1. Informacijska podpora merjenju in obvladovanju tržnih tveganj v bankahAleš Pravdič, 2024, magistrsko delo Opis: Naloga odkriva in predstavlja področje upravljanja s tveganji v bankah, ki je s preteklimi finančnimi krizami in trenutnimi razmerami v finančnem svetu postalo vse pomembnejše tudi med slovenskimi bankami. Osnovna dejavnost univerzalnih bank je sicer kreditiranje, vendar se banke ukvarjajo tudi z naložbenimi posli. To je poglavitni razlog, da so se zraven kreditnega tveganja razvila tudi druga tveganja, kot so operativno in tržno tveganje. Znotraj področja upravljanja s tveganji vse pomembnejše postajata tudi obrestno in likvidnostno tveganje. V nalogi poudarjamo tržno tveganje in kapitalsko zahtevo iz naslova tržnega tveganja. Tržna tveganja lahko merimo in ocenjujemo z enostavnejšimi metodami, lahko pa uporabimo kompleksnejše metode, s katerimi lahko tudi izračunamo t. i. tvegano vrednost VaR. Prav tako lahko pri izračunavanju kapitalske zahteve uporabimo standardiziran pristop ali pa uporabimo naprednejše metode, za katere je podlaga ravno izračunana prej omenjena tvegana vrednost. Glavna teza naloge je, da morajo banke zraven standardiziranega pristopa za merjenje in ocenjevanje tržnih tveganj uporabiti tudi naprednejše metode, saj lahko standardizirane metode podcenjujejo ali precenjujejo prevzeto tveganje, kar smo z vsemi tremi postavljenimi hipotezami tudi potrdili. Pri izračunavanju tvegane vrednosti lahko uporabljamo orodje Microsoft Excel, ki nam s pravilno vnesenimi matematičnimi formulami poda zelo natančne rezultate in tako predstavlja ustrezno programsko podporo za merjenje tržnih tveganj. Ključne besede: banka, upravljanje s tveganji, tržno tveganje, kapitalska zahteva, tvegana vrednost, informacijska tehnologija. Objavljeno v DKUM: 29.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 9
Celotno besedilo (2,66 MB) |
2. Zgodnji opozorilni kazalci povečanega tveganja za avtizem na preventivnih pregledih otrokNuša Zajšek, 2024, diplomsko delo Opis: Preventivni pregledi otrok so ključni za celovito zdravstveno oskrbo otrok, saj omogočajo temeljito oceno otrokovega zdravja ter zgodnje odkrivanje morebitnih težav. Medtem ko se ta obdobja hitrega razvoja in rasti odvijajo, se lahko pokažejo tudi zgodnji znaki avtizma. Namen zaključnega dela je s pregledom literature raziskati zgodnje opozorilne kazalce oziroma znake za avtizem, ki se lahko prepoznajo na preventivnih pregledih otrok do 6. leta starosti. Uporabili smo deskriptivno metodo dela. Iskanje literature smo izvedli s pomočjo iskalnih nizov v mednarodnih podatkovnih bazah: Cochrane Library, PubMed in Medline. Metoda vsebinske analize je bila uporabljena za sistematično razvrščanje relevantnih informacij iz literature. Potek iskanja literature smo vizualizirali s PRISMA diagramom. Od 250 zbranih člankov smo v analizo vključili 5 polno dostopnih vsebinsko primernih člankov. Ugotovljeno je bilo, da je zgodnji opozorilni znak avtizma na preventivnih pregledih največkrat zamuda v jezikovnem razvoju. Raziskave prav tako omenjajo, da lahko pri otrokovi starosti 6 mesecev pride do težav z razvojem fine motorike. Torej, avtizma ni mogoče diagnosticirati pred 12. mesecem starosti, zato je ključno natančno spremljanje razvoja otroka, še posebej v njegovem jezikovnem razvoju ter motoriki. Izboljšanje natančnosti diagnosticiranja in ozaveščenosti zdravstvenih delavcev ter družin ostajata pomemben izziv pri zgodnjem diagnosticiranju. Ključne besede: zgodnje prepoznavanje, povečano tveganje, spremljanje razvoja, razvojna motnja, preventivni pregled Objavljeno v DKUM: 23.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 29
Celotno besedilo (1,41 MB) |
3. Prepoznavanje in obvladovanje obrestnega tveganja v družinskih proračunihAljana Kodrič, 2024, diplomsko delo Opis: Obvladovanje obrestnega tveganja je ključnega pomena za ohranjanje finančne stabilnosti in varnosti gospodinjstva. Pojav obrestnega tveganja zaznamo kot spreminjanje obrestnih mer, kjer pa je pomembno s premišljenim upravljanjem in strategijami to tveganje zmanjšati.
