Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/20.500.12188/25429
Title: Моделирање на сегментите на пазарот на труд низ перспективите на дипломираните економисти на Економски факултет - Скопје
Authors: Trpeski, Predrag 
Bucevska, Vesna 
Cvetkoska, Violeta 
Ivanovski, Igor 
J.iliev, Aleksandra 
Peovski, Filip 
Kozheski, Kristijan 
Keywords: сегменти на пазарот на труд, дипломирани економисти, студенти, Економски факултет – Скопје, моделирање, квантитативни модели
Issue Date: 2022
Publisher: Економски факултет - Скопје, Универзитет „Св. Кирил и Методиј“ во Скопје
Project: Моделирање на сегментите на пазарот на труд низ перспективите на дипломираните економисти на Економски факултет - Скопје
Abstract: Употребата на квантитативните модели за утврдувањето на детерминантите врз сегментите на пазарот на труд во Република Северна Македонија, се наметнува како потреба при креирањето и имплементацијата на новите политики. Успешната интеграција на пазарот на труд е клучна за младите дипломци, а високообразовните институции се директно инволвирани во создавање компетентна понуда на работна сила. Предмет на интерес во оваа монографија се двата сегмента на пазарот на труд односно вработувањето и самовработувањето. Целта е да се моделираат двата сегменти низ перспективите на дипломираните економисти на водечката институција во областа на економијата и бизнисот во Северна Македонија, Економскиот факултет – Скопје при УКИМ во Скопје. Анализата утврдува колку од дипломираните економисти се вработиле непосредно по дипломирањето (и тоа во областа за која се стручни или во друга област); колку од нив чекале да бидат вработени во соодветната област и кои фактори влијаеле на должината на чекање и колку од дипломираните економисти започнале сопствен бизнис. Истражувањето е базирано на примарни податоци собрани преку електронски дистрибуирани анкетни прашалници до дипломирани економисти запишани во периодот од 2014 до 2018 година. Врз основа на добиените одговори од пополнетите прашалници студијата конструира квантитативни модели (математички, на машинско учење и економетриски), а со нивно решавање се утврдува значењето на индикаторите на должината на барање работа во соодветната област како и на факторите за започнување сопствен бизнис. Покрај тоа, анкетирани беа и студентите од четврта студиска година на Економскиот факултет – Скопје во академската 2021/2022 година за да се утврди колку од нив имаат дефинирано цели за својата иднина; аспирации за продолжување на постдипломски студии во државата и на која студиска програма (непосредно по дипломирањето); колку ќе бараат работа во државата; колку планираат да започнат сопствен бизнис, во која индустрија и што влијае на нивната одлука. Со помош на техники на машинско учење (анг. machine learning – ML), визуализација преку вештачка интелигенција и логистичка регресија студијата врши моделирање на детерминантите во двата пазарни сегменти во случајот на дипломираните економисти. Резултатите укажуваат дека департманот на студии, должината на студирање, стекнатото неформално образование, местото на раѓање и доходот на семејството се клучните фактори на влијание врз двата пазарни сегменти. Спроведената логистичка регресија за вработливоста на студентите од чеврта студиска година укажува на статистички значајно влијание на независни варијабли како реализирани форми на вработување во текот на студиите, успехот во текот на студиите и доходот на семејството. Спроведеното истражување сумирано во рамките на оваа монографија има големо научно, но и практично значење за мала економија во развој. Студијата е прва емпириска анализа во која се моделираат двата сегменти на пазарот на труд низ перспективите на дипломираните економисти во македонската економија при што добиените резултати и дадените препораки се од особено значење за креаторите на економската политика во нашата држава.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12188/25429
ISBN: 978-608-212-084-3
Appears in Collections:Faculty of Economics 07. Monographs / Монографии

Show full item record

Page view(s)

18
checked on Jan 29, 2023

Download(s)

5
checked on Jan 29, 2023

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.