Welche Ursachen gibt es für die steigende Arbeitslosigkeit? Welche Determinanten üben einen Einfluss auf den Anstieg der Arbeitslosigkeit aus?
In einem ersten Schritt wird in der thematischen Einleitung sowohl die nationale als auch die internationale Variante der Arbeitslosigkeit vorgestellt und es werden die wichtigsten Typen beziehungsweise Arten der Arbeitslosigkeit genannt. Anschließend wird kurz die Arbeitslosenquote vorgestellt, die in dieser Arbeit als abhängige Variable fungiert. Später wird die Entwicklung der Arbeitslosenquote graphisch aufgezeigt. Danach werden einige Determinanten der Arbeitslosigkeit vorgestellt. Im darauf folgendem Kapitel wird eine multivariate Regressionsanalyse erfolgen, anhand derer überprüft wird, ob die zuvor vorgestellten Annahmen mit den Ergebnissen der multivariaten Auswertung korrespondieren.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Was sind PCSTS-Daten?
- Analyse mit eigenen Daten
- Thematische Einleitung
- Graphische Darstellungen
- Determinanten der Arbeitslosigkeit
- Multivariate Auswertung
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Frage, welche Ursachen neben den bekannten wirtschaftlichen Faktoren für den Anstieg der Arbeitslosigkeit in Industrieländern verantwortlich sind. Sie analysiert die Entwicklung der Arbeitslosenquote in 13 OECD-Ländern zwischen 1974 und 2014 anhand von PCSTS-Daten. Der Fokus liegt dabei auf der Identifizierung und Analyse von Determinanten der Arbeitslosigkeit.
- Analyse der Arbeitslosenquote in OECD-Ländern
- Erläuterung der Besonderheiten von PCSTS-Daten
- Untersuchung von Determinanten der Arbeitslosigkeit
- Multivariate Analyse der Arbeitslosenquote
- Interpretation der Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Einleitung stellt die Fragestellung der Arbeit vor und skizziert den Hintergrund der steigenden Arbeitslosigkeit in Industrieländern. Sie führt den Leser in das Thema ein und erläutert den Aufbau der Arbeit.
- Was sind PCSTS-Daten?: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit den Eigenschaften von PCSTS-Daten und ihren Vorteilen für die Analyse von Zeitreihen und Querschnittsdaten. Es beleuchtet die Besonderheiten der gepoolten Datenstruktur und die Herausforderungen, die sich aus der Heterogenität der Einheiten ergeben.
- Analyse mit eigenen Daten - Thematische Einleitung: Dieser Abschnitt bietet eine Einführung in die Arbeitslosenquote als abhängige Variable und stellt die verschiedenen Typen der Arbeitslosigkeit vor. Er präsentiert die nationale und internationale Variante der Arbeitslosigkeit und bereitet den Leser auf die Analyse der Daten vor.
- Analyse mit eigenen Daten - Graphische Darstellungen: Dieses Kapitel stellt die graphische Entwicklung der Arbeitslosenquote in den untersuchten Ländern dar und visualisiert die Veränderung der Arbeitslosenquote im Zeitverlauf.
- Analyse mit eigenen Daten - Determinanten der Arbeitslosigkeit: Dieser Abschnitt untersucht verschiedene Determinanten der Arbeitslosigkeit und beleuchtet deren möglichen Einfluss auf die Arbeitslosenquote. Die Arbeit stellt die wichtigsten Faktoren vor, die die Entwicklung der Arbeitslosenquote beeinflussen könnten.
- Analyse mit eigenen Daten - Multivariate Auswertung: In diesem Kapitel wird eine multivariate Regressionsanalyse durchgeführt. Die Ergebnisse der Analyse werden verwendet, um die in der Arbeit vorgestellten Annahmen über die Determinanten der Arbeitslosigkeit zu überprüfen.
Schlüsselwörter
PCSTS-Daten, Arbeitslosenquote, OECD-Länder, Determinanten der Arbeitslosigkeit, multivariate Regressionsanalyse, Fixed-Effects-Modell, Heterogenität, Zeitreihenanalyse, Querschnittsanalyse, Länderjahre, Zeit- und Ländereffekte.
- Quote paper
- Ksenia Turkina (Author), 2015, Was erzeugt steigende Arbeitslosigkeit?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1149672