V diplomskem delu s pomočjo analiziranja relevantne literature sprva raziskujemo splošne informacije o obrestnem tveganju, njegovem pomenu in oblikah v splošnem, nato pa opredelimo še načine merjenja in obvladovanja obrestnega tveganja predvsem v podjetjih in finančnih institucijah. Fokus dela je postavljen na obrestnem tveganju v družinskem proračunu, kjer opredelimo, na kakšen način sploh prepoznavamo obrestno tveganje v gospodinjstvu, katere finančne obveznosti v družinskem proračunu predstavljajo možnost pojave obrestnega tveganja ter načini, kako ta obrestna tveganja v družinskem proračunu najboljše obvladujemo. V empiričnem delu s pomočjo anketnega vprašalnika analiziramo pridobljene podatke, kako gospodinjstva zaznavajo in sprejemajo obrestno tveganje ter kako se z njim soočajo. Ključne besede: obrestno tveganje, obvladovanje tveganja, družinski proračun, obrestne mere, gospodinjstvo Objavljeno v DKUM: 23.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 7
Celotno besedilo (1,42 MB) |
4. Analiza geopolitičnega tveganja v Rusiji in UkrajiniLuka Mesarič, 2024, diplomsko delo Opis: Rusko-ukrajinska vojna je prišla nepričakovano, čeprav geopolitična tveganja v svetu niso tuja. Za sabo je pustila ekonomske posledice, ki zaradi aktualnosti dogodka še niso v celoti poznane in raziskane. Gospodarska rast, inflacija, neto tuje investicije, delovanje podjetji, mednarodna trgovin ter ostali ekonomski dejavniki so bili prizadeti zaradi ravnovesja, ki ga je vojna vsaj delno porušila. Vpliv so čutile tudi druge države, ki neposredno v konfliktu niso sodelovale. Dvignilo je tudi indeks geopolitičnega tveganja, ki je relativno novo merjenje geopolitičnih tveganj po svetu. Ključne besede: Geopolitika, geopolitično tveganje, indeks geopolitičnega tveganja, rusko-ukrajinska vojna Objavljeno v DKUM: 23.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 32
Celotno besedilo (1,58 MB) |
5. Razvoj modela za ugotavljanje podhranjenosti pri hospitaliziranih pediatričnih pacientih z metodami podatkovnega rudarjenja in neinvazivnimi kazalnikiPetra Klanjšek, 2024, doktorska disertacija Opis: Izhodišča: Neprepoznana podhranjenost pri hospitaliziranih otrocih in mladostnikih lahko vodi v kronično podhranjenost, otežuje zdravljenje osnovne bolezni ter poslabša klinične izide. Z rutinskim presejanjem tveganja za podhranjenost ob hospitalizaciji se olajša pravočasno prepoznavanje podhranjenosti, z ustreznimi prehranskimi intervencijami se preprečijo trajne posledice podhranjenosti, zmanjšajo se stroški zdravljenja in skrajša se hospitalizacija otrok in mladostnikov. Priporoča se uporaba presejalnega orodja, razvitega v kliničnem okolju za točno določeno populacijo hospitaliziranih otrok in mladostnikov ter kliniko. Namen doktorske disertacije je bil razviti model za ugotavljanje tveganja podhranjenosti pri hospitaliziranih otrocih in mladostnikih z metodami podatkovnega rudarjenja in neinvazivnimi kazalniki.
Metode: Izvedli smo presečno opazovalno raziskavo z uporabo zaporednega eksplorativnega načrta mešanih metod na populaciji hospitaliziranih otrok in mladostnikov, starih od 1 meseca do 18 let. V kvalitativnem delu smo podatke zbrali s pregledom, analizo in sintezo literature ter jih analizirali z induktivnim generiranjem kategorij spremenljivk, ki so bile vključene v obrazec z vprašanji. V kvantitativnem delu smo podatke zbrali z obrazcem z vprašanji, zdravnikovo poglobljeno oceno prehranskega tveganja, klasifikacijo prehranskega stanja Svetovne zdravstvene organizacije, antropometričnimi meritvami in anketiranjem staršev otrok oz. mladostnikov. Podatke smo analizirali z uporabo deskriptivne in inferenčne statistike ter inteligentnimi metodami podatkovnega rudarjenja.
