1. Korelacijska analizaDejan Zemljak, 2019, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava področje statistike, ki se ukvarja z medsebojno povezanostjo statističnih spremenljivk (korelacijska analiza). Na začetku so podrobno predstavljeni osnovni pojmi, vrste korelacije in funkcijska odvisnost, ki je ključna za dobro razumevanje korelacijske odvisnosti. Za boljše razumevanje korelacijske odvisnosti spremenljivk uporabimo razsevni diagram, s pomočjo katerega predstavimo nekatere najznačilnejše vrste korelacij. V nadaljevanju je izpostavljena jakost linearne korelacije in nekaj namenov uporabe korelacije. Sledi podrobnejša razlaga in predstavitev najpomembnejših lastnosti matematičnega upanja, kovariance, variance in standardnega odklona. Omenjene številske karakteristike so ključne za razumevanje Pearsonovega koeficienta korelacije. Pri Pearsonovem koeficientu korelacije je izpostavljeno, kakšne so njegove lastnosti in povezanosti. Pri omenjenem koeficientu so predstavljeni ocenjevanje in testiranje ter interval zaupanja. Ker imajo na izračun korelacijskega koeficienta velikokrat vpliv druge spremenljivke, ki jih želimo velikokrat izločiti, sta v delu obravnavani tudi parcialna in multipla korelacija. Pri korelacijski analizi je smiselno izpostaviti še Spearmanovo korelacijo rangov, ki je predstavljena v drugem delu magistrskega dela. Predstavljeno je tudi neparametrično testiranje nekolinearnosti. Magistrsko delo se zaključuje s predstavitvijo najpomembnejših posebnih korelacijskih koeficientov. Predstavljeno teorijo dopolnjujejo različni zgledi.
Keywords: korelacijska analiza, korelacijska odvisnost, Pearsonov koeficient korelacije, parcialna korelacija, multipla korelacija, Spearmanova korelacija rangov, posebni koeficienti korelacije
Published in DKUM: 05.11.2019; Views: 2344; Downloads: 383
 Full text (500,92 KB) |
2. RAZVOJ METODOLOGIJE ZA UPORABO 4D BIM MED GRADNJO ZAHTEVNEGA INFRASTRUKTURNEGA OBJEKTAVito Žalig, 2016, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo raziskovali možnosti uporabe 4D BIM-modela med gradnjo zahtevnega infrastrukturnega objekta. Z namenom učinkovitejšega spremljanja gradnje infrastrukturnega objekta smo izboljšali obstoječ 4D BIM-model in razvili metodologijo za uporabo le-tega na gradbišču.
Predlagano metodologijo smo eksperimentalno uporabili na gradbišču – projekt Podvoz Grlava na železniški progi Pragersko – Hodoš . Vrednotenje eksperimenta smo izvedli na podlagi podatkov pridobljenih od deležnikov gradbenega projekta. Za vrednotenje smo uporabili kvantitativno raziskavo s katero smo želeli analizirati vpliv uporabe 4D BIM-pristopa na različne aktivnosti v fazi gradnje objekta.
Razen tega je izvedena analiza dala zanimive zaključke o uporabi in poznavanju BIM-a v slovenski gradbeni stroki.
Keywords: infrastrukturni gradbeni objekt, 4D BIM, spremljanje gradnje, Spearmanov koeficient korelacije
Published in DKUM: 06.10.2016; Views: 1721; Downloads: 162
Full text (3,82 MB) |
3. VPLIV IZBRANIH NARAVNOGEOGRAFSKIH DEJAVNIKOV NA RABO TAL NA OBMOČJU GORIČKEGANina Hladen, 2016, undergraduate thesis Abstract: Diplomska naloga se ukvarja z vplivom naravnogeografskih dejavnikov na rabo tal na območju Goričkega. Frekvenčne distribucije izbranih naravnogeografskih dejavnikov in rabe tal so predstavljeni in prikazani s pomočjo tabel, kart, grafikonov in opisov, zveze med rabo tal in posameznimi naravnogeografskimi dejavniki s pomočjo kontingenčnih tabel in grafikonov, jakost le-teh pa s pomočjo Cramerjevih koeficientov korelacije. Najmočnejše zveze so med rabo tal in srednjo letno temperaturo (0,9999), srednjo letno višino padavin (0,7133), prstjo (0,393) in funkcijskim naklonom (0,3885). Manjši vpliv na rabo tal imajo ekspozicija (0,3436), nadmorska višina (0,328), litološka podlaga (0,3192), a le-ta dejavnik vpliva na prsti, ki nastane na litološki podlagi, ter z ekspozicijo neposredno povezan dejavnik globalno sončno obsevanje (0,3127). Najmanj tesna je zveza med rabo tal in naklonom (0,2462). Osnovne podatke sem dobila iz baze podatkov digitalnega modela reliefa (DMR 25), obdelala sem jih s pomočjo orodja GIS, s programom Idrisi Selva, ter s programoma iz Microsoftovega paketa Excel in Word.
