajanja brezposelnosti v letu 2004 in 2023. V četrtem poglavju smo podrobneje pogledali, kako avtomatizacija dela vpliva na zaposlenost, kako delo od doma vpliva na produktivnost zaposlenih in kaj sploh je umetna inteligenca in njeni vplivi na zaposlenost. Nato smo opravili pregled obstoječih empiričnih študij na področju umetne inteligence in njenega vpliva na zaposlenost. Prav tako smo pregledali študije funkcije zaposlenosti, da smo ugotovili, katere spremenljivke bi bilo smiselno vključiti v naš model. V zadnjem poglavju smo opravili empirično analizo vpliva digitalizacije in umetne inteligence na zaposlenost v izbranih razvitih državah. Odvisna spremenljivka, ki smo jo izbrali, je zaposlenost, neodvisne pa bruto domači proizvod in plače. Kot neodvisni spremenljivki sta bili vključeni tudi digitalizacija, ki je sestavljen indeks iz spremenljivk število fiksnih priklopov internetnih storitev na sto ljudi, izvoza informacijske in komunikacijske tehnologije, število posameznikov, ki uporabljajo internetne storitve kot odstotek celotne populacije, in število naročnin na mobilne storitve na sto ljudi. Indeks digitalizacije smo nato razširili in mu dodali še izdatke za raziskave in razvoj kot odstotek BDP in domača posojila zasebnemu sektorju kot odstotek BDP. Ta razširjen indeks smo označili kot AI – pripravljenost na umetno inteligenco. Ker smo analizirali panelne podatke, smo uporabili model združenih podatkov in model fiksnih učinkov. Da smo ugotovili, kateri izmed omenjenih modelov je primernejši, smo izračunali F-statistko s pomočjo programa EViews. Glede na rezultate F-statistike smo izbrali model fiksnih učinkov. Nato smo model fiksnih učinkov primerjali še z modelom slučajnih učinkov. Da smo ugotovili kateri je primernejši smo uporabili Hausmanov test. Ugotovili smo, da je model fiksnih učinkov primernejši. Na koncu smo še z metodo White cross-section preverjali odpornost modela na heteroskedastičnost in avtokorelacijo. V modelih, ki so ocenjeni z White cross-section metodo imata indeks digitalizacije in pripravljenosti na umetno inteligenco pozitiven predznak, kar pomeni, da pozitivno vplivata na zaposlenost.
Keywords: digitalizacija, umetna inteligenca, avtomatizacija, delo od doma, ekonometrična analiza, razvite države
Published in DKUM: 17.10.2024; Views: 0; Downloads: 15
Full text (2,44 MB)

Povezanost med rastjo BDP in razvitostjo finančnega sistema v državah Evropske unije
Domen Kokolj, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo obravnava povezanost med razvitostjo finančnega sistema in gospodarsko rastjo v državah Evropske Unije. Osrednji namen dela je bilo razumevanje povezave med razvitostjo finančnega sistema in gospodarsko rastjo na vzorcu 27 držav EU, dodatno pa preverjanje dejanske povezanost med razvitostjo finančnega sistema in gospodarsko rastjo na vzorcu držav EU. V uvodnih poglavjih smo vzpostavili pregled teorij o povezavi med finančnim sistemom in gospodarsko rastjo ter predstavili obstoječe študije izbranega področja. V empiričnem delu raziskave, smo za vsako državo EU analizirali gospodarsko rast, gospodarsko razvitost in kazalnike razvitosti finančnega sistema. Z izračunom korelacijskega koeficienta smo ugotavljali ali obstaja povezava med gospodarsko rastjo in gospodarsko razvitostjo s kazalniki finančne razvitosti. Kot kazalnik gospodarske rasti smo izbrali BDP rast, kot kazalnik gospodarske razvitosti pa BDP na prebivalca. Za kazalnike finančne razvitosti smo uporabili indeks finančne razvitosti, ki so ga razvili Sahay et al. (2015) in ga izračunava IMF (2021), likvidne obveznosti kot % BDP, borzno kapitalizacijo kot % BDP in domače kredite privatnemu sektorju kot % BDP. Ugotovili smo, da v EU kot celoti med gospodarsko rastjo in finančno razvitostjo obstaja pozitivna korelacija pri treh izmed štirih izbranih kazalnikih finančne razvitosti. Države smo razdelili v dve skupini, finančno bolj in finančno manj razvite in ugotavljali, ali med skupinama obstajajo razlike v jakosti povezave med spremenljivkami. Ugotovili smo, da je v finančno bolj razvitih državah povezava med gospodarsko rastjo in finančno razvitostjo pri treh kazalnikih finančne razvitosti višja, kot v finančno manj razvitih državah, pri enem kazalniku (domači krediti privatnemu sektorju kot % BDP) pa povezave nismo zaznali tako pri finančno bolj razvitih kot pri finančno manj razvitih. Nato smo izračune ponovili tudi za kazalnik gospodarske razvitosti, kjer smo zaznali pozitivno povezavo pri treh kazalnikih, pri enem pa ne. Pri izračunu korelacijskih koeficientov za finančno bolj in finančno manj razvite države smo ugotovili, da so trije od štirih koeficientov za finančno bolj razvite države pozitivni in višji od korelacijskih koeficientov za finančno manj razvite države. Le pri domačih kreditih privatnemu sektorju so finančno manj razvite države imele večji korelacijski koeficient kot finančno bolj razvite države.
Keywords: Bruto domači proizvod, finančna razvitost, Pearsonov korelacijski koeficient, Evropska Unija, gospodarska rast.
Published in DKUM: 10.11.2021; Views: 1256; Downloads: 109
Full text (2,18 MB)

Search done in 0.05 sec.