Rezultati: Od 180 otrok in mladostnikov jih je v učni skupini sodelovalo 142 in v testni 38. Od 277 zbranih spremenljivk, vključenih v zbiranje podatkov, smo v razvoj modelov vključili 30 statistično značilnih, kot so: izguba telesne mase, izguba mišične ali maščobne mase, prehranski vnos, gastrointestinalni simptomi. Razvili smo 3 statistične modele in 10 modelov podatkovnega rudarjenja. Najboljše rezultate testiranja ima model GP (AUC = 1, 95 % IZ 1, 1), med statističnimi pa model Logistična regresija (AUC = 0,977, 95 % IZ 0,922, 1). Ujemanje modela GP s poglobljeno oceno prehranskega tveganja je popolno (κ = 1, 95 % IZ 1, 1). Ujemanje modela Logistična regresija s poglobljeno oceno prehranskega tveganja je prav tako skoraj popolno (κ = 0, 837, 95 % IZ 0,659, 1,014) s Se 93,3 %, Sp 91,3 %, PPV 95,5 % in NPV 87,5 %. Ujemanje s SZO klasifikacijo prehranskega stanja je pri obeh modelih precejšnje (κ = med 0,73 in 0,78). Nobeden od razvitih modelov se ne razlikuje statistično značilno od poglobljene ocene prehranskega tveganja in SZO klasifikacije prehranskega stanja. Model, razvit z inteligentnimi metodami, je v primerjavi s statističnim modelom uspešnejše ugotavljal podhranjenost pri hospitaliziranih otrocih in mladostnikih, prav tako v primerjavi s SZO klasifikacijo prehranskega stanja.
Razprava in zaključek: Vseh 13 razvitih modelov presejanja je dokazano veljavnih z visoko napovedno vrednostjo ugotavljanja tveganja za podhranjenost. Priporočamo testiranje modelov na večji populaciji hospitaliziranih otrok in mladostnikov v ostalih pediatričnih zdravstvenih institucijah v Sloveniji. S tem bi modele modificirali, dopolnjevali in prilagodili kliniki, v kateri bi jih uporabljali z namenom zagotavljanja kakovosti celostne zdravstvene obravnave otrok in mladostnikov. Uvajanje rutinskega prehranskega presejanja z razvitimi modeli predstavlja temelj sistematične obravnave klinične poti prehranskega presejanja. Ključne besede: tveganje za podhranjenost, nedohranjenost, prehransko presejalno orodje, otrok, prehransko stanje Objavljeno v DKUM: 30.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 48
Celotno besedilo (8,53 MB) |
6. Primerjava obvladovanja poplavnega tveganja v Sloveniji, Avstriji in Italiji : diplomsko delo visokošolskega študijskega programa Varnost in policijsko deloAleš Jesenovec, 2024, diplomsko delo Opis: Poplave so naravna nesreča, ki zaradi podnebnih sprememb postajajo čedalje pogostejše in intenzivnejše. Zaradi razvoja družbe, širjenja poselitve in urbanizacije poplave ogrožajo čedalje več ljudi in povzročajo čedalje več škode. Naravnih dogodkov na splošno ni mogoče preprečiti, vendar je njihov vpliv mogoče ublažiti. Leta 2007 je bila sprejeta tako imenovana Poplavna direktiva, ki od držav članic zahteva opredelitev poplavno ogroženih območij, pripravo kart poplavne ogroženosti in načrtov za obvladovanje poplavne ogroženosti na teh območjih. Dokumenti, zahtevani s Poplavno direktivo, so podlaga za učinkovito obvladovanje poplavnega tveganja v državah članicah EU. Za primer treh izbranih držav, Slovenije, Avstrije in Italije, smo pregledali podlage za obvladovanje poplavnega tveganja, ki so bile pripravljene na podlagi zahtev Poplavne direktive. Vse tri obravnavane države članice so pripravile karte poplavne nevarnosti in karte poplavne ogroženosti, na podlagi katerih so pripravile tudi načrte za obvladovanje poplavnega tveganja. Bistvene razlike med pristopi obvladovanja poplavnega tveganja med obravnavanimi državami se kažejo v upravni ureditvi, ki je povezana z upravnimi enotami posameznih držav (zvezne dežele, regije). Z analizo, ki smo jo izvedli v sklopu diplomskega dela, smo pokazali, da kljub temu, da so podana izhodišča za vse enaka, vsaka država članica razvija in izvaja svoje strategije ter ukrepe za obvladovanje poplavnega tveganja, ki so prilagojeni lokalnim potrebam, geografskim razmeram in upravnim ureditvam. Ključne besede: poplavno tveganje, poplavna direktiva, poplavna ogroženost, diplomske naloge Objavljeno v DKUM: 27.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 12
Celotno besedilo (1,51 MB) |