Keywords: Goričko, GIS, DMR 25, raba tal, naravnogeografski dejavniki, Cramerjev koeficient korelacije
Published in DKUM: 20.07.2016; Views: 1609; Downloads: 184
Full text (7,94 MB) |
4. Predvideni vplivi nove bančne regulative Basel III na dobičkonosnost bank iz Evropske unijeSlaviša Kalacun, 2015, master's thesis Abstract: Vzroki in posledice zadnje finančne krize so mednarodno skupnost privedle do spoznanja, da so bančni in finančni sistemi držav občutljivi na nepričakovane finančne in ekonomske šoke. Mednarodna skupnost je spoznala, da z veljavno regulativo Basel II te vrste tveganj ni možno obvladovati, zato je Baselski odbor za bančni nadzor pripravil novo bančno regulativo Basel III.
Problem raziskovanja so predvideni vplivi sprememb, ki jih prinaša nova bančna regulativa Basel III na dobičkonosnost bank iz EU, merjeno s kazalnikom donosnosti sredstev ROA in s kazalnikom donosnosti lastniškega kapitala banke ROE. Ugotovitve bodo pripomogle h kakovostni pripravi bank na predvidene vplive zahtev iz nove bančne regulative Basel III na dobičkonosnost poslovanja bank in posledično h kakovostnejšemu strateškemu in operativnemu načrtovanju delovanja bank, kar je v interesu vseh deležnikov bank.
Deset hipotez smo preverjali s Pearsonovimi koeficienti korelacije, s katerimi je mogoče ugotavljati moč in smer korelacije med posameznimi spremenljivkami. V nadaljevanju smo opravili poglobljeno raziskavo vplivov z ekonometričnim modelom multiple regresije, s katerim smo raziskali vplive štirih bančnih in treh makroekonomskih spremenljivk (napovedovalcev) na kazalnik dobičkonosnosti sredstev bank ROA in kazalnik dobičkonosnosti kapitala bank ROE.
Rezultati preverjanja hipotez nam pokažejo, da ima najmočnejšo raven korelacije, merjeno s Pearsonovim koeficientom korelacije, s kazalnikom dobičkonosnosti bank ROA napovedovalec temeljni kapital 1. reda, nato po moči korelacije sledi bruto družbeni produkt in nato sledita kapitalski blažilnik in tveganju prilagojena sredstva. Najmočnejšo raven korelacije s kazalnikom dobičkonosnosti bank ROE ima prav tako napovedovalec temeljni kapital 1. reda, nato sledita kapitalski blažilnik in tveganju prilagojena sredstva ter nato bruto družbeni produkt.
Pri ugotavljanju skupnega vpliva sedmih spremenljivk na posamezen kazalnik dobičkonosnosti bank, nam analiza z metodo multiple regresije pokaže, da daje največji prispevek posameznega napovedovalca k modelu ROA temeljni kapital 1. reda, nato bruto družbeni produkt in nato kapitalski blažilnik. Napovedovalca temeljni kapital 1. reda in bruto družbeni produkt vplivata na izid pomembno pozitivno, medtem ko napovedovalec kapitalski blažilnik vpliva na izid pomembno negativno. V našem modelu lahko ugotovimo, da zgolj napovedovalec kapitalski blažilnik vpliva na kazalnik dobičkonosnosti bank ROA negativno, vsi ostali napovedovalci pa na ROA vplivajo pozitivno. Največji prispevek posameznega napovedovalca k modelu ROE dajeta napovedovalca bruto družbeni produkt in temeljni kapital 1. reda. Oba napovedovalca vplivata na kazalnik dobičkonosnosti bank ROE pozitivno.
Z ekonometrično raziskavo smo ugotovili, da ima temeljni kapital 1. reda najmočnejši medsebojni vpliv, kakor tudi delež v skupinskem vplivu na dobičkonosnosti bank, merjeno s kazalnikom dobičkonosnosti bank ROA in kazalnikom dobičkonosnosti bank ROE. Glede na to, da ima nova bančna regulativa Basel III najpomembnejše nove zahteve ravno s področja kapitala bank, bodo zahteve Basel III imele velik vpliv na dobičkonosnosti bank, na kar morajo biti vodstva bank pravočasno pripravljena.
Keywords: finančna kriza, Basel III, dobičkonosnost sredstev, dobičkonosnost kapitala, Pearsonov koeficient korelacije, multipla regresija
Published in DKUM: 25.01.2016; Views: 2061; Downloads: 196
Full text (1,46 MB) |
5. ANALIZA FINANCIRANJA NAKUPA VOZIL RENAULTUrban Dragar, 2013, master's thesis Abstract: Slovenski avtomobilski trg ima že dolgoletno zgodovino, a je v zadnjih dveh desetletjih opaziti izreden trend rasti, saj ima vsak drugi Slovenec svoj osebni avtomobil. Od ključnih akterjev na trgu vozil je v ospredju, tako po znamki kot po modelu, Renault s svojim cliom. Da je avtomobil pomembna dobrina pri nas, se kaže tudi v tem, da se skoraj polovica Slovencev poslužuje nakupa vozila s tujimi viri, bodisi s krediti ali lizingi. Tematika, ki je v nalogi podrobno predstavljena, je razdeljena na avtomobilski trg v Sloveniji, možnosti financiranja nakupa vozil, kjer sta podrobno opisana lizing in kredit. Ključna je analiza financiranja nakupa vozil Renault kot avtomobilske znamke številka 1 v Sloveniji, s poudarkom na sezonskih nihanjih ter korelaciji med posameznimi oblikami financiranja nakupa vozil. Ob zaključku je na kratko predstavljeno še poglavje o neplačilih.
Keywords: Znamka Renault, lizing, kredit, učinek sezone, koeficient korelacije.
Published in DKUM: 10.12.2013; Views: 1734; Downloads: 311
Full text (1,68 MB) |
6. DETERMINANTE RAZVOJA DELNIŠKIH TRGOV V TRANZICIJIDomen Solina, 2012, master's thesis Abstract: Razvoj delniškega trga v državah tranzicije je odvisen od številnih makroekonomskih in mikroekonomskih faktorjev. Proces preoblikovanja iz centralno planskega v tržno gospodarstvo, je za številne države predstavljal osrednji izziv na gospodarskem področju. Predvsem preoblikovanje oz. privatizacija državnih družb, je pravzaprav pomenila začetek borznega trgovanja v državah tranzicije. Številni posamezniki so tako pridobili lastniške deleže v pomembnih domačih poslovnih družbah, s katerimi se je začelo trgovati na organiziranih trgih ali borzah. Za poslovne subjekte pa je vendarle najpomembnejši vir financiranja predstavljal bančni sektor oz. medbančni trg, ki je predstavljal osrednjo vlogo pri razvoju borznih trgov v Evropi, medtem ko so v ZDA to vlogo prevzeli kapitalski trgi. Zato je stopnja razvitosti bančnega sistema v državah tranzicije temeljnega pomena in bistveno zaznamuje začetek razvoja posameznega borznega trga.
V magistrski nalogi smo opredelili temeljne dejavnike razvoja delniških trgov skozi zgodovino, ki so pozitivno povezani z rastjo BDP-ja na prebivalca v posamezni državi. S preučevanjem stopnje koncentracije smo nato preverili homogenost in posledično konkurenčnost borznega trga v državah tranzicije. Predvsem nas je zanimalo primerjava najrazvitejših trgov in trgov v tranziciji glede na vlogo, ter posledičen vpliv največjih družb (TOP 5 – tržna kap.), ki kotirajo na borznem trgu posamezne države.
Stopnjo povezanosti smo prikazali s Pearsonovim koeficientom korelacije, kjer smo primerjali donosnost borznih indeksov v obdobju konjunkture in obdobju finančne krize. S pomočjo Gaussove krivulje smo nato v obliki histogramov prikazali donosnost borznih indeksov v obeh obdobjih.
V zadnjem delu naloge smo se posvetili tveganju in institucijskim dejavnikom tveganja na ravni države. Tveganje za posamezne borzne indekse smo opredelili z metodo VaR (ang. Value at Risk), kjer smo analizirali obdobje pred in med finančno krizo. Za posamezne borzne indekse smo pridobili vrednosti pri 99 %, 95% in 90% intervalu zaupanja.
Keywords: trgi v tranziciji, delniški trgi, borzni trgi, borzni indeksi, delnice, dejavniki razvoja, stopnja povezanosti, Pearsonov koeficient korelacije, donosnost, koncentracija, tveganje, tveganju prilagojena donosnost, VaR, institucijski dejavniki tveganja, ICRG, PRS, finančna kriza, DAX, in VaR.
Published in DKUM: 23.08.2012; Views: 1962; Downloads: 214
Full text (1,67 MB) |