7. Ukrepi centralne banke za podporo bančnemu sistemu v času pandemije sars - covid - 19Vanesa Fink, 2024, diplomsko delo Opis: Centralna banka je glavna in neodvisna finančna institucija, ki jo ima vsaka država, zato lahko posledično trdimo, da gre za najpomembnejšo finančno institucijo v državi. Zaradi svoje pomembnosti pa centralne banke s svojimi izjavami lahko vplivajo na stanje na finančnem trgu. Glavna naloga centralne banke je, da skrbi za stabilnost gospodarstva države in ga krepi tako, da lahko gospodarstvo raste iz dneva v dan. Centralna banka tudi regulira ponudbo denarja in dostopnost kreditov, ima tudi regulativno funkcijo do določene mere. V letu 2020 pa nas je pretresla novica o pandemiji covid-19, ki ga je 11. marca razglasila Svetovna zdravstvena organizacija (WHO). Gre za novi koronavirus, poimenovan SARS-Cov-2, ki je hud akutni respiratorni sindrom in lahko povzroči resne bolezni. Države v euroobmočju so v ta namen sprejele vrsto ukrepov, da bi preprečile širjenje bolezni. Ena izmed teh ukrepov je bila samoizolacija ljudi in pa ustavitev proizvodnih in poslovnih dejavnosti, kar pa je vodilo k padcu gospodarstva v euroobmočju. V tem letu je v prvi polovici gospodarska aktivnost upadala zaradi ukrepov za omejitev gibanja in povečane nenaklonjenosti tveganju. V drugi polovici pa se je aktivnost nekako stabilizirala ob pomoči močnega in koordiniranega odziva denarne in javnofinančne politike. ECB je v tem času zrahljala naravnanost denarne politike s nabori ukrepov. S tem je nekako preprečila negativen vpliv pandemije v euroobmočju. Angleška centralna banka Bank of England, je v času pandemije znižala obrestno mero na 0,25 odstotka. Za ta ukrep se je banka odločila zato, saj je s tem želela omejiti posledice pandemije, medtem pa je ameriška centralna banka Federal Reserve začela s povišanjem obrestnih mer, in sicer za 0,75 odstotka na 2,25 do 2,50 odstotka. Švedska centralna banka Sveriges Riksbank pa je poleg zniževanju obrestnih mer za banke, dala poudarek na nakupih vrednostnih papirjev, kjer je cilj olajšati dobavo kreditov in ublažiti gospodarstvo. Ključne besede: centralna banka, tveganje, pandemija SARS-Covid-19, ukrepi, bančni sistem, pravne podlage. Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 12
Celotno besedilo (888,27 KB) |
8. Sistemsko likvidnostno tveganje v evrskem območjuAnže Viher, 2024, diplomsko delo Opis: Finančna kriza v letih 2007 in 2008 je povzročila najhujšo finančno krizo po veliki depresiji, kar je imelo ogromne posledice za globalno gospodarstvo, vključno z obsežnimi bančnimi propadi, padci finančnih trgov in dolgotrajno gospodarsko recesijo. Ta kriza je poudarila potrebo po poglobljenem proučevanju in natančnem spremljanju sistemskega likvidnostnega tveganja, saj se je izkazalo za enega od ključnih dejavnikov, ki lahko povzročijo širšo finančno nestabilnost. Kljub pomembnosti tega tveganja analiza obstoječe literature razkriva, da sistemsko likvidnostno tveganje ter njegove posledice še vedno niso dovolj raziskane in razumljene. Diplomsko delo se osredotoča na podrobno proučevanje tega tveganja v kontekstu evrskega območja, pri čemer so analizirani ključni dejavniki, ki vplivajo na likvidnostno tveganje, in predlagane rešitve za njegovo obvladovanje. Predstavljeni so tudi ključni izsledki in sklepi, ki lahko služijo kot osnova za oblikovanje ustreznih ekonomskih politik in regulativnih ukrepov, namenjenih zmanjševanju tveganj in preprečevanju podobnih kriz v prihodnosti. Ključne besede: evrsko območje, likvidnost, likvidnostno tveganje, makroekonomska stabilnost, obvladovanje tveganj, sistemski finančni stres, sistemsko likvidnostno tveganje. Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 58; Prenosov: 29
Celotno besedilo (2,64 MB) |
9. Umetna inteligenca in finančni nadzor v evrskem območju in Združenih državah AmerikeDarko Zupanc, 2024, diplomsko delo Opis: Umetna inteligenca ima potencial za izboljšanje učinkovitosti in inovacij v finančnem
sektorju, vendar prinaša tudi probleme. Kompleksnost in občutljivost algoritmov
umetne inteligence lahko vodita v nenadne šoke in destabilizacijo finančnih sistemov.
Regulatorji se soočajo s težavami pri nadzoru umetne inteligence zaradi kompleksnosti
delovanja in pomanjkanja transparentnosti, kar otežuje pravočasno prepoznavanje
tveganj. Umetna inteligenca pa se lahko uporabi tudi kot rešitev, čeprav ne Evropska
centralna banka ne ameriške Zvezne rezerve ne uporabljajo umetne inteligence pri
svojih osnovnih dejavnostih, pa obe centralni banke raziskujeta potencialno uporabo
umetne inteligence pri svojem delovanju. Eden možnih primerov uporabe umetne
inteligence pri finančnem nadzoru je uporaba pri obvladovanju sistemskega tveganja,
kjer jo lahko uporabljamo na dveh ravneh. Na mikro ravni se umetna inteligenca lahko
uporablja za mikrobonitetni nadzor in notranje upravljanje tveganj, kar omogoča bolj
natančno analizo in odločanje. Nasprotno pa je uporaba umetne inteligence pri
makrobonitetnem nadzoru, ki se osredotoča na stabilnost celotnega finančnega
sistema, bolj zapletena zaradi pomanjkanja podatkov in kompleksnosti finančnih trgov.
Za uspešno integracijo umetne inteligence v regulativne okvire so potrebni jasni
pravilniki, etične smernice ter sodelovanje med regulatorji, industrijo in akademsko
skupnostjo. Nadaljnje raziskave in razvoj so ključni za izboljšanje razumevanja in
obvladovanja tveganj, povezanih z uporabo umetne inteligence v finančnem sektorju. Ključne besede: umetna inteligenca, sistemsko tveganje, finančni nadzor, finančništvo, centralno bančništvo Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 26; Prenosov: 20
Celotno besedilo (973,61 KB) |
10. Covid-19 in tveganje za zaplete v nosečnostiSabina Strelec, 2024, magistrsko delo Opis: Uvod: Tveganje za zaplete ob okužbi s SARS-CoV-2 je v nosečnosti večje in bolezen nosečnice prizadene bolj kot splošno populacijo, zato je bil namen raziskati možne zaplete, ki se pojavijo v času nosečnosti pri nosečnicah ob okužbi s SARS-CoV-2.
Metode: Izvedli smo pregled znanstvene literature v podatkovnih bazah PubMed, CINAHL Ultimate, Cochrane Library, Web of Science in ScienceDirectu. Postopek pregleda literature smo prikazali s pomočjo diagrama PRISMA. Analizo relevantnih raziskav smo prikazali v evalvacijski tabeli. Raziskave, vključene v končno analizo, smo razvrstili v hierarhijo dokazov in jih ocenili s pomočjo ocenjevalnega orodja JBI. Sintezo smo prikazali na deskriptivni način.
Rezultati: Glede na hierarhijo dokazov smo 22 raziskav razvrstili v nivo 5 in 3 raziskave v nivo 4. Od 25 vključenih raziskav 4 raziskave (16 %) poročajo, da okužba med nosečnostjo ne predstavlja visokega tveganja za resnost bolezni in ni povezana z neželenimi izidi in zapleti. Ostale vključene raziskave (84 %) poročajo o zapletih pri nosečnicah, okuženih s SARS-CoV-2, kot so prezgodnji porod, preeklampsija in carski rez. Vse identificirane raziskave smo na podlagi ocenjevalnega orodja JBI ocenili kot ustrezne.
Razprava in zaključek: Nosečnice predstavljajo populacijo z visokim tveganjem, zato njihova obravnava potrebujejo posebno pozornost. Covid-19 med nosečnostjo poveča tveganje za zaplete pri materi. Dolgoročne posledice niso znane, vendar podatki opozarjajo, da nosečnice, okužene s SARS-CoV-2, predstavljajo breme javnemu zdravju, kar ima pomembne posledice za klinično prakso. Ugotovitve bi morale nosečnice, njihove družine in izvajalce zdravstvenih storitev opozoriti, naj izvajajo vse priporočene preventivne ukrepe proti covidu-19. Ključne besede: covid-19, nosečnice, zapleti, tveganje Objavljeno v DKUM: 19.06.2024; Ogledov: 210; Prenosov: 50
Celotno besedilo (1,26 MB) |